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距离变换与中轴变换在变形问题中的应用研究

本文是将图像分析技术—距离变换与中轴变换—应用于计算机图形学领域研究工作的一个总结。论文以距离变换为工具,骨架为主线,深入探讨了距离变换和骨架的生成问题,并将它们运用到形状插值上,即不同对象问的变形;同时使用形状变形方法应用于在不同方向具有不同空间分辨率的图像切片插值,以便于顺利进行医学图像的三维重建,并对之进行了一定程度的研究。首先从图像分析和图形学研究的起源出发,说明了利用图像分析技术应用于图形学领域的必然性和可能性,并指出当今图像、图形界研究方法逐渐相互加速溶合的趋势。在此背景下,对距离变换、骨架方法、变形技术、医学图像三维重建等内容与发展状况作了必要的铺垫和论述,并对这些表面上不大相关的研究内容有机地联系在一起。距离变换是视觉分析的一个重要研究方法,它也是本文一个基本的研究工具。鉴于此,对距离场的生成方法作了一个系统的总结回顾:包括几种流行的距离定义,以及各类典型的距离变换快速算法。与距离变换密切相关的概念是骨架化。骨架  (本文共123页) 本文目录 | 阅读全文>>

《软件学报》2003年04期
软件学报

动态骨架算法

形状分析及识别是模式识别、图像处理与计算机视觉的一个基本问题,而如何表示对象的形状则是其关键 所在.目前被广泛采用的方法是骨架法,它是形状描述方法中最简单、最有效的方法之一.除了应用于传统领域,如对象识别与表示、工业零件检测、印制电路板校验、医学图像分析以外,骨架方法已运用到图形学中的变形、计算机辅助几何设计中的等距曲线生成等研究中.所谓骨架(skeleton),是指用与原形状连通性和拓扑结构相一致的细曲线作为理想表达的一种对象表示.一块连续二值图的骨架概念首先是由Blum提出的,当时他称骨架为中轴(medial axis),后来称为对称轴(symmetric axis)[1].此后有不少学者对骨架问题作了深入、广泛的研究.按处理对象的不同,当前文献中各类骨架算法可分成两类:一类是基于连续几何模型的中轴变换,这类算法直接处理有连续边界模型的形状区域[2~4],如多边形模型、NURBS摱啾咝文P?边界曲线为NURBS曲线)...  (本文共6页) 阅读全文>>

《东华大学学报(自然科学版)》2013年02期
东华大学学报(自然科学版)

基于内积和边界差的骨架结构提取

骨架是对象形状恢复的重要工具之一.文献[1]将骨架计算定义为中轴变换.骨架可以用于表示对象的形状和拓扑结构[23],在图像处理、计算机图形、模式识别[4]、图形处理和生物科学等领域得到了广泛的应用.目前,骨架计算方法主要分为3类.第一类是细化和边界扩展算法,火烧模型[5]和波形推进面[6]方法是最常用的细化算法,形态学算法也属于细化算法;第二类是基于Voronoi图的算法,属于几何学方法,文献[7]综述了Voronoi图及其应用;第三类是基于距离变换的算法[8],这类算法对噪声敏感,对象边界波动会影响骨架提取的结果,且基于距离变换的骨架提取算法通过对象内部像素点到边界的距离图确定对象的脊线,对于一些狭长形状的对象无法得到清晰的脊线,通常难以保证骨架的连通性.文献[9]给出了一种通用的骨架提取算法.文献[1011]提出用向量梯度流场强度变化的方法提取图像骨架.文献[12]基于各向异性矢量扩散法,通过计算扩散向量场作为每一个像素是否...  (本文共7页) 阅读全文>>

《新余学院学报》2016年06期
新余学院学报

一种基于空间中轴的骨架提取算法

三维模型中的骨架提取技术是三维图形处理技术中一项非常重要的技术,它广泛应用于图形动画、图形检索和图形识别等领域。在日臻成熟的三维扫描技术和三维图像领域中,现阶段的曲线骨架提取的算法多数是通过离散式的体素数据或者网格式曲面数据的形式表现的,直接针对点云数据对曲线骨架进行提取和计算的研究非常少见。本文针对点云数据进行分析,通过局部空间中轴和收缩图形法对骨架进行数据提取,先简化其包含噪声的输入点集合,提取空间中值点从而得到骨架图形的骨架点,再通过对连通区域内的有效点之外的噪声点和离散点进行去除,最后将各区域的骨架点连通即可得到准确的曲线骨架模型。1曲线骨架与点云模型1.1曲线骨架及其中轴三维模型技术广泛应用于多种学科之间,例如计算机辅助设计、医学成影成像、计算机图形成像、计算机可视化成像、计算机流体力学成像等。这些学科的成像技术中,需要将模型以一个更为紧凑的形式表现出来,而曲线骨架模型的计算是基于原始模型拓扑结构下最直观、紧凑和操作简...  (本文共3页) 阅读全文>>

《电子工业专用设备》2010年09期
电子工业专用设备

中轴变换图像处理算法的改进研究

图像的中轴也称为骨架,是描述图像几何及拓扑性质的重要特征之一,在自动光学检测、文字识别、地质构造识别、工业零件形状识别和图像理解中,首先对被处理的图像进行中轴变换有助于突出形状特征和减少信息量的冗余。一个好的中轴(即骨架)应满足以下要求[1]:(1)拓扑等价:骨架应和原始图像拓扑等价,即具有相同数量的前景目标、背景目标和孔;(2)细:骨架为单像素宽;(3)居中:骨架应位于前景点的中心。论著《数字图像处理学:Visual C++》、《VC++图像处理程序设计》[2,3]算法虽然都是较好的中轴变换算法,速度较快,但是骨架质量不太好,很多斜线的骨架为双像素,焊盘的骨架为不规则图形。为此,本文提供了一种改进算法,可以快速去除图像中的冗余信息,准确抽取图像的骨架,保留图像的基本特征。1已有算法分析中轴变换实际上是一个图像细化[4,5]的过程,在不影响原图拓扑性的基础上,通过抽取对表达原图形状最关键的点,使得原图中宽度大于1个像素的线条变成...  (本文共4页) 阅读全文>>

《厦门大学学报(自然科学版)》2014年02期
厦门大学学报(自然科学版)

优化的梯度最短路径骨架提取算法

骨架的概念最早是由Blum在1967年提出的,当时他称骨架为“中轴”(medial axis)[1],Blum还分别给出了2种骨架典型定义[1-2].二维图像的骨架提取方法大体可分为4大类:1)基于拓扑和几何分析的方法;2)细化的方法;3)基于距离场的方法;4)基于广义势场的方法.这些方法提取的结果依然不理想,主要表现在骨架的不稳定性和骨架的连通性方面,Bai等[3]引入边界离散曲线演化(discrete curve evolution)在保证骨架连通性的前提下,剪除对视觉不重要的骨架分枝;Golland等[4]利用物体模型的拓扑先验知识,提出用固定拓扑骨架(fixed topology skeleton)来减少骨架的冗余分枝,消除骨架的不稳定性.Choi等[5]引入尺度因子,提出距离场内基于连续准则的骨架提取算法,在一定程度上解决了骨架的连通性问题;丁颐等[6]提出一种基于种子生长的方法来连接断裂的骨架.本文引入刘俊涛等[7]...  (本文共5页) 阅读全文>>