三维图像骨架化方法综述

首先介绍了三维（3D）图像骨架化相关问题描述与基本概念,接着从原理、实现技术及详细分类等方面综述了常用的三类3D图像骨架化方法,同时从算法的实现难易程度、骨架特性及运算速度等方面对三类方法进行了比较与分析.最后展望了3D骨架化方法今后的研究方向.     

基于对称点对序列的带状图骨架化算法研究

文中提出了一种基于离散轮廓的对称点对序列的骨架化算法。首先提出带状图像的对称点对序列的概念,它是通过轮廓离散点的Delaunay三角剖分而获得的,并将这个序列应用于带状图的骨架化算法中。在带状图的交叉区域利用三角剖分对偶图模型对该序列进行归并重构,从而得到交叉区域不畸变的骨架。实验表明,该算法充分利用了带状图的全局和局部信息,产生的骨架准确地反映了带状图像间的拓扑关系。     

基于无向图的图像整体骨架表示模型及其算法

在图像处理、模式识别领域,往往需要求解图像的骨架来获得图像的骨架来获得图像特征的最有效的数字信息。该文提出了一种基于无向图的图像整体骨架表示模型,并基于这一模型设计实现了图像的骨架化算法。它通过专门的分割算法,对图像进行分割并用无向图表示,然后对无向图中各项点采用多边形近似方法进行骨架化。算法充分利用了图像的全局和局部信息,具有速度快、效果好等优点,并得到了实际应用。文章最后给出了一些应用实例。     

采用CT切片的三角片曲面重构算法

采用二维平行轮廓线三维重建表面是三维建模研究领域的一项重要研究课题,具有非常广泛的应用领域.重建过程中计算量非常庞大,有效地化简重建的数据可以大大提高重建效率.文中提出了一种基于分析轮廓骨架点的表曲面重构算法.首先对CT切片进行预处理及图像分割,然后对轮廓线提取骨架,再进行骨架剪裁,最后采用模拟退火法进行三维重建.该算法使三维重构的数据大大化简,同时克服了局部优化算法中需交互指定初始连接边的缺点.     

改进的B-Snake模型肝脏CT图像分割算法

肝脏模型的个性化是肝脏虚拟手术系统中的一个关键技术,而肝脏模型的个性化又是以肝脏CT图像的三维分割为前提的。针对B-Snake模型的特点,提出一种结合区域填充的改进B-Snake模型图像分割算法。将相邻的上一张切片的分割结果映射到当前切片上,根据一定的规则进行区域填充,并将填充后的结果与前一张切片的分割结果按一定的算法进行比较,进一步优化。得到的初始轮廓很接近肝脏的真实边界,而且大部分曲线已在边界上,将其作为改进的B-Snake模型算法的初始轮廓,只需对其进行部分控制点的优化调整,就可得到准确的分割结果。以此类推,直到处理完所有切片图。实验表明,该算法能有效提高分割的准确度,获得较满意的分割结果。     

三维重建中形状插值的快速算法研究

提出一种用于三维重建的层间数据插值算法．该算法首先利用数学形态学算子提取层内图像骨架；然后利用骨架匹配算法获取层间骨架点集的平移、旋转和缩放信息，并利用此信息的线性插值获得插值层图像的骨架点集；最后根据形态骨架的重建算法获得插值层图像．文中算法只对骨架点集进行操作，具有较小的运算复杂度，较好地保留了原始图像的形状信息．实验结果证明了该算法的有效性．     

复杂带状图像的快速三角剖分与骨架化算法

为了快速准确地计算带状图像的骨架，以便对其进行识别、重建等处理，提出一种基于快速三角剖分的骨架化算法，首先通过对带状图像边界的近似多边形进行三角剖分，生成一系列具有拓扑关系的三角形，然后根据三角形的类型生成局部骨架，最后连接生成整幅带状图像的骨架．该算法充分利用了图像的整体与局部信息，且与分辨率无关。     

基于曲波变换的分水岭算法及其应用

针对手背静脉图像的结构和特点,提出基于曲波变换的分水岭算法,对手背静脉图像进行骨架特征提取.文中对远红外手背静脉图像进行分析.实验结果表明,该算法能够有效地提取手背静脉骨架特征,在保持边缘信息的同时,大大减少局部最小值区域的数量,解决分水岭的过分割现象.同时该算法也为静脉骨架特征提取提供了新的途径.     

飞人:利用基灵矢量场的图像高保真变形

为了把常态实拍人物图像参考指定姿态变形为跳、飞奔、飞跃的"飞人"效果,提出一种利用基灵矢量场的图像高保真变形方法.该方法利用改进的GrabCut算法提取待变形的目标人物;通过语义骨架匹配算法把人物骨架与姿态模板骨架进行匹配;利用骨架约束基灵矢量场实现图像变形,从而达到实拍常态人物图像变形为跳、飞奔、飞跃等效果.实验结果表明,文中方法能够处理人物图像间的变形,有效地把人物图像参照姿态模板进行变形,效果真实.     

基于L1/2正则化的三维人体姿态重构

针对从给定2D特征点的单目图像中重构对象的3D形状问题,本文在形状空间模型的基础上,结合L_1/2正则化和谱范数的性质提出一种基于L_1/2正则化的凸松弛方法,将形状空间模型的非凸求解问题通过凸松弛方法转化为凸规划问题;在采用ADMM算法对凸规划问题进行优化求解过程中,提出谱范数近端梯度算法保证解的正交性与稀疏性.利用所提的优化方法,基于形状空间模型和3D可变形状模型在卡内基梅隆大学运动捕获数据库上进行3D人体姿态重构,定性和定量对比实验结果表明本文方法均优于现有的优化方法,验证了所提方法的有效性.     

Constructing a 3D trunk model from two images

Trees stand for a key component in the natural environment, thus modeling realistic trees has received much attentions of researchers in computer graphics. However, most trees in computer graphics are generated according to some procedural rules in conjunction with some random perturbations, thus they are generally different from the real trees in the natural environment. In this paper, we propose a systematic approach to create a 3D trunk graphical model from two images so that the created trunk has a similar 3D trunk structure to the real one. In the proposed system, the trunk is first segmented from the image via an interactive segmentation tool and its skeleton is then extracted. Some points on the skeleton are selected and their context relations are established for representing the 2D trunk structure. A camera self-calibration algorithm appropriate for the two-view case is developed, and a minimum curvature constraint is employed to recover the 3D trunk skeleton from the established 2D trunk structure and the calibrated camera. The trunk is then modeled by a set of generalized cylinders around the recovered 3D trunk skeleton. A polygonal mesh representing the trunk is finally generated and a textured 3D trunk model is also produced by mapping the image onto the surface of the 3D trunk model. We have conducted some experiments and the results demonstrated that the proposed system can actually yield a visually plausible 3D trunk model which is similar to the real one in the image.     

Snake terrestrial locomotion synthesis in 3D virtual environments

We present a method for a 3D snake model construction and terrestrial snake locomotion synthesis in 3D virtual environments using image sequences. The snake skeleton is extracted and partitioned into equal segments using a new iterative algorithm for solving the equipartition problem. This method is applied to 3D model construction and at the motion analysis stage. Concerning the snake motion, the snake orientation is controlled by a path planning method. An animation synthesis algorithm, based on a physical motion model and tracking data from image sequences, describes the snake’s velocity and skeleton shape transitions. Moreover, the proposed motion planning algorithm allows a large number of skeleton shapes, providing a general method for aperiodic motion sequences synthesis in any motion graph. Finally, the snake locomotion is adapted to the 3D local ground, while its behavior can be easily controlled by the model parameters yielding the appropriate realistic animations.     

自适应骨骼中心的人体行为识别算法

目的 基于3维骨架的行为识别研究在计算机视觉领域一直是非常活跃的主题,在监控、视频游戏、机器人、人机交互、医疗保健等领域已取得了非常多的成果。现今的行为识别算法大多选择固定关节点作为坐标中心,导致动作识别率较低,为解决动作行为识别中识别精度低的问题,提出一种自适应骨骼中心的人体行为识别的算法。方法 该算法首先从骨骼数据集中获取三维骨架序列,并对其进行预处理,得到动作的原始坐标矩阵;再根据原始坐标矩阵提取特征,依据特征值的变化自适应地选择坐标中心,重新对原始坐标矩阵进行归一化;最后通过动态时间规划方法对动作坐标矩阵进行降噪处理,借助傅里叶时间金字塔表示的方法减少动作坐标矩阵时间错位和噪声问题,再使用支持向量机对动作坐标矩阵进行分类。论文使用国际上通用的数据集UTKinect-Action和MSRAction3D对算法进行验证。结果 结果表明,在UTKinect-Action数据集上,该算法的行为识别率比HO3D J2算法高4.28%,比CRF算法高3.48%。在MSRAction3D数据集上,该算法比HOJ3D算法高9.57%,比Profile HMM算法高2.07%,比Eigenjoints算法高6.17%。结论 本文针对现今行为识别算法的识别率低问题,探究出问题的原因是采用了固定关节坐标中心,提出了自适应骨骼中心的行为识别算法。经仿真验证,该算法能有效提高人体行为识别的精度。     

采用CT切片的三角片曲面重构算法

采用二维平行轮廓线三维重建表面是三维建模研究领域的一项重要研究课题，具有非常广泛的应用领域。重建过程中计算量非常庞大，有效地化简重建的数据可以大大提高重建效率。文中提出了一种基于分析轮廓骨架点的表曲面重构算法。首先对CT切片进行预处理及图像分割，然后对轮廓线提取骨架，再进行骨架剪裁，最后采用模拟退火法进行三维重建。该算法使三维重构的数据大大化简，同时克服了局部优化算法中需交互指定初始连接边的缺点。     

一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法

在对裂缝图像骨架进行提取时,已有的算法通常存在细化后骨架主体信息缺失、毛刺去除效果随图像规模增大而快速下降等问题。针对上述问题,该算法提出一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法。首先,结合模板匹配对Rosenfeld细化算法进行改进,以保留骨架主体结构;然后提出一种高适应性毛刺去除算法,以分支像素点数量与细化后骨架图像目标像素点数量之比作为判断标准,可以高效适应不同目标像素点密度和规模的裂缝图像。实验结果表明,该算法能够有效实现单一像素宽度骨架并尽可能去除骨架毛刺,有一定的可行性及优越性。     

Skeleton growing: an algorithm to extract a curve skeleton from a pseudonormal vector field

A curve skeleton is used to represent a 3D object in many different applications. It is a 1D curve that captures topology of the 3D object. The proposed method extracts a curve skeleton from the vector field inside the 3D object. A vector at each voxel of the 3D object is calculated using a pseudonormal vector. By using such a calculation, the computation time is significantly reduced compared with using a typical potential field. A curve skeleton is then extracted from the pseudonormal vector field by using a skeleton-growing algorithm. The proposed algorithm uses high-curvature boundary voxels to search for a set of critical points and skeleton branches near high-curvature areas. The set of detected critical points is then used to grow a curve skeleton in the next step. All parameters of our algorithms are calculated from the 3D object itself, without user intervention. The effectiveness of our method is demonstrated in our experiments.     

基于光线相关性的快速光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制技术的基本算法，其存在的主要问题是绘制速度较慢。为了提高光线投射算法的绘制速度，以满足医学图像三维重建的应用需求，在深入研究和比较各种光线投射加速算法的基础上，提出了以接近云算法为核心的、适用于医学图像三维重建的综合性加速算法，并在PC机平台上实现了该算法，在保证图像质量的同时绘制速度提高了一个数量级左右，为医学图像三维重建的实用化提供了有效的手段。