Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "3D segmentation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Using RANSAC for 3D point cloud segmentation
    Wykorzystanie algorytmu RANSAC dla segmentacji chmur punktów 3D
    Autorzy:
    Luchowski, L.
    Kowalski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/375753.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    3D segmentation
    point cloud
    RANSAC
    Opis:
    The article presents a method for 3D point cloud segmentation. The point cloud comes from a FARO LS scanner - the device creates a dense point cloud, where 3D points are organized in the 2D table. The input data set consists of millions of 3D points - it makes widely known RANSAC algorithms unusable. We add some modifications to use RANSAC for such big data sets
    Artykuł prezentuje metodę segmentacji chmury punktów 3D. Segmentacja znajduje w chmurze (kracie) punktów kwadryki. Źródłem danych są chmury punktów uzyskane przy pomocy skanera FARO LS. Skany wykonane przy wykorzystaniu tego skanera charakteryzują się zapisem punktów w tablicy (stąd określenie 'krata' punktów), przy czym jej rozmiary są znaczne - w eksperymentach wykorzystano kratę liczącą 9600x3960, co daje 38 016 000 punktów, podkreślając znaczenie czynnika złożoności pamięciowej algorytmów. Przedstawione rozwiązanie uwzględnia ten problem wywołując czasochłonny algorytm RANSAC jedynie dla wycinków analizowanej sceny, a następnie wykorzystuje uzyskane rezultaty do dalszej analizy. W artykule zaprezentowano szczegółowo algorytm RANSAC i zasady analizy wycinków skanu. Dane wejściowe dla algorytmu reprezentują scenę utworzoną przez człowieka (wnętrze pomieszczenia), co oznacza pojawianie się wielu płaszczyzn i innych prostych obiektów geometrycznych (np. wycinków walca). Prezentowane rozwiązanie pozwala na odnalezienie w scenie kwadryk, rozwiązanie takie pozwala objąć wiele kształtów tworzonych przez człowieka. W przeprowadzonych eksperymentach analizowano skan jadalni Willi Caro - dziewiętnastowiecznej willi, będącej jedną z siedzib Muzeum w Gliwicach. Wybór takiego przedmiotu eksperymentów jest powiązany z jednym z docelowych zastosowań - skanowaniem obiektów dziedzictwa kulturowego celem dokonania ich inwentaryzacji architektonicznej. Wyznaczenie kwadryk opisujących fragmenty skanu pozwala dobrać dokładność skanowania (zwiększenie dokładności dla wybranych fragmentów - detali artystycznych) w zależności od złożoności powierzchni. Ilustracje 1-3 prezentują analizowany skan, ilustracja nr 4 przedstawia punkty przypisane do kwadryk (wszystkich znalezionych przez oprogramowanie), a nr 5 zintegrowane kwadryki dla jednej ze ścian jadalni. W wyniku analizy znaleziono 299 kwadryk (o rozmiarach od 210 do 20512), które po integracji utworzyły 85 zintegrowanych powierzchni (wiele z nich to jednak pojedyncze kwadryki z pierwszego etapu przedstawiania, dla których nie znaleziono odpowiedników).
    Źródło:
    Theoretical and Applied Informatics; 2013, 25, 2; 105-117
    1896-5334
    Pojawia się w:
    Theoretical and Applied Informatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Segmentacja trójwymiarowych obrazów ToF-SWI RM naczyń krwionosnych mózgu z wykorzystaniem filtracji wieloskalowej
    Segmentation of 3D ToF-SWI brain vessels images by means of multiscale filtering
    Autorzy:
    Strzelecki, M.
    Materka, A.
    Kociński, M.
    Sankowski, A.
    Dwojakowski, G.
    Deistung, A.
    Reinchenbach, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/261987.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
    Tematy:
    segmentacja obrazów 3D
    filtracja wieloskalowa
    morfologia matematyczna
    obrazy 3D ToF-SWI MR układu krwionośnego mózgu
    3D image segmentation
    muitiscale filtering
    mathematical morphology
    3D T o F - S W I MR images of brain vaculature
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki bada ń dotyczących trójwymiarowych metod analizy obrazów 3D rezonansu magnetycznego naczyń krwionośnych mózgu. Scharakteryzowano sekwencje sygnałów skanera MM (rezonansu magnetycznego) wykorzystywane do uzyskania obrazów angiograficznych mózgu. Przedstawiono również wyniki segmentacji drzewa naczyń z wykorzystaniem filtracji wieloskalowej oraz elementów morfologii matematycznej. Przedstawiono kierunki przyszłych badań prowadzących do opracowania połączenia między analizą makro- i mikronaczyń, celem uzyskania dokładniejszych modeli układu krwionośnego.
    The paper presents the analysis c f 3 0 ToF-SWI magnetic resonance images of brain vessels. T h e MR (magnetic resonance) sequences of ToF (Time of Flight) and SWI (Susceptibility Weighted Imaging) used for acquisition of vasculature images, were characterized. The segmentation results of vessel images, based on muitiscale filtering and mathematical morphology methods, were presented and discussed. Finally, more precise and accurate brain vasculature model, was introduced.
    Źródło:
    Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2010, 16, 4; 367-371
    1234-5563
    Pojawia się w:
    Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Segmentacja danych otrzymanych z lasera 3D
    3D laser data segmentation
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.,
    Szklarski, J.
    Gnatowski, M.
    Zychewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157394.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    segmentacja
    mapy 3D
    3D mapping
    segmentation
    Opis:
    Otoczenie robota - wnętrze budynku jak i obszar znajdujący się na zewnątrz może być podzielony na fragmenty, którym następnie możemy przypisać pewne znaczenie semantyczne. Przed przystąpieniem do dokonywania klasyfikacji należy jednak dokonać filtracji i segmentacji danych pomiarowych. W poniższym artykule przedstawione zostaną wyniki segmentacji chmury punktów, którą otrzymujemy na podstawie wskazań laserowego skanera 3D. Zastosowano nowatorską technikę, w której dane pomiarowe zamieniane są na postać kartezjańską, następnie obliczane są wektory normalne do powierzchni, na której punkty leżą. Składowe wektora są normalizowane i zapisywane w reprezentacji RGB. W wyniku opisanej transformacji powstaje kolorowy obraz. Dzięki temu problem segmentacji danych w przestrzeni 3D jest sprowadzony do zadania analizy kolorowych obrazów. Umożliwia to zastosowanie znanych z wizji algorytmów: usuwania szumów, rozrostu ziarna i segmentacji. Przeprowadzone eksperymenty w pomieszczeniu zamkniętym i na zewnątrz budynku potwierdziły efektywność przyjętej metody.
    Map building of unknown environment is a part of a navigation system and is one of the most important topics in modern mobile robotics. Many environment representations have been proposed. One of the most popular is 2D representation which has many limitations, for example the height of obstacles is not taken into account. In the last decade 3D sensors are being more popular which enable 3D map building. In our approach the laser scans a scene and gives 2D data. The rotating support rotates the laser vertically, which allows to make 3D scans. The cloud of points is transformed into a set of normal vectors. The coordinates of a vector are represented as: red, green and blue colors. And 3D information is represented as 2D color image. The segmentation of the RGB image is performed using classical image processing methods. 2D areas are transformed into a 3D representation and classified. Experimental results validated the proposed approach and showed the benefits of using classical method of image processing for 3D data segmentation.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 3, 3; 275-278
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    3D visualization of segmented cruciate ligaments
    Autorzy:
    Badura, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333580.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    więzadło krzyżowe
    segmentacja
    powiązania rozmyte
    wizualizacja 3D
    cruciate ligament
    segmentation
    fuzzy connectedness
    3D visualization
    Opis:
    A fuzzy approach to segmentation of the cruciate ligaments of the knee joint and a three dimensional visualisation method are presented in this paper. The cruciate ligaments are the major stabilizers of the knee. The ligaments injuries are common nowadays and a correct diagnostics, preceding the surgical therapy is a very important task. Segmentation of the ligaments is difficult due to a poor visibility of edges in some cases of injuries and their appearance on a small number of slides at Magnetic Resonance Imaging (MRI). The method described here is based on fuzzy connectedness principles. It creates a fuzzy connectivity scene by assigning a strength of connectedness to each possible path between some predefined seed point and any other image element. Then such scene is thresholded to produce final segmentation result. The conventional fuzzy connectedness method with Dijkstra algorithm for creating the fuzzy connectivity scene has been implemented in a 3D space. The object, being the result of segmentation process, is visualised in the Visualisation Toolkit (VTK) environment. The method has been tested on a set of images. An example of its performance is shown along with some plans for future research.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2006, 10; 73-79
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Conditions and limitations of digital satellite image pre-processing for the further 3D modeling
    Autorzy:
    Hnatushenko, V. V.
    Kavats, O. O.
    Kubanek, M.
    Kibukevych, Y. O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/122385.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    photogrammetric images
    classification
    segmentation
    building detection
    3D models
    obraz fotogrametryczny
    detekcja budynku
    detekcja dachu
    model 3D
    segmentacja
    Opis:
    Today, 3D models of complex urban buildings are one of the most popular applications of 3D modeling. 3D models of complex urban buildings provide high data interpretation that accurately transfers information about objects or area changes and allows one to solve a number of applied tasks. The quality of the 3D models depends on the quality of the initial images and the method of the object recognition. First of all, the 3D-model building requires identification and classification building borders, which requires determination of the building roof form. The article reviews the existing classification and recognition methods for the 3D further modeling.
    Źródło:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 57-65
    2299-9965
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie algorytmów RANSAC oraz rosnących płaszczyzn w procesie segmentacji danych lotniczego skaningu laserowego
    Comparison of RANSAC and plane growing algorithms for airborne laser scanning data segmentation
    Autorzy:
    Jarząbek-Rychard, M.
    Borkowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130203.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    segmentacja
    skaning laserowy
    chmura punktów
    RANSAC
    rosnące płaszczyzny
    modelowanie 3D
    segmentation
    laser scanning
    point cloud
    3D modeling
    Opis:
    W ostatnich latach, wraz z osiągnięciem zdolności operacyjnej i wzrostem dostępności lotniczego skanowania laserowego (LIDAR) nastąpiło również zwiększenie zainteresowania opracowaniami 3D tworzonymi na podstawie danych pozyskanych z wykorzystaniem tej techniki. Jednym z centralnych zagadnień modelowania geoinformacji na podstawie danych LIDAR jest modelowanie zabudowy. W modelowaniu tym główny nacisk kładzie się na automatyzację procesów. Dostępne oprogramowanie komercyjne charakteryzuje się bowiem znacznym poziomem interaktywności – tworzenie modelu wymaga dużego udziału operatora. W procesie trójwymiarowego modelowania zabudowy wyróżnia się na ogół cztery podstawowe etapy, przy czym kluczowym wydaje się etap polegający na segmentacji punktów należących do budynku. W procesie tym ze zbioru zawierającego zarówno punkty obarczone błędami przypadkowymi jak i grubymi wyodrębniane zostają podzbiory punktów reprezentujących (modelujących) poszczególne płaszczyzny. Wynika to z faktu, iż budynki formowane są najczęściej jako kombinacja płaszczyzn w przestrzeni 3D. W pracy przedstawiono analizę dwóch, najczęściej wykorzystywanych w celu segmentacji algorytmów: RANSAC i rosnących płaszczyzn, przy czym w tym ostatnim, wprowadzono modyfikacje, uwzględniające topologię w zbiorze danych. Podano podstawowe informacje dotyczące omawianych metod. Testy numeryczne wykonano z wykorzystaniem zarówno syntetycznych jak i rzeczywistych danych skaningu laserowego. W wyniku przeprowadzonych eksperymentów można stwierdzić, że algorytm RANSAC charakteryzuje się krótkim czasem wykonania segmentacji dla nieskomplikowanych modeli. Potrafi jednak łączyć ze sobą odrębne w rzeczywistości obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie; dobrze nadaje się do segmentacji standardowych dachów, złożonych z małej liczby elementów. Algorytm rosnących płaszczyzn jest bardziej odpowiedni dla modeli o większym stopniu skomplikowania. Poprawnie rozdziela odrębne obiekty leżące w tej samej płaszczyźnie. Czas wykonania zależy głównie od liczby punktów w zbiorze – nie zależy od liczby wyodrębnianych płaszczyzn.
    In recent years, the LIDAR technique has undergone fast development. The increasing access and operating ability caused a growing interest in 3D processing of data acquired by LIDAR. One of the main tasks of geo-information modeling is to create virtual city models. As the available commercial softwares require a high level of user interactivity, the crucial issue of modeling is its automation. There are four main steps that comprise virtual building extraction. One of them, building point cloud segmentation, appears to be the core part of the whole modeling process. Segmentation allows partitioning of a data set, that contains points biased by random and gross errors, into smaller sets which represent different planes. This arises from the fact, that buildings are formed by a combination of planes in 3D space. The paper presents an analysis of two algorithms that are most commonly applied to segmentation: RANSAC and plane growing. The latter is modified, taking into consideration topology between points. The essential information about both algorithms is presented. Numerical tests based on synthetic and real laser scanning data are executed. It is inferred from the experiments that the RANSAC algorithm features short time performance for simple models. However, at times it merges different objects lying in the same plane. The algorithm is suited well for segmentation of standard roofs that contain small number of elements. The plane growing algorithm is more suitable for more complicated models. It separates different objects situated in the same plane. Time performance depends mostly on the number of points within a data set; it is not affected by the number of identified planes.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2010, 21; 119-129
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    3D modelling and segmentation with discrete curvatures
    Autorzy:
    Bac, A.
    Daniel, M.
    Maltret, J. - L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333880.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    powierzchnie wielościenne
    krzywe dyskretne
    analiza kształtu
    modelowanie 3D
    segmentacja
    polyhedral surfaces
    discrete curvatures
    shape analysis
    3D modelling
    segmentation
    Opis:
    Recent concepts of discrete curvatures are very important for Medical and Computer Aided Geometric Design applications. A first reason is the opportunity to handle a discretisation of a continuous object, with a free choice of the discretisation. A second and most important reason is the possibility to define second-order estimators for discrete objects in order to estimate local shapes and manipulate discrete objects. There is an increasing need to handle polyhedral objects and clouds of points for which only a discrete approach makes sense. These sets of points, once structured (in general meshed with simplexes for surfaces or volumes), can be analysed using these second-order estimators. After a general presentation of the problem, a first approach based on angular defect, is studied. Then, a local approximation approach (mostly by quadrics) is presented. Different possible applications of these techniques are suggested, including the analysis of 2D or 3D images, decimation, segmentation... We finally emphasise different artefacts encountered in the discrete case.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 13-24
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies