工业CT断层序列图像三维重建的实现

文中对ICT序列断层图像进行三维结构的重建和显示。先对图像进行预处理，去掉空气环，然后再利用Matlab功能强大的函数用体绘制方法进行断层序列图像的三维重建，对某一工业CT机提供的实测数据进行了三维重建，实验结果比较理想。     

电容层析成像系统三维图像重建的研究

探讨了电容层析成像(ECT)系统中利用二维断层图像进行三维表面重建并由三维图像求取两相流中离散相体积和观察其空间位置的方法。首先对二维断层图像序列进行轮廓抽取和细线化，然后进行轮廓匹配和轮廓插值并进行表面重建。初步的仿真结果表明，使用的三维重建算法简单、重建精度高、成像速率快。     

双下肢医学CT图像的三维可视化研究与实现

将医院提供的二维断层图像序列转变为直观立体效果的图像,展现人体双下肢骨骼的三维结构与形态.结合模糊C-均值聚类算法和区域增长法对CT断层图像进行分割,提取图像中感必趣的区域ROI,即骨骼区域,再对分割后的图像采用面绘制的方法进行三维重建.两种分割方法的结合使用能使分割结果更加准确,Marching Cubes算法进行三维重 建能获得良好的骨骼观察视觉效果.该方法涉及到了数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识,可实现医学CT图像的三维可视化,为骨科医学诊断提供了形象直观的技术方法.     

基于序列图像三维重建的图像预处理研究

为了降低三维重建对输入图像的要求,论文对三维重建的预处理流程进行探索,通过实验去除输入图像中的非目标点.首先通过对图像进行立体校正来使序列图像处于同一水平面,然后通过图像均衡化、对比度调整等方式强化目标与背景的差异,再通过sobel算子与Scharr滤波器对图像进行边缘提取,最终对边缘图像进行开运算操作和连通域标定来去除背景杂点.论文使用20组照片进行实验,每组使用10张衣物的序列图像作为输入,通过实验可知,该预处理流程能够有效去除背景杂点,获得清晰的目标边缘图像.     

乒乓球的三维运动轨迹重建

主要基于图像序列对乒乓球的运动轨迹进行三维重建,并对乒乓球运动形态进行分析.首先对采集的图像进行立体校正,利用颜色识别和改进的霍夫圆检测算法提取出序列图像中乒乓球的圆心坐标;然后根据前后帧图像的特征点坐标差值在时间序列上匹配特征点;最后,利用三角测量法对匹配的特征点进行三维重建,并计算出乒乓球不同时刻的速度和加速度,实现了动态物体的三维运动重建.实验结果表明该三维运动重建方法提高了特征提取的准确性,有效地实现了时间序列上的匹配,获得了物体的三维运动数据.     

动态变形表面三维重建方法研究与实现*

提出一种对可变性物体表面的动态变形过程进行三维重建的方法.将图像序列第一帧中物体表面划分成多个图像块,利用优化函数寻找每个图像块在所有帧中的对应关系,最终实现物体运动过程的三维重建;完成每一帧的三维重建后,根据图像关联度和局部拓扑结构对结果进行错误检测,并对出错块进行重新优化.模拟实验、实际数据实验以及与同类算法的比较,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于运动恢复结构方法的植株三维重建

为了探究基于运动恢复结构(Structure From Motion, SFM)方法的植株三维重建模型的效果,为植物三维重建工作提供研究案例,本文以紫叶鸭跖草(setcreasea pallida)为研究对象,在搭建序列图像获取平台的基础上,选取35幅、75幅、105幅序列图像进行三维重建的对比分析;同时从植株表型参数方面,对植株三维重建模型进行精度评价。结果表明：75幅图像序列的重建效果最好;不同图像序列的模型计算的植株高度相对误差（Relative Error, RE）均小于2.5%,决定系数（coefficient of determination, R2）均大于0.998;不同图像序列的模型提取叶片长和叶片宽的RE均小于2.89%,R2均大于0.958。因此,序列图像的数量与重建模型的效果有关,但二者并非呈正相关关系;序列图像的数量对重建叶片的长与宽的误差影响较小;SFM方法应用于结构比较复杂的植株的三维重建可以取得较好的重建效果。     

CT图像的三维实体重建技术研究

提出了一种面向实体模型的CT图像三维重建方法,对牙齿CT断层图像进行三维重建,建立一个可编辑的三维实体模型,用于牙科医生进行断牙修补中牙桩的植入和对牙桩的应力分析。主要实现过程为：用螺旋CT对牙齿进行断层扫描获取CT图像,对图像进行去除软组织元素和噪声点得到矢量的线框断层图, 然后对多层线框结构进行曲面拟合,生成牙齿的三维实体模型。它具有精确度高,可编辑性强等特点,并且可直接用于实体的生物制造。     

连续断层图像的边缘检测研究

工业CT扫描通常只能得到某一断面上的二维信息,不能得到被检测物的整体描述,技术人员只能根据获得的系列二维图像在人脑中综合复原为三维结构.因而人们希望能得到直观地、精确地展示被检测物体三维空间结构的ICT直观图像,能得到比二维图像更加丰富的信息.因此断层图像的三维重建在工业无损探伤、天体结构的观察及其它更广泛的领域有着极其重要的实用价值和研究意义.本文提出了一种基于边缘检测的按层剥离的算法,此算法是在二维图像上进行,然后再将分割后的序列图像再进行三维重建实现三维物体的按层剥离显示效果.     

一种对扭曲景象序列三维重建迭代方法

在计算机视觉中,对严重扭曲的景象序列进行三维重建十分困难,本文提出一种简单且有效的迭代方法：首先提出一种基于B样条的非刚体图像配准算法,并结合最优图像块选择算法对扭曲图像序列进行复原;然后提出一种新的三2一范数优化准则,在此基础上结合基于Sampson近似的迭代算法实现多视三角化;最后进行实验并与传统方法比较,实验分析表明,本文提出的一种对扭曲景象序列三维重建迭代方法可以更有效地对扭曲景像序列实现三维重建,并具有算法复杂性小、运算时间短、模拟精度高的优点。     

D5000 VS 500D

主角写真：Peng 21岁 在校大学生 生活写真：科技让我们的生活更有趣。猎奇时尚、新奇创意、对数码产品的有着狂热的爱好。高科技电子玩具、创意影音产品、数码产品、时尚电玩都是我们追逐的目标。     

3D and 2D/3D holograms model

The estimating problem of 3D holograms orientation selectivity on angular, orthogonal, and azimuthal sensitivity parameters is formulated and solved. Tenfold increase of density 3D, 2D/3D holograms in comparison with 2D holograms at given selectivity for ones is shown in theory and experimentally.     

3D Fabrication of 2D Mechanisms

The success of physics sandbox applications and physics‐based puzzle games is a strong indication that casual users and hobbyists enjoy designing mechanisms, for educational or entertainment purposes. In these applications, a variety of mechanisms are designed by assembling two‐dimensional shapes, creating gears, cranks, cams, and racks. The experience is made enjoyable by the fact that the user does not need to worry about the intricate geometric details that would be necessary to produce a real mechanism. In this paper, we propose to start from such casual designs of mechanisms and turn them into a 3D model that can be printed onto widely available, inexpensive filament based 3D printers. Our intent is to empower the users of such tools with the ability to physically realize their mechanisms and see them operate in the real world. To achieve this goal we tackle several challenges. The input 2D mechanism allows for some parts to overlap during simulation. These overlapping parts have to be resolved into non‐intersecting 3D parts in the real mechanism. We introduce a novel scheme based on the idea of including moving parts into one another whenever possible. This reduces bending stresses on axles compared to previous methods. Our approach supports sliding parts and arbitrarily shaped mechanical parts in the 2D input. The exact 3D shape of the parts is inferred from the 2D input and the simulation of the mechanism, using boolean operations between shapes. The input mechanism is often simply attached to the background. We automatically synthesize a chassis by formulating a topology optimization problem, taking into account the stresses exerted by the mechanism on the chassis through time.     

Direct3D Player性能优化

Direct3D(以下简称D3D)Player是测试显卡驱动所必须的工具软件,其设计并没有考虑到性能,渲染一帧画面通常需要很长时间,给显卡驱动程序的开发带来不便。提出针对D3D Player的性能优化方法,从其运行的机制上研究如何提高其性能,将其分成脚本编译子系统和编译后目标代码执行子系统,最后实现一个优化的D3D Player,并以3D MARK 2001-2005的若干个测试用例来测试D3D Player的优化效果,并比较优化前后的性能变化。     

用户需求感知的D2D视频分发机制

针对目前的D2D多播内容分发机制因冗余传输过高而导致簇头节点能量效率以及系统频谱效率低的问题,提出了一种基于用户需求感知的D2D视频分发机制。通过对用户视频服务请求进行预测,在为服务请求用户分发视频的同时将视频推送给潜在服务用户。首先,根据用户的兴趣、视频的流行度以及用户设备的剩余能量等估算出潜在服务用户接受视频推送的意愿;其次,提出视频分发服务效用值度量来衡量视频分发服务的价值,并对最优化簇头能量效率问题进行建模;最后,提出最优化簇头能量效率的D2D视频分发机制。实验结果表明所提出的D2D视频分发机制相较于传统分发机制其簇头的能量效率及系统吞吐量有着明显的优势。     

Hierarchical Representations of 2D/3D Gray-Scale Images and Their 2D/3D Two-Way Conversion

This article proposes G-octree as an extension of G-quadtree to three dimensions. A G-octree reflects in its construction a hierarchy of gray-scale level value homogeneity, as well as a hierarchy of spatial resolution. The article also develops two-way G-quadtree/Goctree conversion procedures based on the algorithms for the binary case. These procedures provide an integrated processing environment for hierarchically represented 2D/3D gray.scale images. We demonstrate our approach with an application to the color coding of macro-autoradiography images taken from rat brains.     

基于人体行为3D模型的2D行为识别

针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题, 提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法. 在学习行为分类器时, 以3D占据网格表示行为样本, 提取人体3D关节点作为描述行为的特征, 为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model, EHMM), 同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集, 这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁. 在识别2D行为时, 2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集. 首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧, 之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别. 该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取, 而在识别2D行为时不再需要进行3D重构. 通过在3个数据库上的实验, 证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为, 并可以适应不同的行为采集环境.     

多功能表现TCL D46P6100D

随着人们对影音设备视觉效果和互联网应用的不断提高,3D电视和智能电视得到了很快的发展,2010年中国平板电视市场被3D电视和智能电视所占据.