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Three-dimensionalBoolean-operations
- 研究了三角形表面模型的布尔运算。传统的CSG 算法是基于基本实体的布尔运算进行的，对于由三角形或多边形描述的表面模 型的复杂模型运算则十分困难。通过构建模型的BSP 树，利用BSP 树的空间分割能力，把参与运算的模型分割成两部分，然后，根据交、并、差 各种布尔运算，组合分割后的结果，实现了不规则三维模型的布尔运算-Researched on Boolean Operation of triangle facial model. Traditional CSG algorithm base
OpenGLpointclouds
- OpenGL环境下点云模型的显示变换，介绍一种标准的3D点云模型OBJ文件的特点和基本结构,在VC++6.0平台下结合OpenGL完成了OBJ格式文件的读取和点云模型的三维显示、旋转、平移、缩放变换功能.实验结果表明,利用OpenGL开发的程序可以高效实时地实现点云的各种操作.-OpenGL environment, the display of point cloud model of transformation to introduce a standard 3D point cloud
mathematical-model
- 数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一种特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。在计算机视觉技术研究中，建立特定的数学模型，可以大大简化问题。本文将从图像分割、特征提取、图像识别、三维重构等计算机视觉技术中几个重要方面来论述数学模型的应用。-Mathematical model can be described as: for a particular real-world objects, for a specific pur
The-maximum-entropy-method-
- 算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
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- 本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识 别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、 目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。 -The main line of the image processing and analysis of the infrared imaging guidance and target recognition, target recognition system image filtering sys
Self-adaptionMinerror
- 对二维最小误差法进行三维推广, 并结合三维直方图重建和降维思想提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法.-For the three-dimensional extension of two-dimensional minimum error method, combined with three-dimensional histogram reconstruction and dimension reduction idea of minimum error thresholding a robu
Image-Segment-3D-Reconstruction
- 一种医学图像分割与三维重建方法，本文研究了光线投射体绘制算法、错切变形法和基于纹理映射的体绘制算法，以及 Marching Cubes 面绘制算法的实现机制和适用范围。-Medical image segmentation and reconstruction
Reconstructing Plants in 3D from a Single Image Using Analysis-by-Synthesis
- 成熟的计算机视觉技术允许重建 从图像中挑战3D对象。然而，由于高度的复杂性 植物拓扑中，用于生成三维植物模型的专用方法 必须设计。我们建议使用 一种综合分析方法，混合来自单一图像的信息 以及对植物种类的先验知识。 首先，我们专用的骨架算法从叶子分割中生成一个可能的分支结构。然后，一个3D生成模型， 建立了考虑植物知识的分支系统参数模型。生成的骨架遵循 自然分支结构的层次结构。的一个实例 可以生成一个3D模型。的变参数值 生成模型(植物和树叶的主要分枝结构)，我们 生产一系列