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111.
医学图像三维重建的插值方法研究 总被引:9,自引:0,他引:9
本文从算法的形成过程、基本原理和步骤、适用范围和局限性、以及可能的改进方法等对现有三维重建的插值方法作了评述。探讨了各种插值方法之间的内在联系,分析了存在局限性的本质原因。对插值问题的进一步研究方向提出了看法。 相似文献
112.
目的:探讨IMR、iDose4和 FBP三种重建算法在肋软骨隆鼻术前胸部多排螺旋CT扫描中对图像质量的影响。方法:收集符合纳入标准的拟行自体肋软骨隆鼻术患者60例,术前均行胸部CT检查,分别使用IMR、iDose4和 FBP三种重建算法生成图像并进行相关后处理重建肋软骨,记录并比较各组图像质量主观评价分数和客观评价的指标如:肋软骨CT值、噪声、信噪比、对比噪声比。结果:三种算法得到的CT重建图像都能准确评估肋软骨钙化程度;主观评分IMR、iDose4组与FBP组相比,在MIP图像上评分均值分别增加50.5%和33.6%,在VR图像上评分均值分别增加51.0%和19.0%。IMR组较iDose4组的评分均值在 MIP图像和VR图像上分别增加了11.1% 和21.1%。客观评价肋软骨CT值、信噪比和对比噪声比并作统计学分析,最终显示IMR、iDose4和 FBP三种重建算法组间对比有显著差异,IMR组明显最优。结论:IMR、iDose4和 FBP三种重建算法均能准确评估自体肋软骨是否存在钙化及程度,IMR算法较后两者更能显著降低图像噪声,提高CNR、SNR,提升肋软骨的主观图像质量,为制定最佳术前方案提供更精准的相关信息,可作为肋软骨CT检查首选算法重建技术进行应用,值得大力推广。 相似文献
113.
114.
面向数字城市和智慧城市建设急需城市建筑三维模型支撑的需要,本文基于机载Li DAR数据,以"顾及平整性的屋顶面片分割—屋顶层间连接—三维模型重建"为脉络,提出了一种采用层间连接和平滑策略的建筑屋顶三维模型重建方法。在屋顶面片提取过程中,充分顾及了屋顶面片的平整性;并在屋顶面片平整基础上,提出层间连接点的概念,以实现高效、快速的模型重建工作。试验部分,本文从屋顶面片重建完整率与正确率、重建几何精度及建筑物高程对于重建的影响3个方面作了较为详尽的评价与分析,并在国际摄影测量与遥感学会标准数据集支撑下,与国际同行进行试验对比。试验结果表明,建筑屋顶重建的完整率和正确率分别达到90%和95%;在偏移距离评价方面,平均偏移距离和标准差最优分别达0.05 m和0.18 m。因此,本文方法可有效完成建筑屋顶三维模型重建,重建模型准确度高、完整性好。 相似文献
115.
路线剖面图是区域地质调查平面图的重要补充,其三维重建可明确反映地质层面的地表展布与地下发育情况,是重建区域三维地质模型的必要数据。针对区域地质调查路线距离长、褶曲多、地质结构复杂的特点,本文建立了一种基于纵向定位线的剖面特征点三维坐标转换模型,提出了地质界线特征点加密算法,能够有效地提高重建路线三维剖面的准确度与光滑度。研发的剖面三维重建模块已应用于多幅实际区调数据工程项目,应用结果表明:该方法可满足区域地质调查建模需求,剖面重建效果良好,具有较好的实用价值和应用前景。 相似文献
116.
非合作目标的位姿监测,是空间目标态势感知的重要内容之一。本文提出了一种基于立体观测的非合作目标位姿变化监测方法,采用单目观测序列提取Harris角点,运用金字塔稀疏光流法对其进行运动跟踪,利用影像匹配和前方交会获取运动点三维坐标,最后将运动点坐标带入运动方程解算目标位姿变化。半实物仿真试验结果表明:相机距目标距离约为2.5 m时,位置变化检测精度优于2.5 mm,姿态变化检测精度优于0.5°。相比于基于先验信息和特征提取的传统方法,该方法基本满足对非合作目标监测、跟踪、绕飞时位姿测量需求,且在适应性和精度上均有提高。 相似文献
117.
118.
119.
架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建 总被引:4,自引:1,他引:3
电力线三维重建是机载激光雷达(LiDAR)电力巡线的一项重要任务之一。本文提出了一种基于架空输电线走廊机载LiDAR点云的电力线三维重建方法。首先,基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息;然后,将线路分档,并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云;接着,分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影,并利用k-means聚类将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根;最后,利用直线和抛物线相结合的模型进行单档单根电力导线三维重建。两景试验表明,本文方法可以实现自动、高精度、正确的重建长距离架空输电线走廊电力线三维模型,重建过程中具有对电力线数目、空间配置结构、类型、粗差点、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感的优势。 相似文献
120.
针对现有电力线激光雷达点云分割方法中存在的问题,该文提出了一种采用特征空间K-means聚类的单档电力线激光雷达点云分割方法:利用电力线LiDAR点云的水平坐标信息进行直线拟合,并对LiDAR点沿直线方向进行分段;将每一段LiDAR点云投影到相应的电力线切平面(该平面垂直于拟合直线);最后使用K-means聚类方法进行投影点的聚类,且相邻的段和段之间通过投影中心点进行类别的传递和规则化。实验表明,该方法可以较好地进行单档电力线LiDAR点云分割,且对电力线根数、电力线类型、电力线空间配置结构、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感。 相似文献