三维图像骨架化方法综述

首先介绍了三维(3D)图像骨架化相关问题描述与基本概念,接着从原理、实现技术及详细分类等方面综述了常用的三类3D图像骨架化方法,同时从算法的实现难易程度、骨架特性及运算速度等方面对三类方法进行了比较与分析.最后展望了3D骨架化方法今后的研究方向.

横截面算法和Snake模型在中心线提取中的应用

中心线是图像几何形态的一种重要拓扑描述.文中提出一种从三维图像中获取树状物体的中心线方法.先利用横截面算法快速将初始中心线定位于目标附近,然后采用Snake模型和距离变换方法将初始中心线引导到准确位置,有效地解决了因Snake初始位置偏离目标太远而导致的收敛速度慢和部分点收敛于局部极值点的问题.

基于图像重建的根系三维构型定量分析及其在大豆磷吸收研究中的应用

植物根系三维构型的定量描述和分析是研究植物根系生长及对养分吸收利用等营养功能的重要手段之一,但迄今尚无定量测定三维根构型参数的有效方法.本研究通过数码摄像机旋转拍摄物体获得根系多视角二维图像,并根据根系基本结构特征,创建了适合根系等线状物体三维图像的快速重建算法,重建了植物根系图像,获得根系三维构型的数字化模型及其骨架.以此模型和骨架为基础,获得直径大于0.3mm大豆根系的主根长、总根长、平均基根角度、根宽深比、介质不同层次根长分布率以及根系在生长介质中不同三维区域的分布率等三维根构型参数,并分析了这些参数与大豆生物量和磷吸收量等生长指标之间的相关关系.本研究可以为研究植物根系生长及其营养功能提供一种新方法.