【摘 要】
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骨架作为三维立体的一个重要特征,在形体的数据简化、变形、识别与理解、内窥漫游路径构造和外形的测量等方面有着蕈要的应用价值。本文提出了一种基于形状分解的枝状体数据
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,北京100190北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,北京100871
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骨架作为三维立体的一个重要特征,在形体的数据简化、变形、识别与理解、内窥漫游路径构造和外形的测量等方面有着蕈要的应用价值。本文提出了一种基于形状分解的枝状体数据骨架提取算法。算法的基本思路为：采用基于种子点距离变换的区域生长策略,自动判断分叉区域,按拓扑结构分解屯体数据,并根据分解结果提取骨架。本算法的创新在于：准确的立体分解消除了骨架提取中不同分枝的相互影响,提高了骨架的中心性,同时骨架保持了原立体的几何特征;此方法适用性强,对象可以包括分枝形体和环状形体,另外也适用于表面体素数据。
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