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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence >Global segmentation and curvature analysis of volumetric data sets using trivariate B-spline functions
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Global segmentation and curvature analysis of volumetric data sets using trivariate B-spline functions

机译：使用三元B样条函数对体积数据集进行全局分割和曲率分析

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This paper presents a method to globally segment volumetric images into regions that contain convex or concave (elliptic) iso-surfaces, planar or cylindrical (parabolic) iso-surfaces, and volumetric regions with saddle-like (hyperbolic) iso-surfaces, regardless of the value of the iso-surface level. The proposed scheme relies on a novel approach to globally compute, bound, and analyze the Gaussian and mean curvatures of an entire volumetric data set, using a trivariate B-spline volumetric representation. This scheme derives a new differential scalar field for a given volumetric scalar field, which could easily be adapted to other differential properties. Moreover, this scheme can set the basis for more precise and accurate segmentation of data sets targeting the identification of primitive parts. Since the proposed scheme employs piecewise continuous functions, it is precise and insensitive to aliasing.
机译：本文提出了一种将体积图像整体分割为包含凸或凹（椭圆）等值面，平面或圆柱（抛物线）等值面以及具有鞍形（双曲线）等值面的体积区域的方法，无论等值面高度的值。提出的方案依靠一种新颖的方法，使用三变量B样条曲线体积表示来全局计算，约束和分析整个体积数据集的高斯曲率和平均曲率。该方案为给定的体积标量场导出了一个新的差分标量场，可以轻松地将其应用于其他差分特性。此外，该方案可以为针对原始部分识别的数据集进行更精确，更准确的分割奠定基础。由于所提出的方案采用分段连续函数，因此它是精确的并且对混叠不敏感。

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