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心内膜散乱点云边界点检测算法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012.10.15
  • 页码:3942-3944
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海大学通信与信息工程学院,上海200072, [2]常熟理工学院物理与电子工程学院,江苏常熟215500
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103076); 上海市教委“电路与系统”重点学科建设项目(J50104)
  • 相关项目:周围神经空间树状结构三维重建关键技术研究
中文摘要:

针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点集,同时建立链表结构分区存储点云数据;由平面上点的二维坐标定位,提出区域"十"字算法进行切片数据边界点提取,获取切片数据的最外层点,将检测到的边界点存回原始三维数据源,完成预处理过程。实验结果证明,该算法对边界点具有较强的识别能力,能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征的信息,可以提高后续三维建模的精度和速度。

英文摘要:

In order to extract boundary points in the preprocessing for scattered point cloud of endocardium,this paper cut the point cloud based on slicing method to obtain the slice data and stored the slice data with list structure.In 2D space,used approximate nearest neighbor(ANN) to represent the spatial topology relationship of the scattered point cloud and to calculate the k-approximate-nearest neighbours for each data point,then it presented the crisscross-shape algorithm to locate the boundary points,and then mapped the boundary points to the corresponding boundary points in 3D space for the next processing of endocardial three-dimensional mapping system.The experimental results show that this approach has a strong ability for distinguishing boundary points,and can reduce data directly and effectively while keeping the original features,which can increase the accuracy and speed of the subsequent three-dimensional model construction.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049