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一种融合滤波增强和地线距离变换的血管提取方法
本发明涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域,尤其涉及一种融合滤波增强和地线距离变换的血管提取方法。步骤如下:从公开数据集中选取图像构建数据集<IMG width="56" orientation="portrait" ...
陈达王友明刘丽张林曹步勇刘晓语
一种融合滤波增强和地线距离变换的血管提取方法
本发明涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域,尤其涉及一种融合滤波增强和地线距离变换的血管提取方法。步骤如下:从公开数据集中选取图像构建数据集<Image file="ZY_1.GIF" he="73" imgConte...
陈达王友明刘丽张林曹步勇刘晓语
多尺度地线距离的点云划分方法
2024年
针对三维点云目标通常具有复杂的多尺度非欧几里得空间结构,且无序排列、动态性强、难以高精度预标签,当前的自注意力模块依赖点乘和矩阵转换运算,难以充分捕捉点云对象的多尺度非欧几里得结构等问题,提出了一种新的多尺度自注意力模块——基于地线距离的多尺度点云划分(GMT),多尺度提取点云数据的非欧几何信息以增强表征能力。GMT在ModelNet40数据集上的整体准确度指标和类别平均准确度指标分别达到93.2%和90.5%;在ScanObjectNN数据集上的整体准确度指标和类别平均准确度指标分别达到82.5%和81.1%,与Point-TnT等其他主流方法相比取得了具有竞争力的结果。实验结果表明,GMT在一定程度上具有较强的非欧几何特征捕捉能力。
陈万志王牧宇夏羽汤璇魏宪
关键词:计算机视觉测地线距离TRANSFORMER
融合地线距离与自注意力机制的多尺度点云数据分类方法研究
王牧宇
基于非对称地线距离的图像分割方法研究
随着科技的不断进步,多媒体数据已经成为人们生活中无处不在的一部分,尤其是图像和视频数据的数量不断激增。图像处理因此成为一个极为关键的领域,它不仅是科研领域必须探索的内容,也是信息时代必须面对和解决的基本问题。图像分割作为...
孙玉竹
关键词:测地线距离VORONOI图图像分割
基于地线距离和正交投影的端元提取算法被引量:1
2023年
端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于地线距离的正交投影端元提取算法,将地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。
杨华东陈鹤元
关键词:高光谱遥感图像端元提取测地线距离
基于地线距离的空间非合作目标点云配准被引量:1
2023年
针对局部结构相似及翻滚遮挡下目标动态特性辨识问题,提出一种融合疏密度指标与全局地线距离的空间非合作目标点云配准方法。首先,引入球面投影法,将不规则的空间目标点云映射到规则的球面流形上。然后,设计基于点云离散程度的疏密度评价指标,将球面点云划分为不同的局部点云子集,在此基础上构建全局地线距离矩阵以增强点云局部形状信息的感知能力。最后,依据全局地线距离矩阵推导建立了场景点云与模型点云间配准矩阵,实现空间非合作目标的动态特性辨识。仿真与试验结果表明:提出的算法在目标局部结构相似及点云缺失下的配准精度优于最近迭代点(ICP)算法与基于凸包粗配准的改进ICP算法。
陈斌郗厚印张晓东罗敏郭治栋
关键词:非合作目标点云配准球面投影测地线距离疏密度
一种基于地线距离和V-net的交互式肝脏分割方法
一种基于地线距离和V‑net的交互式肝脏分割方法,以V‑net为基础,结合地线距离交互式分割算法,提出了一种基于地线距离和V‑net的交互式肝脏分割算法,首先,利用调窗算法增强肝脏图像的对比度,并通过高斯滤波抑制噪...
亢洁雷涛丁菊敏孙阳刘威李思禹刘港
基于Finsler度量和地线距离的血管分割
近年来,医学图像分割领域如雨后春笋一般的速度发展,这其中不仅包含了医学影像技术的革新,还包含了图像分割技术的发展。医学影像作为医生在临床上进行诊断的重要辅助工具,发挥了重要作用,占临床资料的90%。所以,医学图像中充分利...
李丽纬
关键词:医学图像分割FINSLER度量测地线距离黎曼度量
基于非对称地线距离的交互式图像分割方法
一种基于非对称地线距离的交互式图像分割方法,通过基于Voronoi图的曲线演化模型中采用了非对称二次型度量函数,并且在此模型中引入位于前景和背景的种子点集。因此,所提出的Voronoi图曲线演化模型能够融合曲线的预期演...
陈达孙玉竹舒明雷刘丽
文献传递

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王首勇
作品数:79被引量:357H指数:9
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作品数:9被引量:29H指数:4
供职机构:空军预警学院
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