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关于分层三维重建中模约束的一点讨论 被引量:2
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作者 许华荣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期310-313,共4页
在分层三维重建中,从射影重建到仿射重建是一个关键步骤,而模约束是从射影重建提升到仿射重建的一种重要方法,其本质在于确定无穷远平面对应的三维向量.模约束成立的前提是三维重建中所有图像对应的摄像机的内参数相同,针对当无任何关... 在分层三维重建中,从射影重建到仿射重建是一个关键步骤,而模约束是从射影重建提升到仿射重建的一种重要方法,其本质在于确定无穷远平面对应的三维向量.模约束成立的前提是三维重建中所有图像对应的摄像机的内参数相同,针对当无任何关于待重建场景的先验信息或摄像机运动的先验信息时,模约束是唯一的对无穷远平面的可行约束的提法,文中指出,保持摄像机的一个或多个内参数不变,进而对摄像机进行标定,是三维重建从射影重建到度量重建的本质,而模约束不过是这种本质属性当所有内参数均保持不变下的一种特殊形式. 展开更多
关键词 分层三维重建 模约束 摄像机标定
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Drishti Paint 3.2:a new open-source tool for both 2D and 3D segmentation
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作者 WANG Meng-Jun Ajay LIMAYE LU Jing 《古脊椎动物学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期313-320,共8页
X-ray computed tomography(CT)has been an important technology in paleontology for several decades.It helps researchers to acquire detailed anatomical structures of fossils non-destructively.Despite its widespread appl... X-ray computed tomography(CT)has been an important technology in paleontology for several decades.It helps researchers to acquire detailed anatomical structures of fossils non-destructively.Despite its widespread application,developing an efficient and user-friendly method for segmenting CT data continues to be a formidable challenge in the field.Most CT data segmentation software operates on 2D interfaces,which limits flexibility for real-time adjustments in 3D segmentation.Here,we introduce Curves Mode in Drishti Paint 3.2,an open-source tool for CT data segmentation.Drishti Paint 3.2 allows users to manually or semi-automatically segment the CT data in both 2D and 3D environments,providing a novel solution for revisualizing CT data in paleontological studies. 展开更多
关键词 X-ray computed tomography(CT) 2D and 3D segmentation 3D reconstruction Drishti Paint
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基于深度卷积编解码网络的fNIRS成像技术研究 被引量:4
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作者 李铁妮 刘东远 +2 位作者 张鹏睿 李志勇 高峰 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第21期96-104,共9页
在功能性近红外光谱(fNIRS)成像技术的实现中,扩散光学层析成像(DOT)具有改善定量性和分辨率的巨大潜力,但其效果受制于生理干扰(呼吸、心跳和低频振荡等)、检测系统的随机噪声以及有限测量数据量带来的不适定性。为增强fNIRS-DOT成像... 在功能性近红外光谱(fNIRS)成像技术的实现中,扩散光学层析成像(DOT)具有改善定量性和分辨率的巨大潜力,但其效果受制于生理干扰(呼吸、心跳和低频振荡等)、检测系统的随机噪声以及有限测量数据量带来的不适定性。为增强fNIRS-DOT成像的性能,本文提出了一种基于模型先验信息的深度卷积编解码网络重建方法,利用分层半三维重建算法实现对表层和深层脑血氧变化信息的初步区分,发挥卷积、编解码网络对空间特征的学习能力,实现对深层脑激活信息的提取重建。为验证所提重建方法的有效性,开展了数值模拟和仿体实验,并将其与传统重建方法进行对比。结果表明,所提重建法不仅可以显著提高重建精度,极大地缩短重建时间,而且具有优异的泛化能力,为实现动态fNIRS成像提供了重要参考。 展开更多
关键词 生物光学 功能性近红外光谱成像 分层三维重建 深度卷积编解码网络
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