Ncut在图像分割中的应用

Normalized cut (Ncut)是一种基于图论的方法,它融合了图像的不同特征实现图像的分割.介绍了Normalized cut的定义和算法的实现过程,总结了近年来该算法在求解特征方程方面的改进,着重讨论了Ncut算法在图像分割相关领域的应用,包括了医学图像分割、矢量场分割、视频分割等等.最后对该算法做了进一步总结,并展望了该算法的发展方向.     

保持物理特征的三维标量场拓扑简化

针对现有三维标量场拓扑简化方法,在简化的同时可能丢失部分有意义的物理特征问题,提出并实现了一种保持物理特征的三维标量场拓扑简化算法,采用为应用定制的物理判据分类标量场区域,将标量场重要特征检出和拓扑简化关联起来。结合Morse理论在次要物理特征所在区域构造Morse-Smale复形,并通过对复形上一系列临界点对的删除,达到简化和平滑函数拓扑特征的目的。实验结果验证了该方法的可行性。     

三维矢量场的流动拓扑结构抽取

提出一种基于关键点分类的三维矢量场流动拓扑结构抽取算法,可应用于三维曲线网格、结构化网格和分块网格中.在许多计算流体力学计算中,存在非滑移边界,这种边界上流体的速度为0.通过分析流场边界的表面摩擦场的拓扑,展示绕壁面流体的流动结构;使用图标定位关键点,可交互式地标记和显示涡核区域,并通过选择暗示螺旋流动的图标,沿着该关键点的实特征值对应的特征矢量方向积分流线来完成.测试结果清晰地展示了关键特征区域的流体流动特征.     

基于流向标量场与快速扫掠法的图像分割

通过将梯度向量流(Gradient vector flow, GVF)场与种子区域生长(Seeded region growing, SRG)法相结合, 提出了一种快速的自动图像分割方法. 首先基于梯度向量流场构建一个流向标量场, 然后提出一种新型的快速种子区域生长分割法——快速扫掠法(Fast scanning method, FSM)对标量场进行初始分割, 最后采用区域邻接图对初始分割结果进行区域合并得到最终结果. 本方法分割速度快, 如采用一个快速的梯度向量流算法, 则可以用于实时应用. 实验结果证实了本方法的高效与鲁棒.     

Demons非刚性配准算法拓扑保持性的研究

在基于配准的图像分割应用中, 拓扑保持性是非刚性图像配准算法的一个重要约束. 本文从矢量场特性出发, 分析了Demons非刚性图像配准算法导致目标拓扑改变时变形场的特点. 根据变形场特点与其雅可比行列式之间的关系, 给出了校正该算法拓扑保持性的方法. 实验表明, 改进后的变形场具有了拓扑保持性.     

二阶张量场可视化研究

1.引言当今科学计算可视化的研究对象主要集中在三维数据场的可视化,来源于有限元分析、流体力学、力场、医学、气象场、温度场中的许多三维体数据,它们可表示为分布于体空间的单值函数V=f(x,y,z),当V为标量时则为标量场,若V为矢量则为矢量场,若V为张量则为张量场。体数据场包含的信息量非常丰富,数据量也非常多,经过可视处理,借助计算机图形学的理论和数字图像技术,可直观地反映出数据场内部信息的分布规律以及变化过程。     

基于时间延迟的矢量场可视化方法的应用研究

矢量场可视化是科学计算可视化中最具有挑战性的研究课题之一。该文提出了一种基于时间延迟逐步生成、绘制和显示流线的方法,从而把稳定的二维矢量场的拓扑结构、方向、速度等特征以动画的形式显示出来。实验证明此方法简单、直观、形象。     

双负微带结构的空域格林函数求解

为了研究以双负材料为衬底的微带结构的空域格林函数,为了提高拟合时的精度,通过微带结构的谱域格林函数推导其空域格林函数表达式,采用二级近似的离散复镜像方法(DCIM)计算了双正、双负衬底微带结构的标量位和矢量位空域格林函数.计算结果与文献结果吻合良好,验证了DCIM方法运用的准确性以及DCIM法在双负衬底填充情形下的适用性和有效性,为应用矩量法进一步分析双负衬底微带天线的电磁特性提供了有效的途径.     

基于分水岭算法和图论的图像分割

提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut),以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWTN方法在分水岭算法之后,用Normalized Cut方法在区域之间进行分割,产生最终所分割的图像。FWTN成功地解决了过分割问题,同时还对Normalized Cut方法中的NP-hard问题有所改进。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

连续框架下二维标量场Morse-Smale复形分割

挖掘拓扑结构是获取数据场关键信息的有效途径,Morse-Smale(MS)复形是二维标量场重要拓扑结构,传统方法均采用分片线性模型,利用离散Morse理论进行MS复形分割,精度较低,积分曲线呈锯齿状,特征冗余信息多,需经过烦琐的删减过程才能得到可用结果.为此提出连续框架下的二维标量场数据MS复形分割的方法.首先为二维标量场数据建立double ZP样条拟插值连续模型;然后利用连续Morse理论,在连续模型上提取临界点、精确计算Hessian矩阵对临界点分类;最后通过精确计算梯度信息构建积分曲线完成MS复形分割.本文采用的double ZP样条具有高阶连续性,满足连续Morse理论至少C2连续的条件,具有数学完备性,其上的各阶微分运算都是精确的,因此能保证提取高精度的特征点、有严格的分类标准和光滑的积分曲线,不需要大量的后处理过程.实验结果表明,与离散框架下的方法相比,该方法流程简单,能得到高精度、平滑性好的MS复形分割结果,能更清晰地呈现数据场蕴含的关键特征结构.