针对多个板型物体混叠摆放的场景,本文提出了一种快速有效的分割方法。算法充分利用有序点云的特点,将自顶向下以及自底向上的分割策略有机结合。首先,根据三维点的空间位置和法向量信息,利用随机采样一致性算法从三维点云数据中快速提取平面点集。然后将提取的平面点集所对应的图像坐标映射为二值图像,通过连通区域分析将其分割为多个连通的平面区域。接着利用“胶水”算法对这些区域进行快速合并,并对较大的弱连接连通区域进行断裂修正,从而得到最终的分割结果。实验结果表明,本文提出的方法快速有效。与区域生长算法相比,本文方法分割结果更优,且算法效率大幅提升
为使细胞分割的结果更加精确,提出一种基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞图像分割方法。首先使用伪中值双边滤波对图像进行预处理,然后利用水平集方法对改进的CV模型进行两次曲线演化,分别得到细胞质与背景分...
通过分析现有的STL(stereolithography)模型切片算法的特点,提出了基于分组的STL模型分组切片算法。该算法根据每个三角面片在切片方向的投影值,将整个STL模型分为若干组,以减少在切片...
提出了一种基于面——顶点三角网格模型和角表数据结构的高效增材制造切片计算方法。该算法引入了面——顶点三角网格的拓扑表示,包括附带性、邻接性和顺序性,其次...
В работе рассматривается применение основных принципов кратномасштабного анализа для целей повышения...
图像中前景物体的分割具有十分广泛的应用,传统的方法需要借助一定的人工交互来获得前景物体的初始区域,但对于多图像数据集,这种人工交互的方式是十分烦琐的.为此提出一种基于一致性检验的多图像自动前景物体分割...
针对图像处理获得杂乱边缘线条信息,本文提出了一种新的三步快速线段聚类算法。该算法首先利用线条检测算法对原始图像进行线条检测获得初始线条集合,然后根据这些线段的方向进行粗分类,在此基础上对构成的每个集合...
基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划...
针对视频监控系统,提出了一种改进的基于区域的运动目标分割方法。与传统方法相比,在运动检测阶段,结合时域差分和背景差分进行运动检测,并通过自适应方法进行背景更新;在差分图像二值化时,采用自适应阈值方法来...
Сегментирование изображений компьютерной томографии – важная задача при терапевтическом лечении. Исп...
为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出了基于区域进化的快速区域增长图像分割算法.引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式.在区域增长过程中,逐渐增加区...
本論文では,物体形状を3次元点群として効率的に管理するLDI(Layered Depth Image)を利用した半透明物体の効率的な表示法について提案する.本手法では,α値を持つ3次元点群で表現された...
目标在被局部遮挡、与背景灰度信息相似以及纹理比较明显等情况下,传统CV模型无法进行准确分割.为此,将模型中活动轮廓曲线的水平集函数用先验形状的水平集函数来代替,使得曲线在演化过程中始终保持某一类特定形...
提出一种快速的三维网格分割算法.与大多数针对顶点集合的分割不同,此算法是一种面集分割,对网格的曲率估计位于相邻两个面之间.在分水岭算法的基础上,由用户交互提供分割的指示标记,完成网格曲面分割.因此不存...
Разработан метод сегментации и компактного многомасштабного представления изображений на о...
本发明涉及一种基于目标形状的自动图像分割方法,其包括以下步骤:形状模板制备:在包含目标的已知图像中,根据目标形状,建立多尺度形状模板,提取形状信息;自动图像分割:根据待分割图像颜色以及上述形状信息建立...
为使细胞分割的结果更加精确,提出一种基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞图像分割方法。首先使用伪中值双边滤波对图像进行预处理,然后利用水平集方法对改进的CV模型进行两次曲线演化,分别得到细胞质与背景分...
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提出了一种基于面——顶点三角网格模型和角表数据结构的高效增材制造切片计算方法。该算法引入了面——顶点三角网格的拓扑表示,包括附带性、邻接性和顺序性,其次...
В работе рассматривается применение основных принципов кратномасштабного анализа для целей повышения...
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