1 西安邮电大学计算机学院, 陕西 西安 710121
2 南密西西比大学计算机科学与工程学院, 密西西比 哈迪斯堡 39406
3 石河子大学信息科学与技术学院, 新疆 石河子 832000
4 宁夏医科大学总医院耳鼻咽喉头颈外科, 宁夏 银川 750004
5 西安邮电大学自动化学院, 陕西 西安 710121
提出一种点云数据隐式曲面高效重建算法。该算法首先基于传统径向基函数隐式曲面重建算法对点云数据进行低解析度、低精度快速插值,然后采用三线性插值对点云数据进行高解析度、低精度插值,最后根据欧氏距离确定点云零水平集附近需要处理的区域,处理过程中只对区域内点云数据进行滤波降噪。与传统方法相比,本文算法既可以保证曲面重建精度,又可以缩短计算时间。在头部点云数据的曲面重建过程中,本文算法能够实现与传统算法相近的精度,同时使插值运算时间减少63.21%。
机器视觉 点云重建 隐式曲面重建 三线性插值 激光与光电子学进展
2021, 58(4): 0415003
1 西安邮电大学计算机学院, 陕西 西安 710121
2 南密西西比大学计算机科学与工程学院, 美国 密西西比 39406
3 石河子大学信息科学与技术学院, 新疆 石河子 832000
4 宁夏医科大学总医院耳鼻咽喉头颅外科, 宁夏 银川 750004
5 西安邮电大学自动化学院, 陕西 西安 710121
针对现有点云配准算法不能很好地同时解决点云模型变尺度和配准精度等问题,提出一种变尺度的两阶段点云模型配准算法。第一阶段加入动态的尺度因子,粗略估计并调整目标点云模型的尺度;然后将空间旋转变换三个角度进行格点划分,以30°为格点间距,这提高了算法的收敛速度并避免陷入局部最优,为第二阶段配准提供良好的初始位置。在尺度迭代最近点(SICP)算法基础上对第二阶段进行优化,以此对点云模型进行更加精准的匹配。对不同配准算法进行了综合对比实验,结果表明,在两个点云模型间存在较大刚体变换且尺度显著不同的情况下,所提算法的配准误差数量级为10 -30~10 -4。
机器视觉 点云配准 配准精度 变尺度 激光与光电子学进展
2020, 57(20): 201503
西安交通大学 图像处理与模式识别研究所,西安 710049
针对小动态范围X射线成像设备提出一种X射线图像超动态范围重建方法.将成像对象进行两次不同球管电压下的低剂量曝光, 对两次曝光得到的图像进行多分辨率小波分解.根据一定规则重构分解系数, 将重构的系数进行小波逆变换重建一幅宽动态范围图像.实验表明, 该方法能有效扩展图像的灰度动态范围, 并且两次低剂量曝光并未增加患者皮肤表面吸收剂量.
超动态范围重建 X射线图像 小波变换 Super dynamic range Reconstruction X-ray image Wavelet transform
西安交通大学 图像处理与模式识别研究所,西安 710049
针对目前各种校正算法对条状伪影校正效果不显著，分析了条状伪影的产生原因.由此考虑射线穿过不同骨厚度对软组织投影贡献的影响，对基于H-L一致性条件的双多项式校正算法的软组织校正多项式改进.Forbild头部模体的仿真结果表明，该改进方法对杯状伪影和条状伪影都有良好的校正效果.
射束硬化 H-L一致性条件 多项式校正 条状伪影 Beam hardening H-L consistency Polynomial correction Streak artifact
