基于Hessian矩阵的线结构光中心线提取方法研究
10.16638/https://www.wendangku.net/doc/c915622545.html,ki.1671-7988.2017.22.013
基于Hessian矩阵的线结构光中心线提取方法研究
李栋梁，唐阳山，黄贤成，朱停仃
（辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州121001）
摘要：在现代工业产品制造过程中，线结构光扫描三维视觉系统已经在表面缺陷检测的许多方面得到运用，而线结构光扫描的关键要提取出模型的中心线。研究以Steger算法为前提，在线结构光条纹中心提取中引入了大模板高斯卷积递归得算法，提出了基于Hessian矩阵的线结构光条纹中心线提取的快速算法。此算法借助于高斯卷积递归求得条纹各点矩阵，进而求出条纹各点法线方向，然后运用泰勒级数在法线方向求得条纹中心准确位置。这种方法不仅减小了以前算法的运算量，而且可以快速高效的提取出中心线。
关键词：结构光视觉；光条；亚像素；高斯卷积
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2017)22-37-03
Based on the Hessian matrix of the linear structured light center
Line extraction method research
Li Dongliang, Tang Yangshan, Huang Xiancheng, Zhu Tingting
( Cars and traffic engineering of liaoning university of technology college, Liaoning Jinzhou 121001 )
Abstract: In the process of manufacturing modern industrial products, the line-structured optical scanning 3D vision system has been applied in many aspects of surface defect detection, and the key to the line-structured optical scanning is to extract the center line of the model. Based on the Steger algorithm, this paper introduces a large template Gaussian convolution recursive algorithm based on the Hessian matrix, which is based on the Hessian matrix. This algorithm uses the Gaussian convolution to obtain the stripes of each point matrix, and then find the stripes of the normal direction, and then use the Taylor series in the normal direction to find the exact location of the stripes center. This method not only reduces the computational complexity of the previous algorithm, but also can quickly and efficiently extract the center line.
Keywords: Structured light vision; Light bar; Sub-pixel; Gaussian convolution
CLC NO.: TP301 Document Code: A Article ID:1671-7988(2017)22-37-03
前言
当前阶段，国内外传统的线结构光中心线的提取方法有极值法、阈值法、灰度重心法、Steger算法等[1]。传统的Steger 算法提出了一种利用Hessian矩阵求出结构光条纹的法线方向，进而求出光条纹中心线的法线方向上的极值点得到亚像素位置[2]。但其运算量大以及在光条纹中心线的提取速度方面存在欠缺，难以满足对时间要求较高的工业生产中。本文所研究的线结构光中心线提取方法以传统的Steger算法为前提，在线结构光条纹中心提取中引入大模板高斯卷积递归，提出基于Hessian矩阵的线结构光条纹中心线提取的快速算法[3]。此算法借助于高斯卷积递归求得条纹各点矩阵，进而求出条纹各点法线方向，然后运用泰勒级数在法线方向求得条纹中心准确位置。
作者简介：李栋梁，就读于辽宁工业大学汽车与交通工程学院。基金项目：辽宁省科技厅联合基金项目(201602375)。
结构光光条提取的混合图像处理方法
?图像和信息处理? 结构光光条提取的混合图像处理方法33 周富强33,陈 强,张广军 (北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100083) 摘要:将大模板高斯递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹 中心混合图像处理方法。结合图像的阈值化和膨胀算法,自动分割出结构光条所在区域作为光条提取的ROI, 利用高斯卷积递归实现获得ROI内光条纹各点的Hessian矩阵,并确定光条纹各点的法线方向,最后在法线方 向利用泰勒级数展开求得ROI内光条纹中心的亚像素图像坐标。实验表明,基于ROI的结构光条纹中心混合 图像处理方法具有精度高、鲁棒性好和自动化程度高等特点,所提出的算法大大地减少了结构光条纹提取的冗 余计算,实现了光条纹中心线的快速高精度提取。在保证光条提取的精度和鲁棒性前提下,所提出的算法将光 条提取速度提高了10多倍,为结构光视觉三维测量的实时应用奠定了基础。 关键词:结构光视觉;条纹;感兴趣区域;亚像素 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:100520086(2008)1121534204 C omposite im age p rocessing for center extraction of stru ctu red light strip e ZHOU Fu2qiang33,CHEN Qiang,ZHANG G uang2jun (School of Instrument Science&Opto2electronics Engineering,Beihang University,Beijing100083,China) Abstract:Recursive implement algorithm of G aussian convolution with tremendous template size has been applied to the cen2 ter extrication of structured light stripe.A composite image processing method to detect the sub2pixel center of structured light stripe based on region2of2interest(ROI)is proposed.By combining image threshold with image dilation,ROIs of struc2 tured2light are automatically segmented in a measured image.The normal directions of light stripe in ROI is determ ined by Hessian matrix,which is obtained from recursive implement of G aussian convolution.The sub2pixel center of the light stripes can be found in normal directions with T aylor series expansion.Experiments show that the proposed method drastically re2 duces the redundancy computation and implements high2accurate center extrication of structured light stripe with high speed. K ey w ords:Structured2light vision;stripe ROI;sub pixels 1 引 言 结构光视觉三维测量具有非接触、动态响应快、系统柔性好等特点,广泛应用于产品快速设计和加工质量控制、逆向工程以及自动控制等诸多领域[1～4]。结构光视觉三维测量技术通过向被测对象投射相应模式的结构光,由摄像机拍摄变形光条图像,基于光学三角原理获取物体表面三维信息,已成为解决物体表面形貌测量、空间位置测量、三维运动信息获取等许多在线测量的最有效途径。 在结构光视觉测量系统中,结构光光条经过被测物体表面的深度变化而受到调制,反映到图像中则发生了畸变,其畸变的程度包含了激光器、CCD摄像机之间的相对位置信息以及被测物体表面的深度信息。要想获得这些信息,必须从包含光条的图像中获取光条中心的图像坐标。因此,在结构光视觉检测中,获取结构光光条中心的高精度图像坐标是结构光视觉传感器校准[5]及获得被测物体三维轮廓[6]的关键步骤。 常见的光条中心线提取方法有灰度阈值法、极值法、梯度阈值法等,这些方法实现简单,但精度不高。贺俊吉等[7]在光条截面上进行高斯或抛物线拟合,再通过求其极值点来得到光条纹中心的亚像素位置,该方法只适合于图像中法线方向变化不大的直线光条纹。图像中的光条可以理解为曲线结构或有一定宽度的线条。Steger[8]利用Hessian矩阵得到图像中的道路和血管等类似条纹的法线方向,然后求法线方向上的极值点得到条纹中心线的亚像素位置。Steger方法具有精度高,鲁棒性好等优点,广泛应用于航拍图像和医学图像的自动分割。Steger方法包含对整幅图像的至少5次大模板高斯卷积运算,因此计算量非常大,很难实现光条纹中心线的快速提取,难以满足实时性要求高的应用场合,如钢轨磨耗动态检测。 光电子?激光 第19卷第11期 2008年11月 Journal of Optoelectronics?Laser Vol.19No.11 Nov.2008 3 收稿日期:2007209220 修订日期:2007211223 3 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50605002);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET20520194);航空科学基金资助项目(05151062) 33E2m ail:zfq@https://www.wendangku.net/doc/c915622545.html,
ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法
A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时，需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路，以为数据精度越高，出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图，但手头上却只有1:500的地形图，数据精度虽然很高，但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上，1:500的数据，大多数道路都是以面状显示。由于其精度高，有些数据甚至是不带线道路图层的，而在1w的地图下，道路以线状表达才是符合要求的。所以，这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线，从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的，所以很难从其提取中心线，一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理，例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具，但这个工具的作用是通过道路边线（双线）提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具，先用工具转一道再提取不就行了吗？可是问题来了，面转线工具传出来的数据是封闭线，而不是道路边线，提取中心线工具依然是不可用，除非在每个路面图形打断两端的封闭，不然无法进行提取，恰好打断工作又是非常的巨大。因此，该方法还是不可用。 为了解决这个问题，那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展，很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具，跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节，我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线，利用这一特性，我们就可以曲线去完成该任务了。 先来说说总体思路：将路面（矢量面数据）转化为栅格数据，因为ArcScan只能对栅格数据进行处理，由于是从矢量转为栅格而非扫描，栅格质量一般会非常好；通过二值化栅格
Hessian协议的使用
1、在Hessian官网上下载Hessian的jar包，我下载了for java的；（如hessian-4.0.3.jar， hessian-4.0.3-src.jar）； 2、把Hessian协议导入到Eclipse工程中，（例如工程Test）； 目录结构： 把下载的Hessian的jar包放在WEB-INF\lib文件夹下，选中Test工程，右键单击，选Refresh(or直接F5刷新)后，在project|propertise|Java Build Path|Librarise,单击ADD Jar添加jar包； 3、纯Java环境下例子： （1）客户端接口 //客户端接口 package dhdemo; public interface myHello { String sayHello();//远程调用接口 } //////////////////////////////////////// (2) 客户端接口实现类 //服务器端接口实现类IMyHello package dhdemo; import dhdemo.myHello; import com.caucho.hessian.server.HessianServlet; public class IMyHello extends HessianServlet implements myHello { public String sayHello() { return "============Hello world!=========="; } } (3)配置tomcat下的root\web-inf下的web.xml
一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法
收稿日期:2006-11-26;修订日期:2007-07-06 基金项目:新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20420948) 作者简介:高飞(1968-),男,山东昌乐人,副教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像图形学; 高新波(1972-),男,山东莱芜人,教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像工程、视频信号处理. 文章编号:1001-9081(2007)S1-0380-02 一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法 高 飞1 ,高新波 2 (1.深圳大学信息工程学院,广东深圳518060;2.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071)(nels on_gao2010@yahoo .com;nels ongao2010@g mail .com ) 摘 要:冠脉血管中心线的提取是血管造影图像定量分析中的关键步骤。基于脊线跟踪法,提出了一种血管中心线自动提取方法。通过交互式地指定一个起始点和一个终止点,该算法能够自动获取两点间的血管中心线。实验结果表明了该方法的鲁棒性和可重复性。 关键词:中心线提取;定量冠脉分析;脊线跟踪中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 0 引言 冠脉血管造影是临床诊断的重要手段。对冠脉血管进行 定量分析具有重要的实际意义。与传统定性诊断方法相比,它克服了医生判断的主观随意性,提供了更为客观准确的诊断依据。血管轮廓线和中心线的自动提取是血管定量分析的前提。在血管造影图像中,血管的提取可以采用基于区域或边缘的图像分割技术。文献[1]中指出血管的剖面灰度分布呈近似高斯型,因此利用二维高斯模板来提取血管,但该方法比较耗时。文献[2]中利用一维旋转高斯模板代替了二维高斯模板,降低了算法的复杂度。不过,从精确分析的角度看,在血管分析中准确提取血管边缘是更好的选择。在现有的许多血管轮廓提取算法中,血管中心线的检测是最为关键和困难的一步。最简单的方法是手工描绘[3],但该方法费时费力且可重复性差,所以逐渐为人机交互的半自动方法所取代。在这些交互式方法中,操作者只需指明待分析血管段的起始点和结束点,就可以自动获得两点间的中心线[4,6]。不过,现有的中心线提取算法大都基于动态规划方法的,搜索时间较长,难以满足临床上实时性的要求。因此急需研究实时性能好的血管中心线提取算法。 既然血管剖面呈近似高斯分布,那么可以将血管的中心线看作脊线。中心线提取问题就转化为脊线的检测。受文献[5]中指纹特征点提取的脊线跟踪法的启发,本文提出了一种基于脊线跟踪的血管中心线提取方法,在实际应用中也取得了比较好的效果。需要指出的是,这里所说的中心线并不是严格的血管的对称轴线,只要求它位于血管内部且与血管走向一致即可,文献[4]中对此有详细说明。 1 血管中心线提取算法 1.1 图像预处理 血管造影图像质量因拍摄条件的不同而参差不齐,一般都有较强的噪声干扰。既然本文方法主要依据的是血管的脊线特征,因此,首先需要降低噪声对脊线特征的破坏。这里采用二维高斯模板来平滑噪声,模板大小一般应大于所选血管段的最大直径。图1显示了滤波的效果:图1(a )是沿血管一个剖面(垂直中心线方向)的灰度分布曲线,可以看到它近似 的反高斯形状;图1(b )是相应位置的梯度强度;图1(c )(d )为对应的平滑处理结果,可以看到,虽然处理后目标与背景的对比度降低了,但目标灰度和梯度的真实结构得到了加强,这有利于后面准确的计算局部脊线方向 。 图1 预处理结果显示 1.2 中心线跟踪 跟踪过程可以分为两步:局部脊线方向计算和中心线上点的更新。局部脊线方向计算方法将在1.3节中详述,这里假设已经得到了这个方向。为了叙述方便,以下将正在处理的点称为当前点。如图2所示,P k -1是当前点,在P k -1处计算 得局部脊线方向为θk -1,由P k -1沿θk -1前进d 个像素到达P ′k ,通过点的更新操作更新到P k ,此时P k 成为当前点。重复以上过程直到停止条件满足。在P ′k 点的更新操作中利用了匹配滤波方法:在P ′k 点得到局部脊线的估计方向θ′k ,以P ′k 为中心,在θ′k +π 2 的方向上获得剖面灰度分布曲线g ′(i )(i =1,…,2l +1)。设f (k )(k =-m ,…,m )为一维高斯 滤波模板,长度为2m +1,满足 ∑k f (k ) =1。通过下式来得到 更新的灰度分布g (i )(i =1,…,2l +1): ∑m v =-m f (v ) g ′ (i +v ),i =m +1,…,2l -m g ′(i ), 其他 (1) 取g (i )的局部极小值点作为更新点P k (如图2所示)。其中,参数l 、m 、d 可以经验地选择,l 应至少大于最大血管直 第27卷2007年6月 计算机应用 Computer App licati ons Vol .27June 2007
hessian协议中文版
Hessian 2.0序列化协议规范 翻译: Edison peng
目录 1.概述 (4) 2.设计目标 (4) 3. Hessian语法 (4) 4. 序列化 (6) 4.1. 二进制数据 (7) 4.1.1. 压缩格式：短二进制 (7) 4.1.2. Binary实例 (7) 4.2. boolean (7) 4.3.date (8) 4.3.1. Date实例 (8) 4.4. double (8) 4.4.1. 压缩格式：double表示的0 (8) 4.4.2. 压缩格式：double 表示的1 (8) 4.4.3. 压缩格式：单字节double (9) 4.4.4. 压缩格式：short型double (9) 4.4.5. float型double (9) 4.4.6. Double实例 (9) 4.5. int (9) 4.5.1. 单字节整型 (10) 4.5.2. 双字节整型 (10) 4.5.3. 三字节整型 (10) 4.5.4. 整型实例 (10) 4.6. list (11) 4.6.1. 压缩格式: repeated list (11) 4.6.2. List实例 (11) 4.7. long (12) 4.7.1. 压缩格式: 单字节long (12) 4.7.2. 压缩格式: 双字节long (12) 4.7.3. 压缩格式: 3字节long (12) 4.7.4. 压缩格式: 四字节long (13) 4.7.5. long实例 (13) 4.8.map (13) 4.8.1. Map实例 (13) 4.9. null (14) 4.10. 对象(object) (15) 4.10.1. 压缩格式: class定义 (15) 4.10.2. 压缩格式: 对象实例 (15) 4.10.3. 对象实例 (15) 4.11. 引用(ref) (16) 4.11.1. 压缩格式: 双字节引用 (17) 4.11.2. 压缩格式: 三字节引用 (17) 4.11.3. 引用实例 (17)
【CN109949360A】一种道路中心线的提取方法、装置、电子设备及存储介质【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910204580.9 (22)申请日 2019.03.18 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 高建虎 (74)专利代理机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 孟金喆 (51)Int.Cl. G06T 7/66(2017.01) G06T 7/77(2017.01) G06T 7/13(2017.01) (54)发明名称 一种道路中心线的提取方法、装置、电子设 备及存储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种道路中心线的提 取方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包 括：根据预先获取的当前导航区域中的各个像素 点的位置和像素值，确定所述当前导航区域对应 的初始道路图像；其中，所述初始道路图像中包 括至少一个初始道路轮廓；将所述初始道路图像 中的各个初始道路轮廓切分为与其对应的至少 两个道路子轮廓；其中，各个道路子轮廓中包括 一个重心位置；根据各个初始道路轮廓对应的各 个道路子轮廓的重心位置，确定出各个初始道路 轮廓的道路中心线。不仅可以准确地提取出道路 中心线，而且还可以节省提取时间，提高提取效 率。权利要求书3页 说明书16页 附图9页CN 109949360 A 2019.06.28 C N 109949360 A
权 利 要 求 书1/3页CN 109949360 A 1.一种道路中心线的提取方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预先获取的当前导航区域中的各个像素点的位置和像素值，确定所述当前导航区域对应的初始道路图像；其中，所述初始道路图像中包括至少一个初始道路轮廓； 将所述初始道路图像中的各个初始道路轮廓切分为与其对应的至少两个道路子轮廓；其中，各个道路子轮廓中包括一个重心位置； 根据各个初始道路轮廓对应的各个道路子轮廓的重心位置，提取出各个初始道路轮廓的道路中心线。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始道路图像中的各个初始道路轮廓切分为与其对应的至少两个道路子轮廓，包括： 将所述初始道路图像中的各个初始道路轮廓作为各个当前道路轮廓，根据各个当前道路轮廓中的各个像素点的位置，计算各个当前道路轮廓的覆盖范围； 若各个当前道路轮廓的覆盖范围满足预先设置的第一切分条件，根据各个当前道路轮廓中的各个像素点的位置和像素值，计算各个当前道路轮廓的重心位置； 根据各个当前道路轮廓的覆盖范围和各个当前道路轮廓的重心位置，将各个当前道路轮廓切分为两个当前道路子轮廓，将各个当前道路子轮廓作为各个当前道路轮廓，重复执行上述操作，直到各个当前道路轮廓的覆盖范围不满足所述预先设置的第一切分条件。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 若各个当前道路轮廓的覆盖范围不满足所述预先设置的第一切分条件，根据各个当前道路轮廓中的各个像素点的位置，计算各个当前道路轮廓的重心位置到各个当前道路轮廓的距离； 若各个当前道路轮廓的重心位置到各个当前道路轮廓的距离满足预先设置的第二切分条件，将各个当前道路轮廓切分为两个当前道路子轮廓，将各个当前道路子轮廓作为各个当前道路轮廓，重复执行上述操作，直到各个当前道路轮廓的重心位置到各个当前道路轮廓的距离不满足所述预先设置的第二切分条件。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的当前导航区域中的各个像素点的位置和像素值，确定所述当前导航区域对应的初始道路图像，包括：根据预先获取的当前导航区域中的各个像素点的位置和像素值，确定出所述当前导航区域对应的预处理前的初始道路图像； 按照预先确定的预处理方式对所述当前导航区域对应的预处理前的初始道路图像进行预处理，获取到所述当前导航区域对应的预处理后的初始道路图像。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个初始道路轮廓对应的各个道路子轮廓的重心位置，提取出各个初始道路轮廓的道路中心线，包括： 根据各个初始道路轮廓对应的各个道路子轮廓的重心位置，确定各个道路子轮廓的重心位置的连接规则； 按照各个道路子轮廓的重心位置的连接规则，将各个道路子轮廓的重心位置进行连接，提取出各个初始道路轮廓的道路中心线。 6.一种道路中心线的提取装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块、切分模块和提取模块；其中， 所述确定模块，用于根据预先获取的当前导航区域中的各个像素点的位置和像素值， 2
Hessian sufficiency for bordered Hessian
Res. Lett. Inf. Math. Sci., 2005, Vol. 8, pp 189-196 189 Available online at https://www.wendangku.net/doc/c915622545.html,/research/letters/ Hessian sufficiency for bordered Hessian E RIC I KSOON I M Department of Economics, College of Business and Economics, University of Hawaii at Hilo, USA eim@https://www.wendangku.net/doc/c915622545.html, We show that the second–order condition for strict local extrema in both constrained and unconstrained optimization problems can be expressed solely in terms of principal minors of the (Lagrengean) Hessian. This approach unifies the determinantal tests in the sense that the second-order condition can be always given solely in terms of Hessian matrix. 1 Introduction In the theory of constrained optimization, we use the bordered Hessian determinantal criterion to test whether an objective function has an extremun at a critical point. However, the required signs of the minors in the case of the constrained optimization are quite different from those in the case without constraints, which is somewhat confusing. In this paper, we show that when the constraints are twice differentiable we do not need the bordered Hessian at all for determinantal test. We only need the (Lagrangian) Hessian matrix for the determinantal test for both unconstrained and constrained optimization problems. This saves the unnecessary switching from the Hessian matrix to the bordered Hessian matrix for determinantal test for the second- order sufficient condition when the optimization problem is subject to constraints.. 2 Discussion To set the stage, first we formally state the standard constrained optimization problem and the second-order sufficient condition, then address the issue of unified sign requirements for the second-order condition for optimization. Let :S φ→\ be a real-valued function defined on a set S in , and a vector function defined on S . Let c be an interior point of S and let be a point in . Define the Lagrangian function n \:(m g S m n →<\)A m \:S ψ→\ by the equation )()()(x g x x A ′?=φψ, (1)
冠状动脉中心线提取
冠状动脉中心线提取 2018.12.5 1简介 1.1步骤和实现方式 本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。步骤和实现方式大致如下： ?图像二值化：读入.mha格式CT图像，阈值处理； ?空洞填充 ?图像细化：类似腐蚀，取最大内切球心的集合 ?端点分叉点检测：考虑26邻域内像素个数，卷积实现 ?断裂分支重连：寻找连接点，条件判断，Dijkstra最小代价连接 ?构建中心线：在分叉点集基础上追踪，数组存储在Cell中 1.2运行说明 coronary_refine.m是主要的运行函数。其他函数和脚本：branchReconnect输入细化后的图像和权重（原始CT volume的像素值为可能性），其中调用了三维的Dijkstra函数；directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线，但因为用了最短路径所以没有采用；其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。两张图片运行时间小于一分钟。 2实现方法 2.1阈值 为了不让阈值化后丢失的成分过多，对后续分支重连的步骤造成困难，这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多，但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。 2.2空洞填充 一开始使用的是imfill函数，通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。imfill对三维图像的处理速度较慢，最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。
图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles. 2.3图像细化 程序中调用了bwskel来实现。Thinning在文献中有两种最为常见的方法，一种被称为“Onion peeling”1，顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管，难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。这个方法也是bwskel的参考文献中使用的方法。2还有一种细化方法也和腐蚀有些类似，基本思路是求连通域内部的内切圆心（三维为球心）集合，如图一。 2.4基于卷积的端点分叉点检测 虽然形态学库函数中同样有branch和endpoint的功能，但这两个功能的feature都导致它们并不适合直接使用。比如bwmorph3中branch会返回所有分叉点以及分叉点各自的相邻点。面对如此古怪的feature，不如构造简单的卷积核来求端点分叉点。 ?分叉点检测 首先考虑3*3*3全1的卷积核。在二值、细化图像非分叉部分，其响应应该为3。如果将响应大于3的视为分叉，其结果中会有很多处于真正的分叉点附近、实际却为原图空白部分的点被误判成分叉。原因就是分叉附近往往点较为密集，空白点的26邻域内也容易出现多个1，导致超出阈值。解决方法很简单，要让卷积能区分出原中心线上的点和空白格，只要在kernel的中心加大权重，这样空白格的响应和值为1的点差距会变得很大，从而被排除在外。代码如下（因为convolution包含padding，最终结果还需删除padding部分）： 1A Sequential3D Thinning Algorithm and Its Medical Applications 2Ta-Chih Lee,Rangasami L.Kashyap and Chong-Nam Chu Building skeleton models via3-D medial surface/axis thinning algorithms. Computer Vision,Graphics,and Image Processing,56(6):462-478,1994.
设计元素的提取
元素的提取：分类说明 1，奇妙的朋友 还记得小时候的《爱丽丝梦游仙境》，那些童年梦境中关于童话的幻想，那些坠入凡间的天使、迷雾重重的森林、美好亦或是黑暗。这一切，我们就算在脑海中畅想千万遍也无法在现实中呈现吧。可是，同样在乌克兰摄影师 Anita Anti 的脑海里深藏许久的超现实场景，她却最终用精心制作的服装,超凡脱俗的造型完美呈现了。这就是我们今天分享的超现实童话系列作品。 虽然它只是一幅摄影作品，似乎和我们的设计是没有关联，可事实不是这样的，设计和艺术是相同的。好的设计可以称作为艺术品，同样好的艺术品也可以称作为优秀的设计，下面为大家展示一下下面这几幅作品。 说实话看到上面一幅图片，你是什么感觉？是不是一阵肉麻的感觉，可是你仔细研究一下，那个美丽的女人身上的小点点是什么呢？那是刺，玫瑰是带刺的，这个女人好像就是这些玫瑰的化身，身上长满了刺，却美得不可方物。
这种奇妙的感觉是不是可以融入到我们的设计当中，把一些人们通常认为不可能变为有可能，这就是设计的奇妙。就如同这幅画一样你觉得看着好恶心，可就是忍不住多看她几眼，因为你已经被他吸引了，设计要的就是这种吸引，你有本事把人们的眼球，吸引到你的作品上来，你就赢了。 灵感不是说非要从什么优秀的设计上提取，当然我不是说那样不可以，但是我觉得想要快速的获得灵感，就应该多看一点奇妙的东西，无论他是图片还是实物，其实都可以。 2，女人的世界
都说女生爱漂亮衣服，爱华贵的首饰，爱漫无边际的幻想，谁说不是呢，女生天生就是爱漂亮衣服，爱精美的饰品。可是女人们为什么爱呢？这些东西没有足够的吸引力，女人们又怎会爱呢？请看下图。 这两张图片代表了两种不同的风格，一个浪漫多彩，一个青春活力。一句话形容就是都很带劲啊。我相信绝大多数的女生都会喜欢这二者。有些不错的的设计它的灵感它都是从一些简单的元素，比如说一个简单的符号，一些简单的色彩。从这些方面，他们就可以提取他们想要的灵感。不可否认，这也是取得灵感的方法，但是灵感的来源太多了，从哪里都可以获得灵感，所以我觉得这些漂亮的图片能找到灵感也是可以的，不能因为觉得稀奇就否认它这种形式的存在。 在本学期的ktv设计上，我曾想过走新中式的风格，可是我的这种形式的新中式，在大家常规的意识中好像从没有过，你们可能举得天马行空，但我举得这也是一个不错的主意。想必大家都听说过丝绸之路吧，我想把这次的设计就和丝绸之路紧紧的联系在一起，展示时间轮回中，进化的丝绸之路，暂且给取名为——戏说丝绸之路。
hessian 接口使用总结
Hessian 接口使用示例总结 一、使用hessian接口准备 首先，hessian接口的使用，必须要准备hessian接口的jar包，本文使用的jar包如下： hessian-4.0.7.jar Hessian接口的使用是在两个工程之间，工程A作为服务方，B作为使用方（客户端）。二、服务方的配置和服务类的编写 A作为服务方，首先向A中导入hessian的jar包，若是maven工程，则直接添加hessian的依赖jar则可，否则直接将jar导入工程lib下面。 依赖添加如下：在A的pom.xml中添加 添加完依赖之后，实现hessian的服务配置实现。配置hessian的servlet，便于服务方可以解析hessian的服务请求。在A中web.xml配置hessian的servlet如下： 配置完servlet之后，客户端的.hs的方式请求，都会按照servlet的配置，会到hessian-servlet.xml文件中读取配置，找到对应的服务的类方法。下面配置hessian-servlet.xml 文件。 本文件为spring的配置文件，主要存放hessian的服务方的配置,多个hessian接口的配置均可以放到本文件中统一管理。下面以/hessianTestService.hs为例解释：配置如下
Bean name=“hessianTestService” 此为hessian接口的服务类的bean配置，这个大家都懂的， Bean name =“/hessianTestService.hs” 服务名，以.hs结尾，同时对应hessian的servlet的分发配置url mapping 如上面的servlert的配置。Class为固定的jar包类的class。org.springframework.remoting.caucho.HessianServiceExporter，此类包含两个属性： Name=“service” 这是配置hessian服务对应的实现类。注入实现类的bean—hessianTestService Name=“serviceInterface” 这是服务类实现的接口层。Value 设置接口名，带上包名的全称。到此，hessian服务方的配置，全部完成。 下面实现服务类的，编写测试的方法如下：编写简单的测试方法，printMyName（）； 编写配置里面对应的实现类的接口： 三、客户端main函数的测试实现 服务方配置完成之后，启动A工程，保证服务方的正常运行。 在B工程中首先编写main函数测试，能不能得到A中的刚刚编写的测试类的服务。 首先，同样，使用hessian接口，还是要导入hessian的jar包。 然后，编写与服务方同样的接口层，客户端的配置实现：客户端的接口层如下：
设计该如何借鉴传统元素
似乎大家对国风LOGO还是比较偏爱，也可能是比较易于上手的原因，但还是希望大家能更多尝试不一样的风格，尽力走出舒适区。这一篇我们聊聊上次没有细讲的部分，偏具象的传统元素到底该如何借鉴? 传统元素应用在设计LOGO时是不是只能照搬?很难做出稍具创意的?或者是不能做出现代的风格感觉?其实不然，传统元素借鉴得当的话。表现形式和气质都有非常大的可变弹性。不知道大家还记得再上一篇提及的传统元素的例子吗，如果说你想看到更多的传统元素的灵感来源直接搜“传统元素”就能看到更多。 直接提取法 直接提取法，顾名思义。直接提取传统元素中可以借鉴和应用的部分来设计LOGO即可。其中有可以完全直接照搬的，也有需要提取部分再设计的。 传统元素中图形化程度本身已经非常强的元素在合适的时候是可以直接描摹调整为logo的。显然这是难度最低的方式，你只需要找到合适的参考，照猫画虎即可。最常见的是提取古代字画中的元素形象，剪纸窗花艺术等本身图形化程度就已经非常高的元素。这类元素在合适的场景可以直接调整应用为LOGO。但是需要注意的是，如果是直接照搬的传统元素，一定是只能借鉴历史比较悠久的元素，避免版权问题。 特征叠加法
特征叠加法也是不难理解的，其实就是提取两到三个不同的传统元素通过合理的方式做加法。无论是外形的加法或者是内外的加法，只要满足整体性和美观度就基本能是一个及格的方案。 抽象型的元素结合难点在于一方面你需要提炼出元素，另一方面你也需要兼顾到元素之间的关系，才能使之成为一个整体。 场景组合法 场景组合法与上面的方法其实有所共通，都是通过不同元素的组合。但是不同点在于。场景组合法，是让元素成为一个场景，而叠加法则是让不同的元素成为一个整体。 少元素场景，也就是通过比较少的元素组合成一个小场景LOGO。这类LOGO需要注意，因为元素少，所以元素之间的关系需要具有整体性，不能显得空、散。而且元素也需要更加精致。多元素场景与少元素场景几乎一样，只是元素的多少不同而已。当元素比较多的时候，需要注意元素之间的主次关系以及整体性关系。 抽象重构法 好了。终于到了最难的部分，将无论是图片或者是图形的传统元素提取后，抓住其中关键的特征点，进行抽象重构，几乎已经跳出了传统元素再设计，但根源依旧是传统元素。当你使用这种方法时，就可以不受风格的局限了，即便是传统元素也能有新的甚至是现代的气质。
快速投影Hessian矩阵算法
文章编号:1671 1114(2009)03 0018 04 快速投影Hessian 矩阵算法 收稿日期:2008 03 10 基金项目:天津市高校发展基金项目(20060402) 作 者:汤大林(1965 ),男,高级工程师,主要从事数学建模及应用方面的研究. 汤大林 (天津理工大学理学院,天津300191) 摘 要:分析了求解等式约束非线性规划问题的投影H essian 矩阵算法,找出了算法两步Q 超线性收敛的原因,并用BY RD 的例子说明此算法的收敛效果较差,即甚至不是线性收敛;对算法进行了合理的改进,并用改进后的算法求解BY RD 问题,得到了满意的收敛效果,即Q 超线性收敛.借助数值试验验证了改进算法的快速收敛性.关键词:等式约束非线性规划;投影H essian 矩阵算法;超线性收敛中图分类号:O 221.2 文献标识码:A Q uick projection method with H essian matrix T AN G Dalin (School of Science,T ianjin University of Techn ology,T ian jin 300191,China) Abstract:T he project ion method wit h H essian mat rix used to so lve nonlinear prog ramming w ith equality co nstr aint is analyzed and the r easo n w hy the method is superlinear conver gent by two steps is found o ut.Its bad converg ent effect at linear ity is illuminated by BYRD's example.T he method is impr ov ed and quickly super linear conver gence o f the impr ov ed metho d is illuminated using BY RD's ex ample.T he quickly co nv erg ent effect o f t he impro ved method is verified by a numerical experiment. Key words:nonlinear pr og ramming w ith equality constra int ;project ion method wit h H essian mat rix ;super linear conver gence 1 投影Hessian 矩阵算法的缺点 考察等式约束非线性规划问题: m in x R n f (x ),约束c(x)=0,(1) 其中,目标函数f (x ):R n !R,约束c(x):R n !R m 是二次可微函数,且m ?n,即m 个等式约束.为叙述方便,引入如下记号: x =(x (1),x (2),#,x (n)), c(x)=(c (1)(x ),c (2)(x ),#,c (m)(x ))T , g(x)= f (x )= ( f x (1), f x (2) ,#, f x (n))T , A(x)= c(x)= c (1) x (1) c (2) x (1)# c (m) x (1) c (1) x (2) c (2) x (2)# c (m) x (2) ! c (1) x (n) c (2) x (n)# c (m) x (n ) ,L (x, )=f (x )-?m i=1 (i) c (i)(x ), 其中, (i)为拉格朗日乘子,i =1,2,#,m. 将A(x)QR 分解为A(x)=(y(x),z(x)) (R(x)O ) , 其中y (x),z(x)均为n 阶正交矩阵,R(x)为m 阶上三角矩阵. V ol.29N o.3 Jul.2009 第29卷 第3期2009年7月 天津师范大学学报(自然科学版) Jour nal of T ianjin N orma l U niver sity (N atural Science Edit ion)
Hessian矩阵
Hessian 矩阵 给定二阶导数连续的函数R R f →2:，海瑟矩阵的行列式，和用于分辨f 的临界点时属于鞍点还是极值。对于f 的临界点()00,y x 一点，有()()0,,0000=??=??y y x f x y x f ，然而凭一阶导数不能判断它是鞍点、局部极大点还是局部极小点。海瑟矩阵可以解答这个问题。2222222 2222 2????????????????=??????????=x y f y f x f y f x y f y x f x f H ?H>0：若022>??x f ，则()00,y x 是局部极小点；若02 20，即H 为正定矩阵，0x 是f(x)的极小点。 （2）H<0，即H 为负定矩阵，0x 是f(x)的极大点。 （3）H 的特征根有正有负，0x 不是f(x)的极值点。 （4）其余情况，则不能判定0x 是或者不是f(x)的极值点。