作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
二值图像细化的基本思想是"层层剥夺",它是一个不断重复的过程,即从物体的最外层向最内层一层一层的侵蚀,在不断删除边界点的同时保持物体的拓扑结构和几何特征不变,直到提取出一个像素宽的三维物体的骨架.理想的三维物体的骨架保持和原物体相同的连通性、形状特征和拓扑结构,可以给后续的研究处理提供极大的便利.本文主要工作是对基于删除模板的全并行三维细化算法的研究,细化算法包含一系列的删除条件,即四类基本删除模板A,B,C,D及每一类基本删除模板添加限定条件后形成的扩充模板,其用于逐层删除值为1的目标点,即将值由1变为0(背景点).实验表明:本文的基于删除模板的全并行三维细化算法可以较为有效的提取出三维物体的骨架.
推荐文章
基于数字距离变换的3D模型骨架提取算法
三维模型
体素模型
数字距离变换
骨架提取
基于拓扑结构不变性的3D 并行细化算法及其应用
拓扑结构不变性
3D 细化算法
并行
骨架中心线
肺部气道树
基于物体特征有效提取和离散点三维重建的3D扫描系统原型研究
3D扫描仪
物体特征
提取
离散点
三维重建
一种检测脑肿瘤的3D 自适应模板匹配算法
磁共振成像
脑肿瘤
模板匹配
自适应
检测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于模板的全并行细化算法研究及其在3D物体骨架提取中的应用
来源期刊 电子制作 学科
关键词 图像细化 基于模板 全并行 三维细化算法 删除模板
年,卷(期) 2017,(22) 所属期刊栏目 软件开发
研究方向 页码范围 50-52,38
页数 4页 分类号
字数 1610字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-5059.2017.22.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵博 1 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (20)
共引文献  (13)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像细化
基于模板
全并行
三维细化算法
删除模板
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子制作
半月刊
1006-5059
11-3571/TN
大16开
北京市
1994
chi
出版文献量(篇)
22336
总下载数(次)
116
论文1v1指导