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骨架提取文献资料
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基于距离变换与路径规划的骨架提取算法
目的 骨架具有与原始物体相同的拓扑与形状信息,能够有效地描述物体,在医学图像处理中有很好的应用前景,但传统基于距离变换的骨架提取难以保证骨架的连续性,因此引入骨架候选点概念以解决连续性问题.本文提出一种基于距离变换和路径规划的骨架提取算法.方法 首先利用距离变换后的约束条件(局部距离变换大值和局部距离变换梯度的模的小值),选择骨架候选点,利用动态规划中短路径原理连接骨架候选点.结果 本文算法产生的结果与标准骨架对比,平均相似度达94％以上.结论 基于距离变换和路径规划的骨架提取算法很好地保护了骨架的拓扑性和连续性,无需过多的后处理,并引入了相似度的概念来评价骨架算法.
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二值图像的多尺度细化算法
在给出二值图像多尺度表示方法的基础上,提出一种基于多尺度表示的细化算法,与目前已有的算法相比较,它的计算量小、抗噪性能好、便于硬件实现.实验结果表明,该算法很好地克服了传统细化算法的不足,为处理受强噪声污染的二值图像提供了一个新的思路.
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一种基于水平集的骨架提取方法
实现了基于水平集方法的骨架提取.简要介绍了水平集及其快速算法-快速行进法(fast marching method,FMM),并且在此方法的基础上,提出了一种骨架提取算法.提取了骨架,并与传统快速行进算法比较,实验结果证明:该方法简单有效,并且具有很好的鲁棒性.
