3维子空间约束的遮挡点恢复方法

为了有效地恢复跟踪过程中丢失的特征点,假设相机为正投影模型,提出了一种遮挡点恢复方法,其主要是利用所有的图像序列构成的、由行向量生成的线性子空间之和与空间结构点构成的、由行向量生成的子空间是同一个线性子空间的特性,构造了一种线性迭代算法.该方法的优点是在求解遮挡点的位置时,利用了所有的图像点信息,而且将所有的图像及图像点平等地看待.模拟、真实实验表明,所提方法的重投影误差仅比原有图像的噪声约大15%,这说明算法具有较好的收敛性.     

半拓扑线性空间的子空间、乘积空间和商空间

在半拓扑线性空间的基础上,定义了半拓扑线性子空间、商半拓扑线性空间,讨论了它们的一些性质,给出在一定条件下乘积空间成为半拓扑线性空间的条件.     

医学CT断层图像三维重建的Matlab实现方法

介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法.运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描(CT)等成像设备得到的人体断层二维图像序列,在计算机中重建成三维图像数据,并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图.可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作,重建方法简单,显示效果良好.     

由线性子空间的基扩充为全空间的基的方法

在各种线性代数教科书中,都证明了线性子空间的基可以扩充为全空间的基的定理,但如何扩充就没有淡及。本文介绍了通过利用矩阵行空间和矩阵解空间的理论寻找扩充基的方法。     

关于线性子空间的进一步讨论

关于线性子空间的研究,普通的高等代数教材已有许多好的结论.在此基础上,对其作了进一步的讨论,得到一个很有用的结果.     

基于CT图像的颌面部模型三维重建方法

基于CT图像,选择颌面部组织(包括脸颊软组织)为对象,建立符合生理要求的口腔修复、软组织变形仿真模型。利用Amira软件,通过轮廓提取、公共轮廓线建立、模型光顺等操作,结合重建组织的医学特征,对颌面部不同组织分别进行三维重建。所建立的三维模型可真实再现颌面各组织的解剖形态,体现相邻组织紧密结合特性。     

关于两个有限维线性子空间之交的基

维数定理揭示了有限维子空间与它们和与交在维数上的关系,可以应用线性方程组理论得出两个有限维线性子空间之交的基的一般求解方法,同时又可得到维数定理的一个新的证明方法。     

基于腹部 CT 图像三维重建算法的实现

随着计算机辅助诊断技术的迅速发展,更多的算法和计算机技术在医学影像领域得到了非常广泛的应用,已经成为促进医疗水平提高的必不可少的方法。目前,CT技术由于自身的特点,在医学影像中仅能得到人体横断面的二维平面图像。而本文利用三维重建技术,进行腹部人体CT图像的重建,包括重建出矢状面和冠状面及三维立体结构,从而提供CT设备直接所得图像无法达到的信息,为进一步制定治疗计划提供依据。     

基于众源影像的三维重建方法

目前,众源影像存在获取数据难以筛选,进而导致从影像中生成的点云数据产生几何缺失和含有大量噪声等问题。为了解决这个问题,实现了一种基于众源影像的三维重建方法。首先,采用基于网站API(application programming interface)和基于网页解析的方法获取众源影像数据,然后借助深度学习对获取得到的众源影像进行筛选,获取高质量的众源影像数据,最后运用运动恢复结构(structure from motion, SFM)算法完成三维重建。论文利用众源影像获取场景的三维结构,对生成的点云模型进行对比和分析,得到了经深度学习算法筛选的图片集更适用于三维重建的结论,以解决众源影像这一新兴数据源在三维建模应用时出现的弊端和不足。     

序列空间的一个注记

设（Ｅ，ｄ），是一个标量值可度量化的序列空间。本文证得若ＥＣ００那么ＳＥ是（Ｅ，ｄ）的一个闭线性子空间。     

三维重构仿真平台

基于运用Radon理论的三维重构,建立了三维重构软件仿真平台.该平台采用VC 和MATLAB混合编程,可以生成多种样品模型及其不同倾斜角度条件下的投影像、计算对应不同样品倾斜范围的系列投影像的重构图像以及显示投影像和三维结构的表面及断层图像.实验结果表明:该系统具有精度高、运行时间短、使用方便等优点,能够运用且目前已成功地应用于电子显微术三维重构的研究中.     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中,由于阴影和光照不均匀的影响,采用传统的时域二值分割方法,难以得到高质量的分割图象．为此,提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图,从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明,这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量,使得最终的重建结果更为精确,所提出的两种二值分割算法操作简单,易于实现．     

视图特征的曲面重建方法研究

提出了一种基于视图特征的三维形体重建方法,根据分离视图的投影特征定义曲面特征,通过匹配二维视图特征识别曲面类型及参数,从而构造曲面线框图生成B-rep结构形体模型.利用曲面求交法求解三维二次曲面交线及高次曲线,解决了五点法及共轭直径法在求解二次曲线时采样复杂且耗时的问题以及无法通过视图投影获取高次曲线的问题.实验结果和算法分析表明,通过特征获得曲面类型再求交获得高次曲线的这一过程,是恢复二次或高次曲线的行之有效的方法,而且计算效率也有较大提高.     

用OpenGL实现CT图像三维重建系统的设计

在二维图像中提取三维信息研究的基础上,介绍了用OpenGL开发工具对人体CT图像进行三维重构,为CT图像从二维到三维的立体还原理显提供了一种高效率,高质量和高性能的解决方法,其效果十分显著,并研究了坐标转换,旋转及投影等功能实现的方法,为都助医生精确定位病变物体提供强了强有力的依据。     

基于二维正投影图三维重建的递归算法

模拟人脑读图中的形体分析法的叠加原理 ,给出三维重建的一种递归算法 .输入初始三视图 ,从中识别出一个简单子块 ,重建这个子块 ,设想从所求形体中切去该子块 ,即将重建过的视图立刻擦除 ,算出剩余形体的三视图 ,并作为新的初始三视图 ,再接受递归算法模块处理 ,如此循环 ,直到投影图信息量为零 .这种算法具有如下特点 :①将自顶向下法和自底向上法有机地结合 ;②在使用自底向上法时仅对三视图作局部计算 ;③使用过的视图信息及时消除 ,避免重复计算 ,效率高 ;④可以解决多解问题 .在使用优先原则时 ,可消去虚伪解 .     

利用GPU实现三维图像重建方法研究

利用CT进行三维重建需要高迭几十亿字节的数据,处理这样的海量数据对PC机或普通图形工作站的CPU来说都将是十分耗时的,重建速度仍是制约三维锥束CT应用的主要因素之一。图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）由于其所具有的超长流水线和高度并行化,不仅在图形处理领域得到广泛应用,而且被用来进行通用计算任务。由于计算机图形学中的投影过程和CT的数据生成本质是一致的,基于GPU进行CT重建是提高速度的有效途径,本文首先针对GPU的特点进行概述,之后着重介绍了在GPU上实现CT重建的原理和方法,同时分析了GPU能够实现加速的原因。     

医学CT三维重建

介绍了医学CT三维重建的过程 ,分析了目前所用的关键技术 ,并探讨了今后的发展趋势 ,为医学图像三维重建应用软件的开发打下了理论基础 .     

由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

针对传统三维人脸重建算法精度不高的问题, 提出一种由粗到精的三维人脸稀疏重建方法。根据稀疏形变模型方法对待重建人脸的部分区域显著点进行重建, 得到第1步重建结果, 并在此基础上进行后续重建。将第1步的重建结果作为新的参考模型, 求取待重建人脸与参考模型的特征点的坐标投影距离, 从而求取参考模型的形变因子, 完成最终三维人脸的重建。由于两步稀疏重建的作用不同, 对重建过程中参数的选取也采用不同方式。实验结果表明, 该方法能有效提高人脸重建精度, 同时保持较快的重建速度。     

基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法

为提高三维模型的检索效率, 针对三维模型特征提取方法进行了研究, 在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上, 提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA: Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法, 并将其应用于三维模型特征提取中。 该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像, 然后从多方向上通过张量进行特征提取, 最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。 对 Princeton Shape Benchmark 的实验表明, 该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%, 比传统的 MPCA 特征提取方法的平均检索效率提高 3%。     

一种新的基于模型的图像配准方法及其在裂隙灯图像眼前节三维重构中的应用

提出了一种以三维模型为基础进行二维图像配准的方法.本方法根据先验知识建立三维模型,并运用边缘提取等方法获得二维特征.将三维模型的特征与所有二维特征的整体最大相关性作为约束,对一系列空间位置不确定的二维图像进行配准.由于裂隙灯显微图像采集过程中的特殊情况,所获得的一系列图像空间位置不十分确定.以基于裂隙灯显微图像进行眼前节三维重构的过程为例,对上述方法进行说明.并以此为背景进行了实验,取得了良好的效果.