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  1. 条纹中心线提取可靠方法

  2. 条纹中心线提取的算法,条纹轮廓的算法,提取中心线后可以对条纹宽度估计,进而可以得到条纹密度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-22
    • 文件大小:69632
    • 提供者:lyjlyj2008
  1. matlab 心脏血管中心线提取

  2. 基于Matlab程序,对心脏血管中心线进行提取,并实现心血管分割
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-08-25
    • 文件大小:24576
    • 提供者:Harebell611
  1. miccai 2008年血管提取最佳论文

  2. miccai 2008年血管提取最佳论文 This paper describes an interactive approach to the identification of coronary arteries in 3D angiography images. The approach is based on a novel multiple hypothesis tracking methodology which is complemented with a standard min
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-31
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:shisanage999
  1. matlab 图像提取中心线

  2. matlab进行图像处理,对图像提取中心线与轮廓,还有二值化等
  3. 所属分类:外包

    • 发布日期:2012-05-22
    • 文件大小:778
    • 提供者:lz2xj
  1. 提取结构光中心线距离(matlab)

  2. 本代码是结构光测距中提取两条直线的像素差,并没有算出最终距离。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-12-21
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:audiencewu
  1. 一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法

  2. 一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-05-05
    • 文件大小:197632
    • 提供者:u010632730
  1. SuperMap Deskpro .NET 提取道路中心线

  2. 示例在SuperMap Deskpro.NET 6R中实现提取道路(河流)中心线的功能。
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2017-12-14
    • 文件大小:480256
    • 提供者:supermapsupport
  1. SuperMap iObjects Java双线提取中心线

  2. 这个demo主要是用于双线提取中心线,它能快速精确地解决双线变单线问题,常常用于道路上提取道路的中心线,避免了手动提取中心线的误差,但是这个双线最大宽度和最小宽度最好不要相差太大。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:207872
    • 提供者:s201301110109
  1. 三维细化提取骨架线程序

  2. 细化提取血管中心线,itk读取和输出mhd图像,最终生成血管中心线树结构
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-05-22
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_38694555
  1. 基于opencv的激光线中心提取源码

  2. 基于opencv的激光线中心提取源码,需要配置下自己的opencv和图像文件路径,可以直接运行,输出激光线的中心
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-03-02
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:qq_23668339
  1. Arcgis中面提取中心线_流程.pdf

  2. Arcgis中面提取中心线
  3. 所属分类:电信

  1. 采动区公路路灯杆点云中心线提取方法

  2. 通过选取道路两旁的路灯杆作为特征地物,对比不同时间路灯杆中心坐标变化,求取公路水平移动与变形。针对路灯杆点云特征,推导了路灯杆中心线的提取模型,采用遗传算法进行路灯杆中心线提取,并分析了随机误差、粗差、点云观测不全面对算法中心线提取的影响。研究结果表明,该方法求取路灯杆中心坐标的精度优于1mm,并且具有较强的抗干扰能力。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:226304
    • 提供者:weixin_38658471
  1. 基于有向最短路径的冠脉主分支全自动提取算法

  2. 在临床应用中,从心脏计算机断层扫描血管造影CTA图像中提取冠状动脉的中心线一直是一个具有挑战性的研究课题。因此,提出了一种基于模型映射的有向最短路径算法,全自动地提取和识别冠脉主分支中心线。在提出的方法中重新定义了最短路径的代价函数,并利用先验模型提供冠脉感兴趣区域和冠脉中心线的方向信息,全自动地提取冠脉主分支的中心线。在实验中,基于先验模型的有向最短路径在中心线提取过程中显示出较强的鲁棒性,冠脉3个主分支中心线提取结果的平均重叠率达到了81.0%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:430080
    • 提供者:weixin_38699492
  1. 一种基于光条中心线的测距方法

  2. 在单目视觉避障系统中,利用红色LED水平光条照射前方障碍物,由摄像头获得图像并处理后得到红光光条,根据光条中心在图像中的位置判断障碍物与摄像头之间的距离。该文对Zhang并行细化算法进行了改进,以适应嵌入式系统快速准确得到红光光条的中心线,由中心线坐标得到障碍物距离及宽度。实验结果证明,该算法具有很好的中心线提取效果;测距范围为25 cm,测距误差在3 mm以内。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:274432
    • 提供者:weixin_38739942
  1. 梯度向量流场和基于快速行进的人类患者冠状动脉中心线提取方法

  2. 本文提出了一种验证冠状动脉中心线的新概念。 该方法基于3D分割冠状动脉模型的梯度矢量流(GVF)。 它是基于基于高斯的速度图像来实现的。 该方法已在3种三维合成血管模型中得到验证,并在从计算机X线断层扫描冠状动脉造影(CTCA)重建的3种临床冠状动脉模型中进行了进一步的测试。 结果表明,该方法与合成血管模型中的地面真值中心线之间有很好的一致性。其次,该方法适用于左冠状动脉和右冠状动脉,平均每例处理时间为25.7min。 总之,所提出的梯度矢量流场和基于快速行进的方法应具有更多的常规临床适用性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:848896
    • 提供者:weixin_38598613
  1. 基于开放蛇形的3D CT冠状动脉造影血管中心线提取的新方法

  2. 从计算机断层扫描冠状动脉造影(CTCA)数据中有效获取可靠的冠状动脉中心线与临床实践有关。 本文提出了蛇形张开提取血管中心线的方法,该中心线是由两个外力驱动的,一个是梯度矢量流(GVF),另一个是作用在蛇形开张两端的自适应拉伸力。 为了使开蛇在CTCA数据中有效工作,使用以下步骤进行变形的预处理,初始化和控制。 首先,多尺度滤波器用于增强CTCA数据的容器,基于该滤波器,将执行脊点跟踪以初始化开蛇。 当拉伸力作用在两端时,开蛇会沿血管的脊线适应性地变形。 停止该过程,直到不再改变变形曲线为止。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:301056
    • 提供者:weixin_38737335
  1. 基于自适应阈值和轮廓多边形表示的条纹中心线提取

  2. 提取条纹中心线是线条结构中的关键步骤光扫描视觉测量系统。 它直接决定了从图像获得的三维点云。 由于反射率和/或物体表面的颜色,照明条件的变化和其他因素, 图像中条纹的灰度值和曲率变化很大,因此完全准确地提取亚像素中心线非常困难。 这论文提出了一种有效的提取条纹中心线的新方法。 它结合了积分图像阈值化方法, 条纹轮廓和自适应质心方法一起使用。 首先定位条纹区域并产生二进制图像,无论如何变化条纹的灰色值反对背景。 然后是光条纹的轮廓被提取并大致由多边形表示。 根据当地条纹的方向与对应的多边形段,光条
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:399360
    • 提供者:weixin_38701407
  1. 通过非周期性方向结构测量提取路网

  2. 在本文中,我们提出了一种针对道路网络提取的新型非周期性定向结构测量(ADSM)。 基于认知心理学对非周期性和局部方向性的观察,ADSM可以很好地表征道路结构,而与光谱特征和对比度无关。 通过利用这种测量作为指导,我们构造了一个遮罩来表示潜在的道路区域。 然后,通过与一些常见的形态学运算符相结合,我们的方法能够有效地提供可靠的道路中心线。 我们使用来自各种卫星传感器的数据评估我们的方法,并与以前的最新方法进行全面比较。 实验结果证明了使用我们的ADSM作为识别潜在道路结构的指标的优点,以及我们道路
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38696143
  1. 通过深度学习和线积分卷积提取道路网络

  2. 在本文中,我们提出了一种基于学习的高分辨率卫星路网提取方案。 首先,将能够捕获局部结构的大背景的卷积神经网络(CNN)应用于预测像素属于道路区域的可能性,并为每个像素分配标签以描述其是否为道路。 然后,开发了一种基于线积分卷积的算法来平滑粗糙图以连接小间隙。 最后,通过与一些常见的图像处理运营商相结合,可以获取道路中心线。 归因于CNN的学习能力以及基于线积分卷积的连接方案,与当前最新的道路提取方法相比,该道路提取方法能够提供高质量的结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:666624
    • 提供者:weixin_38704565
  1. 复杂干扰情况下的结构光条纹中心提取方法

  2. 提出一种新的结构光条纹中心线提取算法,该算法能在不同的干扰环境下稳定地提取出光条中心线,并且具备修补断线的能力。利用密度聚类算法的无监督特性,即使存在断线或噪声干扰,仍能快速聚类中心线的候选像素点集合,大幅缩小搜索范围;经过实验数据分析发现,不同场景的中心线还具有亮度高且趋于连续的共性特征,使用像素点间欧氏距离和亮度值定义能量函数对该特征建模,利用最短路径搜索算法迭代收敛实现中心线精确提取。实验结果表明,在三种强烈干扰的结构光图像中,算法提取中心线均方根误差约为0.4 pixel;处理速度相比同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-22
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38703895
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