[发明专利]一种获取物体几何质心的方法有效

专利信息
申请号: 201611005211.X 申请日: 2016-11-15
公开(公告)号: CN106530350B 公开(公告)日: 2018-10-19
发明(设计)人: 陈双敏;陈能仑;刘超;辛士庆 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: G06T7/66 分类号: G06T7/66
代理公司: 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 代理人: 刘凤钦
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种获取物体几何质心的方法,用于三维流形所形成的物体,该方法包括计算三维流形的内部距离;构建针对三维流形的能量函数模型,采用梯度下降法对能量函数最小化处理,以得到三维流形相应的梯度函数;根据所得三维流形的能量函数的梯度函数,得到三维流形中两点之间的最短路径;针对三维流形中的点,随机选取N个不同的初值以分别对能量函数进行优化并得到最优能量函数值,以该最优能量函数值所对应的点作为物体的几何质心。该方法能够保证所得质心处于三维流形的内部,既不受物体外形影响,也能够避免遭受噪声和变形的不利影响。
搜索关键词: 一种 获取 物体 几何 质心 方法
【主权项】:
1.一种获取物体几何质心的方法,用于三维流形所形成的物体,其特征在于,包括如下步骤1至步骤6:步骤1,计算三维流形的内部距离;其中,三维流形的内部距离的计算过程包括如下步骤1‑1至步骤1‑3:步骤1‑1,将所述物体对应的三维流形模型离散为多个四面体,以形成四面体网格;其中,所述四面体网格的获取过程包括如下步骤1‑11和步骤1‑12:步骤1‑11,采用TetGen软件对所述物体对应的三维流形模型进行离散化处理,以生成高质量的四面体网格;步骤1‑12,对四面体的梯度算子、散度算子以及拉普拉斯‑贝尔特拉米算子分别进行离散化处理;其中,四面体的梯度算子、散度算子以及拉普拉斯‑贝尔特拉米算子的离散化处理包括如下步骤1‑121至步骤1‑124:步骤1‑121,假定在四面体网格内部的标量函数线性变化,并设定标量函数为该四面体网格上的分片线性函数;步骤1‑122,根据四面体网络中每个四面体的分片线性函数,计算所述每个四面体的分片线性函数的梯度算子;其中,四面体的分片线性函数的梯度算子标记为;其中,表示四面体的体积,为四面体中与该四面体的顶点相对的三角形的面积,为四面体的顶点上的分片线性函数值,为四面体中与该四面体的顶点相对的三角形上的单位法向量;步骤1‑123,构建四面体网格内部的分段线性向量场,并设置四面体的顶点处的散度算子;其中,假设所构建的分段线性向量场以及四面体的顶点处的散度算子分别设置如下:;其中,表示四面体网格中的四面体的数目;表示四面体的体积;步骤1‑124,获取四面体网格中拉普拉斯‑贝尔特拉米算子的离散化数值;其中:;其中,表示拉普拉斯‑贝尔特拉米算子,为对角矩阵,表示四面体的体积,为稀疏对称矩阵;分别表示四面体中的两个相邻顶点,表示权重,表示顶点与顶点所对边的长度,为边所处的两个平面之间所形成二面角的角度;步骤1‑2,在三维流形中设定给定的起点为,并以为单位热源,计算四面体网格经过时刻之后的热量分布;其中,四面体网格中的热量分布计算过程包括如下步骤1‑21和步骤1‑22:步骤1‑21,设定为热传导方程的解;其中:;其中,为四面体所经过的时间,为四面体网格空间中的两个任意点;表示所述四面体空间的维度;步骤1‑22,计算热量场的梯度,并对所得热量场的梯度进行归一化后,得到归一化热量场梯度,以利用所得到的归一化热量场梯度表示三维流形内部距离场的梯度;步骤1‑3,利用LDLT分解法求解泊松方程,以得到三维流形内部的距离场;利用LDLT分解法求解泊松方程过程包括步骤1‑31和步骤1‑32:步骤1‑31,设定所要求解的泊松方程的矩阵形式如下:;采用LDLT分解法对泊松方程矩阵进行分解:;其中,为置换矩阵,为稀疏的下三角矩阵,为对角矩阵;为置换矩阵的转置矩阵,为下三角矩阵的转置矩阵;是热量场的梯度向量场;表示热量场的梯度算子;步骤1‑32,将所分解的矩阵代入矩阵形式的泊松方程,以得到三维流形内部的距离场:表示三维流形内部的距离场;步骤2,构建针对三维流形的能量函数模型;其中,所构建的能量函数模型设定如下:;其中,为能量函数,恒为正数且有界,为三维流形中点处的密度,为三维流形中任意点与三维流形中任意点的内部距离;步骤3,采用梯度下降法对所述能量函数进行最小化处理,以得到三维流形相应的梯度函数;其中,三维流形能量函数的梯度函数计算公式如下:;其中,为三维流形中的点处的密度,为三维流形中任意点与三维流形中任意点的内部距离,为能量函数;步骤4,根据所得三维流形的能量函数的梯度函数,得到三维流形中点到点的最短路径;其中,三维流形中点到点的最短路径记为,其方向为该最短路径的结束方向,长度为1;步骤5,针对三维流形中的点,随机选取个不同的初值以分别对能量函数进行优化,并获取到最优能量函数值;其中,最优能量函数值标记为;步骤6,根据所获取的最优能量函数值,以该最优能量函数值所对应的点作为物体的几何质心。
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  • 本发明公开了一种序列聚焦观测模式下恒星像点位置提取方法,针对聚焦观测模式下恒星像点无明显弥散星斑,亚像素恒星定位精度不高的问题,将恒星运动规律与数字图像处理技术相结合,首先利用高斯滤波法对恒星观测图像进行预处理,去除图像中的高频噪声;并由图像中的亮度分布规律计算自适应阈值,用以提取观测图像中恒星像点区域;在此基础上通过恒星能量积分法、能量曲线拟合法、恒星轨迹估计法等数字图像处理技术来实现高精度的恒星像点坐标提取。本发明对恒星像点能量的变化趋势进行统计分析,能根据恒星的运动规律最大限度地估计恒星像点运动轨迹,在聚焦模式下保证高精度的恒星质心提取能力。
  • 一种基于分层处理的亚像素中心提取方法-201510618494.4
  • 刘巍;张洋;高鹏;李晓东;杨帆;贾振元;高航 - 大连理工大学
  • 2015-09-25 - 2017-12-26 - G06T7/66
  • 本发明一种基于分层处理的亚像素中心提取方法属于计算机视觉测量技术领域,涉及一种基于分层处理的亚像素中心提取方法。该方法采用分层处理,通过在不同分辨率图像中提取光条的特征信息,实现特征光条的高精度的亚像素中心提取。该方法首先通过对原图像的压缩,将高分辨率图像压缩为低分辨率图像,针对低分辨率图像提取光条的法向量;然后在高分辨率图像中,采用差分的方式计算高分辨率图像中光条的法向量。最后在光条法向量上采用灰度重心法计算光条中心,实现光条的亚像素中心的提取,并通过标准光条的重建验证了该提取方法的有效性。该方法测量精度高,运算速度快,计算时间短,实现了光条的亚像素提取,可满足光条中心的高精度快速提取。
  • 一种紧密空间目标检测和高精度质心定位方法-201510536848.0
  • 胡静;董帆;余一;万秦琪;高洪涛;刘凡;蔡诗聂 - 华中科技大学
  • 2015-08-28 - 2017-12-12 - G06T7/66
  • 本发明公开了一种紧密空间目标检测和高精度质心定位方法,具体包括(1)单目标/多目标判别;(2)紧密空间目标个数估计;(3)假设检验模型范围确定;(4)伪过采样插值粒子散布;(5)假设检验模型选择。本发明利用点目标在焦平面阵列的扩散近似服从高斯模型的特性,结合EM聚类算法原理,对高斯混合模型进行质心聚类,通过将目标簇进行伪过采样插值,优化亚像元内粒子分布,实现紧密目标的超分辨,从而使得观测目标块与高斯混合模型拟合精度更高,进一步降低目标质心定位误差。
  • 使用深度图像的用户质心和质量分布提取-201480009005.9
  • D.肯尼特;J.胡夫;A.艾哈迈德 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2014-02-13 - 2017-12-08 - G06T7/66
  • 本文所述的实施例使用深度图像来提取用户行为,其中,每个深度图像指定多个像素对应于用户。针对对应于用户的多个像素确定基于深度的质心位置。附加地,还可以针对对应于用户的多个像素确定基于深度的惯性张量。在某些实施例中,对应于用户的多个像素被划分到象限中,并且针对每个象限确定基于深度的象限质心位置。附加地,可以针对每个象限确定基于深度的象限惯性张量。基于所述基于深度的质心位置、基于深度的惯性张量、基于深度的象限质心位置或基于深度的象限惯性张量中的一个或多个,更新应用。
  • 一种中心矢状面的提取方法-201310007904.2
  • 曹春生;邓利芳 - 上海联影医疗科技有限公司
  • 2013-01-09 - 2017-11-28 - G06T7/66
  • 本发明提供一种中心矢状面的提取方法,包括提供医学图像及矢状面方程,所述矢状面方程包含待定系数,通过梯度下降法迭代系数,以确定中心矢状面方程;其中对任一次所述迭代包括获取当前系数,通过所述当前系数对应的当前矢状面将所述医学图像分为两部分,获取所述两部分灰度的均方差测度函数及所述均方差测度函数对所述系数的偏导数,以迭代所述系数。本发明采用适用于求解非线性的梯度下降法对代价函数,即均方差测度函数进行迭代,并使用迭代终止时的系数对应的矢状面作为中心矢状面,提高中心矢状面提取的精准度。
  • 一种数字岩心重构的方法及装置-201710418290.5
  • 黄涛;李熙喆;李雪;郑德温;卢德唐;李群;田伟;方朝合;郝有志;王红岩;窦洪波;葛稚新 - 中国石油天然气股份有限公司;中国科学技术大学
  • 2017-06-06 - 2017-11-03 - G06T7/66
  • 本申请实施例公开了一种数字岩心重构的方法及装置。所述方法包括获取岩心训练图像,基于预设数据模板和岩心训练图像,建立搜索表;搜索表包括多个独立的节点;一个节点对应有节点数据;节点数据包括岩心训练图像中与预设数据模板对应的一种结构特征的条件概率统计信息;根据预设数据模板,确定与岩心训练图像相关联的待重构区域中第一待模拟点位置处对应的第一结构特征,从搜索表中获取第一结构特征的条件概率统计信息;基于第一结构特征的条件概率统计信息,确定第一待模拟点位置处的属性值;根据第一待模拟点位置处的属性值,确定待重构区域的岩心图像。可以提高数字岩心重构的效率。
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