6个研究背景和意义示例,教你写计算机三维重构论文

今天分享的是关于三维重构的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到三维重构等主题,本文能够帮助到你

基于Activiz.Net的医学图像三维重构

这是一篇关于医学图像,预处理,三维重构,Activiz.Net的论文, 主要内容为从伦琴射线的发现到如今的计算机断层扫描、核磁共振成像等医学设备的广泛应用,单纯的二维图像信息已经无法为医生提供全面、准确的诊断信息。三维图像模型的出现为医疗信息的获取实现了质的飞越。医学图像的三维重构的研究与发展,为医生对病人病灶区的诊断提供了更为直观的、具体的判断。尤其在病灶区微小细节的探究方面,三维重构后的医学图像能够非常清晰的呈现在医患眼前。可见,医学图像三维重构方法的探究需求日益突出,成为当下医学图像领域研究的热点。本文将视觉化工具函式库Activiz.Net和医学领域图像相结合,以C#.NET做语言平台,搭建一套完整的医学图像三维重构系统。本设计系统以功能模块化的方式,按照图像类型分析、二维图像预处理及三维图像合成与交互性处理的顺序进行实验探究,本文主要工作内容如下:首先,简要分析了论文的研究目的和实际意义,归纳概述了医学图像在三维重构方法与技术上的发展和研究现状,概述了DICOM格式文件、CT类型图像和IVUS类型图像的成像模式,介绍了视觉化工具函式库Activiz.Net,并介绍了论文主要探究工作的主体框架。其次,依次按照图像消噪、图像插值和图像分割三环节对医学图像、预处理理论进行剖析。图像消噪部分以两种经典小波阈值函数为基础,提出了一种新型的小波阈值函数,取得了较好的消噪效果;图像插值部分介绍了双线性插值算法的基本原理,得出此方法适用于处理医学图像处理,有助于下一步的三维重构工作;图像分割部分采用算法对比的方式,对阈值分割法、边缘检测分割法和聚类分割法进行了简要探究,得出基于阈值分割的Ostu算法相对而言更适用于医学图像处理。特别会针对二维IVUS类型的血管超声图形进行研究和处理。在完成图像消噪、双线性插值及改进后的Ostu阈值分割等预处理后,利用坐标系间的转换去除了原始IVUS血管图像中的导管伪晕,得到更为真实的、更加清晰的二维血管图。然后,从体绘制和面绘制两种绘制角度对三维重构算法进行探究,详细研究了基于体绘制的光线投射法算法和基于面绘制的移动立方体算法,给出了两种算法的绘制的流程。最后,将Activiz.Net函数库以工具包的形式嵌入Visual Studio2013中,以C#.Net为操作平台搭建了一套完整医学图像三维重构处理系统。按照模块化的方式分别从医学图像读取、图像格式转换、二维图像预处理、三维图像重构及三维图形交互式操作等方面分别演示了各个功能的运行结果,最终得到完整的三维重构体。

基于Activiz.Net的医学图像三维重构

基于改进U-Net的牙齿和牙槽骨CBCT图像分割和三维重构方法

这是一篇关于CBCT图像分割,U-Net,特征融合,注意力机制,三维重构的论文, 主要内容为牙齿和牙槽骨扫描图像是口腔颌面部医学成像领域中的重要组成部分。牙齿和牙槽骨结构的复杂性使得对其进行精确的分割具有重要的临床应用价值,例如在口腔疾病的诊断和治疗方面。同时,锥形计算机扫描(CBCT)图像容易由于患者的移动、口腔内的高密度物质或者影像科医生操作不当产生伪影和噪点。针对CBCT图像中容易存在的伪影的特点,本文提出了基于特征融合和U-Net的医学图像分割方法。在U-Net的编码器中使用适应性多尺度特征融合模块,使用多路径特征提取方法增加模型获取伪影特征的可能性。为解码器引入全尺度跳跃连接,以获取全尺度的上下文信息并构建更清晰的图像边界轮廓。最后将本文提出的模型和主流医学图像分割方法比较,以证明提出模型的优越性。针对CBCT扫描图像在背景区域存在的大量噪点,提出多注意力模块。在跳跃连接引入注意力门,使用上采样的图像信息对跳跃连接特征进行空间域的增强。之后将空间注意力机制引入最上层的两个解码器,使模型更专注于目标区域。最后将通道注意力机制引入最下层的两个解码器进行通道域特征增强,强化模型抑制噪点特征的能力。与其他基于U-Net和注意力机制的模型相比,以少量参数量为代价大幅提高了模型分割性能。同时结合了特征融合和注意力机制的模型分割精度显著提高,Dice由0.917提高至0.97。牙齿和牙槽骨扫描图像的高分辨率和三维立体特征也为牙科医生提供了更加准确、全面的信息。因此本文还将分割前后的图像进行三维重构,从而帮助医生制定出更好的治疗方案。

基于深度学习的纯铁晶粒系统化研究

这是一篇关于语义分割,时序性,形状特征,注意力机制,三维重构的论文, 主要内容为早期材料科学大多采用形态学等图像处理方法实现晶界自动化提取与截面对应匹配,但该类图像处理方法精度较低,数据误差过大,无法用于科学研究。近期越来越多的深度学习模型被用于解决晶粒三维重构问题,金相中具有在制备过程中不可避免的划痕噪声等问题,该类噪声与晶界极其相似致使传统的深度学习模型对于该类问题处理精度并不理想,因此如何设计出更为高效的深度学习方法,使其能够在获取数据集中上下文信息的同时,兼顾到金属显微结构信息成为了晶粒三维重构研究领域的难点和热点。本文重点围绕着如何获取纯铁晶粒的微观结构与数据集上下文信息,以及如何能够快速高效便捷的进行晶粒截面相似度匹配等问题进行了系统化研究,主要研究如下:(1)设计了一种有效捕获图像数据集时序性特征的图像分割模型(GAU-Net)。通过conv GRU单向接受双模图片并映射输入到GAU-Net中,在保证原图片输入的同时又关联前图的时空特征。利用反馈机制将第一轮的高层次特征融入第二轮网络。最后采用多维度融合模块,增加每一维度特征信息量,实现模型轻量化。(2)针对纯铁单晶粒图像边界的复杂性与多样性,提出一种基于多封闭区域的自适应感知加权方法(APEA)。该方法能够很好的保留晶粒形状特征信息,对复杂环境中的像素点拥有着更为敏锐的分类能力。(3)在数字图像处理领域,针对单一方法无法实现对极端数据进行匹配的问题,本文开发了一种综合质心距与重合面积的算法,可以有效辨识同一晶粒覆盖下的微小晶粒和目标晶粒是否与相邻晶粒截面匹配。(4)本文提出了一种基于VGG网络的改进模型(NGV)。该模型通过特征分类强化了特征的提取能力,并利用GC-Block注意力机制进一步归纳出高层次的特征信息,使评分结果更为准确。实验结果表明,本文基于晶粒重建各个流程提出的四种改进方法相较于传统方法在精度以及轻量化方面有着显著的提升,为纯铁晶粒及同类型材料的快速三维重构提供了高效的自动化方法。

基于计算机视觉的不规则物体高精度三维重构方法研究

这是一篇关于深度学习,三维重构,神经隐式表示,语义分割的论文, 主要内容为随着近些年机器人、自动驾驶、虚拟现实以及增强虚拟现实等领域的迅速发展,计算机与三维环境的感知与交互需求日益增长,三维重构是计算机认识三维世界的重要手段。然而传统三维重构需要依赖激光雷达与双目相机等硬件设备,其中激光雷达往往价格昂贵,双目相机具有对环境光照非常敏感的特点;运动恢复结构算法(Structure-from-Motion,Sf M)在某些情况下缺乏一定的鲁棒性。相比之下,基于计算机视觉的三维重构方法兼顾了经济成本与一定的鲁棒性。针对基于计算机视觉的不规则物体高精度三维重构,本课题从三个角度进行研究:1)首先,本课题提出一种通过多视图重构不规则物体三维模型的方法3DVGT,该方法中的三维变分自编码器可以将三维模型嵌入到连续潜空间中,并在潜空间中形成三维模型流形,并通过实验与理论验证了潜空间的连续性。该方法中的二维图像编码器(Vision Transformers)可以融合同一不规则物体不同角度的二维图像,形成二维图像潜变量。该方法借鉴对抗学习思想,将二维图像潜变量精准嵌入三维模型流形上,建立了二维图像与三维模型之间的联系。该方法在一定程度上可以保证重构三维模型的几何精度。并在虚拟数据集Shape Net上进行多组对比实验,通过实验验证,相较于部分基于深度学习的三维重构方法,该方法生成三维模型在几何精度方面具有一定优势;2)其次,本课题提出一种基于神经隐式表示的三维重构方法,该方法借助神经网络较强的插值能力,表达了真实环境中丰富的信息,在一定程度上保证了几何精度与外观(颜色与光线)精度。此外,还探索了神经隐式表示训练过程中用到体渲染技术渲染范围对采样点的影响,给出一种约束采样范围的策略。并在真实数据集LLFF与自制数据集上进行多组对比实验,相较于精度三维重构方法该方法在几何精度与外观精度上具有一定优势;3)最后,本课题将语义分割方法与基于神经隐式表示的三维重构方法相结合,使神经隐式表示可以感知环境的语义信息,解决了重构真实世界三维模型时背景会对不规则目标造成干扰的问题。同时,通过实验验证了本课题提出的UAGAN语义分割方法自身具备高精度的特点。本课题从不同角度对三维重构方法进行研究,分别在虚拟数据集与真实数据集中进行实验,发现并解决了三维重构方法在实际应用中背景对重构模型造成干扰的问题。