论文研究-心内膜散乱点云边界点检测算法研究.pdf

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针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测, 利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层, 将点云投影至点云切片, 得到切片的散乱点集, 同时建立链表结构分区存储点云数据; 由平面上点的二维坐标定位, 提出区域“十”字算法进行切片数据边界点提取, 获取切片数据的最外层点, 将检测到的边界点存回原始三维数据源, 完成预处理过程。实验结果证明, 该算法对边界点具有较强的识别能力, 能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征的信息, 可以提高后续三维建模的精度和速度。
3944 计算机应用研究 第29卷 3.2凸包算法 c)对于查询点Q的四个区域,逐一进行查询分析,如有一 在二维平面上,求边界的一个常用方法就是利用凸包拿个或一个以上的区域内没有近似最近邻数据点分布,则标记查 询点Q为边界点并保留;否则删除该点 法,凸包问题是计算几何中的一个基本问题,许多问题最终都 d)遍历当前切片数据集所有二维散乱点,可以求出当前 可以归结为凸包间题,如 Delaunay三角剖分、功率图,om切片内所有边界点。 图等。一个点集的凸包就是包含该点集的最小凸集,图3表示 了一个点集包的概念,可以想象成用一根橡皮圈套住4实验结果与分析 该集合中的所有点,当橡皮圈收缩时形成的图形就是这平面点 集的凸包。 利用上述边界点检测算法来对心内膜散乱点云进行实验 分析,实现边界点提取。本文算法运用 MATLAB仿真工其实 现,计算程序采用 MATLAB R2009在Ⅳ42.39GHz、内存2GB 8436 的计算机上仿真实现。实验步骤如下 Fny·pP a)利用本文第2章点云切片分层方法沿对称轴X轴对散 乱点云分层 b)在二维切片内基于ANN算法进行K近似最近邻域 搜索; 图2ANN算法示意图 图3凸包概念 c)利用3.3节中的区域“|”字算法在二维平面内检测出 对于一个点集S,S的凸包是一个面积最小包含S所有点最外层边界点,并删除非边界点; 的凸多边形或多面体,凸包的详细定义如下 d)遍历所有切片层,从而提取出每层边界点,存在相应的 定义1设V是n维欧氏空间的点集,ScV,若vx1,x2c数据结构中; S,t∈[0,1],灼均有X=tx1+(1-t)x,∈S,则称S为凸集。 e)将查找到的最外层点存回心内膜点云数据源,完成心 定义2若=V,A≥0,=1,…,k,且∑A=1,则称点内膜散乱点云边界点检测。 实验结果如图5所小:(a)为心内膜散乱点云,包含78376 ∑A为b1,…,中的凸组合。 点;(b)为点云分为100层后第65层的点云数据,包含2378 定义3设SCV,V中所有包含S的凸子集的交集称为S个点;(e)为基于经典凸包算法实现的边界点提取,包含13个 的凸包( convex hul)。 数据点;(d)为基于本文提出的散乱点云边界点检测算法实验 在很多场合,凸包方法是十分有效的但它经常把某些特结果,包含93个数据点。对比(c)(d)可知,基于切片方法与 征数据点当做冗余数据剔除,不能保证数据信息的完整性,特“十”宁算法检测边界点方法虽然提取的边界点数比凸包方法 别对于凹陷区域的特征点 多,但本文方法癃免了凸包方法对模型凹陷处理效果不好的情 3.3区域“十”字算法 况,保留了原始点云特征信息,并删除了冗余点云。 由于凸包算法本身的缺陷性,本文提出区域“十”字算法 解决凸包不能处理凹陷区域特征点的问题。黄文明等人认 为如果数据点P的k邻近点偏向一侧,则P,就为边界点。以 此为依据,利用区域十”字算法提取出点云的边界数据,并保 留所有边界点。算法思想是:以散乱点云P为坐标轴中心将 -40-20 20406080 其近似最邻域内的个点按逆时针分为四个区,如图4所示, (a)心内膜散乱点云 )切片内二维点云数据 若其中有一个或多个区域内没有离散点(或称为空白区),根 据文献20]的理论,就可认为当前点为边界点。编程思路如 下,本算法可以很好地识别凹陷区域特征点,实验结果验证了 这一点。 10 40-20020406080-40-20020406080 (c)凸包方法提取边界点 (d)本文方法提取边界点 图5心内膜散乱点云边界点检测算法实验结果 5结束语 边界点 本文提出的基于ANN理论的区域¨十”宇算法能解决心 图4“十”字算法示意图 内膜散乱点云边界点提取,完成心内膜三维标测系统的预处 a)在获得的切片散乱点云数据集中选取一点Q为查询理。算法先对点云进行切片分层,再对分层后的点云进行定位 点,以Q为中心点构建“十”字形,坐标轴的长度取决于点云坐最外层点。实验结果证明,本方法相对凸包算法可以很好地处 标的极值。 理凹陷区域,滤除了人量冗余的信息,能人人提高后续重建的 h)利用ANN算法求出其k个近似最近邻点,分布在査询速度和精度。该算法高效、稳定、易于实现,可为心内膜三维标 点Q四周的“|”字形区域 测系统整体实现奠定基础。 (下转第3996页 3996 计算机应用研究 第29卷 [4 SUN Jian, XU Z B, SHUM H-Y. Image super-resolution using gradient 5结束语 profile prior[C]//Proc of CVPR. USA: IEEE Computer Society 2008 本文提出了一种基于(amy边缘检测的自适应(atml-[5 BATTIATO S, GALLO G, STANCO F. A locally adaptive zooming al Rom图像放大方法。在Camy算子检测原图像的基础上,判断 gorithm for digital images J. Image and Vision Computing, 2002 目标图像中未知像素点的类型;若未知点为边缘点,则判断边 20(11):805-812 缘点类型;根据边缘点类型调整 Calnull-RuIl样条的切向方向6IX, ORCHARD M T. New edge-directed interpolation「J1.EEE 和切向大小。木文算法很大程度上消除了传统插值方法在边 Trans on Image Processing, 2001, 10(10): 1521-1527 缘的模糊和锯齿现象有效地降低了插值误差保持了边缘的7AUNN, GIACHETT1A. Accuracy improvements and artifacts re- 尖锐特征,提高了插值图像质量。实验结果表明.本文算法在 moval in edge based image interpolation[ C]// Proe of the 3rd Inter PSNR和 MSSIM上优于其他算法,在视觉效果上也达到了ICBI ational Conference on Computer Vision Theory and Applications 2008:58-65 和 iNED的效果,而计算时间只是它们的1/60。 [8. GIACIIETTI A, ASUNI N. Fast artifacts-free image interpolation 但本文算法也有待改进,如本文只考虑了0°、45°、90°、 [Cl//Proc of SICCRAPH. Leeds, UK: BMVC, 2008: 123-132 135°边还可以考虑其他角度的边;以及采用半像素精度,进一[9]郑南宁机器视觉与模式识别[M北京:国防工业出族社,1998 步提高插值后图像的视觉效果。 参考文献 [10]IntroductiontoCatmull-romsplines[eb/ol].http://www.mvps [1]BLU T, THEVENAZ P, UNSER M. Lincar interpolation revitalized 11] KOCHANEK D H U, BARTELS R H Interpolating splines with local 2 [J]. IEEE Trans on Image Processing, 2004, 13(5): 710-719 tension,continuity, and bias control J. Computer Graphics I KEYS R G Cubie convolution interpolation far digilal image process- 1984,18(3):33-41 ingL ]. IEEE Trans on Acoustics, Speech, Signal Processing, [12] WANG Zhu, BOVIK A C. Mean squared ermr: love il or leave il 1981,29(6):1153-116 [J. IEEE Signal Processing Magazine, 2009, 26(1): 98-117 [3] LEHMANN T M, GONNER C, SPITZER K B-spline interpolation 13] WANG Zhou, BOVIK A C, SHEIKH H R, et al. Image quality assess- medical image processing[ ] IEEE Trans on Medical Imaging ment: from crror visibility to structural similarity[ J_. 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