JP2596276B2 - スライス画像系列補間装置 - Google Patents
スライス画像系列補間装置Info
- Publication number
- JP2596276B2 JP2596276B2 JP3320175A JP32017591A JP2596276B2 JP 2596276 B2 JP2596276 B2 JP 2596276B2 JP 3320175 A JP3320175 A JP 3320175A JP 32017591 A JP32017591 A JP 32017591A JP 2596276 B2 JP2596276 B2 JP 2596276B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- slice
- smoothness
- image sequence
- dimensional space
- calculating means
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- NCEXYHBECQHGNR-UHFFFAOYSA-N chembl421 Chemical compound C1=C(O)C(C(=O)O)=CC(N=NC=2C=CC(=CC=2)S(=O)(=O)NC=2N=CC=CC=2)=C1 NCEXYHBECQHGNR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、Ｘ線ＣＴやＭＲＩ等の
スライス濃淡画像（連続断面像）の系列に含まれる３次
元物体の形状補間や、動画像のフレームの系列に含まれ
る特定の物体の時間方向の軌跡の補間に用いられるスラ
イス画像系列補間装置に関するものである。
スライス濃淡画像（連続断面像）の系列に含まれる３次
元物体の形状補間や、動画像のフレームの系列に含まれ
る特定の物体の時間方向の軌跡の補間に用いられるスラ
イス画像系列補間装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、スライス画像利用に於ける形状補
間の中で、良好な補間精度を目標としたものは、以下の
ような方針をとっていた。
間の中で、良好な補間精度を目標としたものは、以下の
ような方針をとっていた。
【０００３】（１）先ず、各スライス毎に関心領域の輪
郭線を抽出する。即ち、輪郭線に含まれる画素を１と
し、それ以外の画素を０とする。
郭線を抽出する。即ち、輪郭線に含まれる画素を１と
し、それ以外の画素を０とする。
【０００４】（２）次に、この輪郭線を結ぶ面や線のパ
ッチを構成し補間する。例えば、文献「３次元ディジタ
ル画像に対する形状補間の一方法：金秀一他，電子情報
通信学会論文誌 D-II Vol.J73-D-II NO.11 pp.1830-184
1 1990年11月」にはこの方針に基づいて３次元形状を補
間する方式が示されている。
ッチを構成し補間する。例えば、文献「３次元ディジタ
ル画像に対する形状補間の一方法：金秀一他，電子情報
通信学会論文誌 D-II Vol.J73-D-II NO.11 pp.1830-184
1 1990年11月」にはこの方針に基づいて３次元形状を補
間する方式が示されている。
【０００５】この方式では、各スライス上の断面形状を
表す２値画像（物体内部は１、外部は０）が与えられた
として、次のように補間を行なう。
表す２値画像（物体内部は１、外部は０）が与えられた
として、次のように補間を行なう。
【０００６】＜１＞スライス面に垂直な切断面でこの物
体を切断し、この切断面上での３次元物体の切口を表す
２値図形の輪郭、即ち、各スライス上での端点を求める
（図３参照）。
体を切断し、この切断面上での３次元物体の切口を表す
２値図形の輪郭、即ち、各スライス上での端点を求める
（図３参照）。
【０００７】＜２＞この端点を制御点とし曲線補間（あ
てはめ）を行なう。補間法としては、線形補間、３次ス
プライン補間、Ｂ-スプライン補間を用いる(図４参照)。
てはめ）を行なう。補間法としては、線形補間、３次ス
プライン補間、Ｂ-スプライン補間を用いる(図４参照)。
【０００８】＜３＞求められた補間輪郭線で囲まれる領
域の内部を塗りつぶす。 ＜４＞スライス面に垂直に断面を等しい間隔で生成し、
その全てに対して同様の操作を行ない断面図形の和集合
をとって、求める３次元物体とする。
域の内部を塗りつぶす。 ＜４＞スライス面に垂直に断面を等しい間隔で生成し、
その全てに対して同様の操作を行ない断面図形の和集合
をとって、求める３次元物体とする。
【０００９】以下、図５を用いて従来の技術による装置
の基本的構成を示す。５０１は、入力されたスライス濃
淡画像の系列を記憶するスライス濃淡画像記憶手段、５
０２は、スライス濃淡画像の系列から目的の３次元物体
を認識し、２値化したスライス画像を生成する（物体内
部は１、外部は０）２値化手段、５０３はこの２値図形
の輪郭を追跡する輪郭追跡手段、５０４は輪郭点を節点
としてパッチを生成するパッチ生成手段、５０５はパッ
チによって補間され新たに生成された輪郭の内部を塗り
つぶす内部認識手段である。
の基本的構成を示す。５０１は、入力されたスライス濃
淡画像の系列を記憶するスライス濃淡画像記憶手段、５
０２は、スライス濃淡画像の系列から目的の３次元物体
を認識し、２値化したスライス画像を生成する（物体内
部は１、外部は０）２値化手段、５０３はこの２値図形
の輪郭を追跡する輪郭追跡手段、５０４は輪郭点を節点
としてパッチを生成するパッチ生成手段、５０５はパッ
チによって補間され新たに生成された輪郭の内部を塗り
つぶす内部認識手段である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の技術
は、以下のような重要な問題を含んでいる。即ち、入力
されたスライス濃淡画像の系列から目的３次元物体を切
りだすには、濃淡や濃淡の空間変動情報に対する閾値処
理を経るが、一般に、２つの物体が重なった境界等では
領域境界がはっきりしないため、領域の切りだしに対す
る一意的な信頼性は低く、閾値処理により大きな誤差を
含んでしまう場合がある。
は、以下のような重要な問題を含んでいる。即ち、入力
されたスライス濃淡画像の系列から目的３次元物体を切
りだすには、濃淡や濃淡の空間変動情報に対する閾値処
理を経るが、一般に、２つの物体が重なった境界等では
領域境界がはっきりしないため、領域の切りだしに対す
る一意的な信頼性は低く、閾値処理により大きな誤差を
含んでしまう場合がある。
【００１１】このような誤差を含んだデータを基に次の
ような補間処理が進められるので、最終的に得られる補
間されたデータも信頼性を確保できない。即ち、切り出
された物体の輪郭上の点を節点として、それらを結ぶ線
や面のパッチにより形状補間するので、パッチの制御点
である節点が誤差を含んだものあれば、補間された３次
元形状は一層大きな誤差を含んだものとなる。
ような補間処理が進められるので、最終的に得られる補
間されたデータも信頼性を確保できない。即ち、切り出
された物体の輪郭上の点を節点として、それらを結ぶ線
や面のパッチにより形状補間するので、パッチの制御点
である節点が誤差を含んだものあれば、補間された３次
元形状は一層大きな誤差を含んだものとなる。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明のスライス画像系列補間装置は、スライス濃淡
画像の系列を記憶するスライス画像系列記憶手段と、前
記スライス画像系列が構成する３次元空間内の指定され
た格子点位置で、各格子点が目的対象物の表面上に存在
する確からしさをスライス濃淡画像のデータから計算す
る確からしさ算出手段と、３次元空間内の指定された曲
面の滑らかさを曲面上の格子点位置で算出する滑らかさ
算出手段と、前記確からしさ算出手段に対して３次元空
間内の格子点位置を格子点位置候補の中からさまざまに
選んで指定し、前記滑らかさ算出手段に対して３次元空
間内の曲面を指定し、確からしさ算出手段からの確から
しさと滑らかさ算出手段からの滑らかさに基づき目的対
象物の表面を探索する探索手段と、前記探索手段の探索
結果に基づき物体表面の内部を認識する内部認識手段と
を備えた構成となっている。
に本発明のスライス画像系列補間装置は、スライス濃淡
画像の系列を記憶するスライス画像系列記憶手段と、前
記スライス画像系列が構成する３次元空間内の指定され
た格子点位置で、各格子点が目的対象物の表面上に存在
する確からしさをスライス濃淡画像のデータから計算す
る確からしさ算出手段と、３次元空間内の指定された曲
面の滑らかさを曲面上の格子点位置で算出する滑らかさ
算出手段と、前記確からしさ算出手段に対して３次元空
間内の格子点位置を格子点位置候補の中からさまざまに
選んで指定し、前記滑らかさ算出手段に対して３次元空
間内の曲面を指定し、確からしさ算出手段からの確から
しさと滑らかさ算出手段からの滑らかさに基づき目的対
象物の表面を探索する探索手段と、前記探索手段の探索
結果に基づき物体表面の内部を認識する内部認識手段と
を備えた構成となっている。
【００１３】
【作用】上記構成において、入力された濃淡画像の系列
はスライス画像系列記憶手段に記憶される。このスライ
ス画像の系列は、これらを順に重ねて並べることにより
ひとつの３次元空間を構成する。確からしさ算出手段
が、前記スライス画像系列記憶手段に記憶されたスライ
ス濃淡画像データを基に、探索手段が指定した３次元空
間内の任意の格子点位置が目的対象物の表面上に存在す
る確からしさを算出し、滑らかさ算出手段が、探索手段
が指定した３次元空間内の格子点集合よりなる曲面の滑
らかさを曲面上の任意の位置で予め定められた計算式に
従って算出し、探索手段が、確からしさ算出手段から転
送された確からしさの情報と、滑らかさ算出手段から転
送された滑らかさの情報をもとに、目的対象物体の補間
形状を探索し、内部認識手段が、補間された表面形状の
内部を認識し塗りつぶすことにより、従来のように、ス
ライス濃淡画像から輪郭点集合を抽出し、それらを制御
点として補間するのと異なり、輪郭情報の信頼性が低く
ても、物体表面の滑らかさの情報により、これを補うこ
とができる。
はスライス画像系列記憶手段に記憶される。このスライ
ス画像の系列は、これらを順に重ねて並べることにより
ひとつの３次元空間を構成する。確からしさ算出手段
が、前記スライス画像系列記憶手段に記憶されたスライ
ス濃淡画像データを基に、探索手段が指定した３次元空
間内の任意の格子点位置が目的対象物の表面上に存在す
る確からしさを算出し、滑らかさ算出手段が、探索手段
が指定した３次元空間内の格子点集合よりなる曲面の滑
らかさを曲面上の任意の位置で予め定められた計算式に
従って算出し、探索手段が、確からしさ算出手段から転
送された確からしさの情報と、滑らかさ算出手段から転
送された滑らかさの情報をもとに、目的対象物体の補間
形状を探索し、内部認識手段が、補間された表面形状の
内部を認識し塗りつぶすことにより、従来のように、ス
ライス濃淡画像から輪郭点集合を抽出し、それらを制御
点として補間するのと異なり、輪郭情報の信頼性が低く
ても、物体表面の滑らかさの情報により、これを補うこ
とができる。
【００１４】
【実施例】以下、本発明の実施例を図を用いて説明す
る。図１は本発明による画像系列補完装置の概念的構成
を示したブロック図である。図１において、入力された
濃淡画像の系列は１０１のイス画像系列記憶手段に記憶
される。このスライス画像の系列は、これらを順に重ね
て並べることによりひとつの３次元空間を構成する。１
０２の確からしさ算出手段は、１０１に記憶されたスラ
イス濃淡画像データを基に、１０４の探索手段が指定し
たこの３次元空間内の任意の格子点位置が目的対象物の
表面上に存在する確からしさを算出する。１０３の滑ら
かさ算出手段は、１０４の探索手段が指定した３次元空
間内の格子点集合よりなる曲面の滑らかさを、曲面上の
任意の位置で、予め定められた計算式に従って算出す
る。１０４の探索手段は、１０２の確からしさ算出手段
から転送された確からしさの情報と、１０３の滑らかさ
算出手段から転送された滑らかさの情報をもとに、目的
対象物体の補間形状を探索する。１０５の内部認識手段
は、以上により補間された表面形状の内部を認識し塗り
つぶす。
る。図１は本発明による画像系列補完装置の概念的構成
を示したブロック図である。図１において、入力された
濃淡画像の系列は１０１のイス画像系列記憶手段に記憶
される。このスライス画像の系列は、これらを順に重ね
て並べることによりひとつの３次元空間を構成する。１
０２の確からしさ算出手段は、１０１に記憶されたスラ
イス濃淡画像データを基に、１０４の探索手段が指定し
たこの３次元空間内の任意の格子点位置が目的対象物の
表面上に存在する確からしさを算出する。１０３の滑ら
かさ算出手段は、１０４の探索手段が指定した３次元空
間内の格子点集合よりなる曲面の滑らかさを、曲面上の
任意の位置で、予め定められた計算式に従って算出す
る。１０４の探索手段は、１０２の確からしさ算出手段
から転送された確からしさの情報と、１０３の滑らかさ
算出手段から転送された滑らかさの情報をもとに、目的
対象物体の補間形状を探索する。１０５の内部認識手段
は、以上により補間された表面形状の内部を認識し塗り
つぶす。
【００１５】以下、図２を用いて本発明の一実施例につ
いて詳しく説明する。２０１はスライス濃淡画像の系列
Ｉk{k=0,1,2,...}を記憶するためのメモリである。スラ
イス濃淡画像Ｉk上に直行座標系XYを設定し、スライス
面の移動方向、即ち、XY平面に垂直な方向に座標軸Zを
とる。XYZ３次元座標系をこのように設定することによ
り、目的の３次元物体をこのXYZの空間において捉える
ことができる。
いて詳しく説明する。２０１はスライス濃淡画像の系列
Ｉk{k=0,1,2,...}を記憶するためのメモリである。スラ
イス濃淡画像Ｉk上に直行座標系XYを設定し、スライス
面の移動方向、即ち、XY平面に垂直な方向に座標軸Zを
とる。XYZ３次元座標系をこのように設定することによ
り、目的の３次元物体をこのXYZの空間において捉える
ことができる。
【００１６】さらに、目的物体の表面上の任意の点ｐ
は、スライス面 z=tによるこの物体表面の切り口の上に
とった経路パラメタ s を用いて、位置ベクトルｐ=(x
(s,t),y(s,t),t)と表すことができる。従って、本補間
問題は、z=tk {k=0,1,2,...} に於いて、スライス濃淡
画像Ｉkが与えられた時に、それらの間、tk-1< z < tk
を補間するという問題となる。
は、スライス面 z=tによるこの物体表面の切り口の上に
とった経路パラメタ s を用いて、位置ベクトルｐ=(x
(s,t),y(s,t),t)と表すことができる。従って、本補間
問題は、z=tk {k=0,1,2,...} に於いて、スライス濃淡
画像Ｉkが与えられた時に、それらの間、tk-1< z < tk
を補間するという問題となる。
【００１７】２０２の確からしさ算出プロセッサは、濃
淡情報Ｉ(x,y,z) (z=tk{k=0,1,2...}でのみ与えられて
いる) から、２０４の探索プロセッサが出力した位置
(x,y,z) に於いて、空間微分情報 Ix,Iy, を算出し、こ
れらの点(x,y)の回りの近傍における積和、
淡情報Ｉ(x,y,z) (z=tk{k=0,1,2...}でのみ与えられて
いる) から、２０４の探索プロセッサが出力した位置
(x,y,z) に於いて、空間微分情報 Ix,Iy, を算出し、こ
れらの点(x,y)の回りの近傍における積和、
【００１８】
【数２】
【００１９】を基に、以下の計算式の値を算出する。
（数２）の偏微分の計算方法には様々なものが知られて
いるが、例えばIx = I(x+d,y,z) - I(x,y,z)を用いれば
よい。また積和をとる領域は変動要素であるが、例え
ば、着目位置を中心に周辺５×５画素等とすることがで
きる。
（数２）の偏微分の計算方法には様々なものが知られて
いるが、例えばIx = I(x+d,y,z) - I(x,y,z)を用いれば
よい。また積和をとる領域は変動要素であるが、例え
ば、着目位置を中心に周辺５×５画素等とすることがで
きる。
【００２０】
【数３】
【００２１】これをもって、物体表面上の点としての確
からしさとする。
からしさとする。
【００２２】２０３の滑らかさ算出プロセッサは、２０
４の探索プロセッサが２０３に対して出力した曲面の滑
らかさを、以下の式に従って計算する。この式は２次分
散、或いは、２次変動と呼ばれるもので、曲面の滑らか
さを計算するために非常に有効な式であることが知られ
ている。偏微分の値は、例えば、差分による近似によっ
て計算すればよい。
４の探索プロセッサが２０３に対して出力した曲面の滑
らかさを、以下の式に従って計算する。この式は２次分
散、或いは、２次変動と呼ばれるもので、曲面の滑らか
さを計算するために非常に有効な式であることが知られ
ている。偏微分の値は、例えば、差分による近似によっ
て計算すればよい。
【００２３】
【数４】
【００２４】２０４による曲面の指定は、曲面を構成す
る格子点の集合{(x(s,z),y(s,z),z)}の指定による。２
０４の探索プロセッサは、２０２の確からしさ算出プロ
セッサから転送された格子点が目的物体表面に存在する
確からしさの情報と、２０３の滑らかさ算出プロセッサ
から転送された曲面の滑らかさの情報を評価基準とし
て、物体表面を構成する全ての格子点を探索する。この
探索の方式としては、動的計画法やグラフ探索法、さら
には、やきなまし法等のよく知られた種々の最適探索法
を用いることができる。
る格子点の集合{(x(s,z),y(s,z),z)}の指定による。２
０４の探索プロセッサは、２０２の確からしさ算出プロ
セッサから転送された格子点が目的物体表面に存在する
確からしさの情報と、２０３の滑らかさ算出プロセッサ
から転送された曲面の滑らかさの情報を評価基準とし
て、物体表面を構成する全ての格子点を探索する。この
探索の方式としては、動的計画法やグラフ探索法、さら
には、やきなまし法等のよく知られた種々の最適探索法
を用いることができる。
【００２５】２０５の内部認識プロセッサは、以上のよ
うにして見い出された目的物体表面の内部を認識し、埋
めつくす。この方式には、文献「岩田他：閉曲線図形の
内外部識別方法：電子情報通信学会論文誌 '80/11 Vol.
J63-D No.11」に示された方式を用いる。
うにして見い出された目的物体表面の内部を認識し、埋
めつくす。この方式には、文献「岩田他：閉曲線図形の
内外部識別方法：電子情報通信学会論文誌 '80/11 Vol.
J63-D No.11」に示された方式を用いる。
【００２６】以上のように、本方式は、スライス濃淡画
像の画素のコントラスト強度の情報を抽出し、これを、
その画素が目的物体の表面（輪郭）に存在する確からし
さと定義する、又、物体表面に対する滑らかさの情報を
（数１）に定めた計算式に従って算出し、この２つ情報
を拘束情報として、それらのバランスが最適な曲面を探
索する。従って、従来のように、スライス濃淡画像から
輪郭点集合を抽出し、それらを制御点として補間するの
と異なり、輪郭情報の信頼性が低くても、物体表面の滑
らかさの情報により、これを補うことができる点が特徴
である。
像の画素のコントラスト強度の情報を抽出し、これを、
その画素が目的物体の表面（輪郭）に存在する確からし
さと定義する、又、物体表面に対する滑らかさの情報を
（数１）に定めた計算式に従って算出し、この２つ情報
を拘束情報として、それらのバランスが最適な曲面を探
索する。従って、従来のように、スライス濃淡画像から
輪郭点集合を抽出し、それらを制御点として補間するの
と異なり、輪郭情報の信頼性が低くても、物体表面の滑
らかさの情報により、これを補うことができる点が特徴
である。
【００２７】
【発明の効果】以上のように、本方式によれば、コント
ラストがはっきりせず輪郭情報の信頼性が低いようなス
ライス濃淡画像に対しても、高精度に物体の補間形状を
得ることができる。
ラストがはっきりせず輪郭情報の信頼性が低いようなス
ライス濃淡画像に対しても、高精度に物体の補間形状を
得ることができる。
【図１】本発明のスライス画像系列補間装置の概念的構
成を示したブロック図
成を示したブロック図
【図２】本発明の一実施例におけるスライス画像系列補
間装置のブロック図
間装置のブロック図
【図３】切断面上での２値図形の輪郭を示す図
【図４】補間法の例を示す図
【図５】従来の技術によるスライス画像系列補間装置の
概念的構成を示したブロック図
概念的構成を示したブロック図
１０１ スライス画像系列記憶手段 １０２ 確からしさ算出手段 １０３ 滑らかさ算出手段 １０４ 探索手段 １０５ 内部認識手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭61−245282（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−196375（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−164174（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−10278（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−178786（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−129372（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】 スライス濃淡画像の系列を記憶するスラ
イス画像系列記憶手段と、前記スライス画像系列が構成
する３次元空間内の指定された格子点位置で、各格子点
が目的対象物の表面上に存在する確からしさをスライス
濃淡画像のデータから計算する確からしさ算出手段と、
３次元空間内の指定された曲面の滑らかさを曲面上の格
子点位置で算出する滑らかさ算出手段と、前記確からし
さ算出手段に対して３次元空間内の格子点位置を指定
し、前記滑らかさ算出手段に対して３次元空間内の曲面
を指定し、確からしさ算出手段からの確からしさと滑ら
かさ算出手段からの滑らかさに基づき目的対象物の表面
を探索する探索手段と、前記探索手段の探索結果に基づ
き物体表面の内部を認識する内部認識手段とを具備する
ことを特徴とするスライス画像系列補間装置。 - 【請求項２】 スライス面上のx、y軸と、前記x、y軸と
垂直なz軸のxyz３次元空間によってスライス画像系列を
表現し、前記スライス画像系列と目的物体表面の切り口
上の経路パラメタ s を用いて、目的物体の表面である
前記xyz３次元空間内の曲面上の任意の点ｐの位置ベク
トルをｐ=(x(s,z),y(s,z),z)で表し、滑らかさ算出手段
が次式 【数１】 に基づいて、指定された曲面の滑らかさを算出すること
を特徴とする請求項１記載のスライス画像系列補間装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3320175A JP2596276B2 (ja) | 1991-12-04 | 1991-12-04 | スライス画像系列補間装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3320175A JP2596276B2 (ja) | 1991-12-04 | 1991-12-04 | スライス画像系列補間装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05159046A JPH05159046A (ja) | 1993-06-25 |
| JP2596276B2 true JP2596276B2 (ja) | 1997-04-02 |
Family
ID=18118533
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3320175A Expired - Fee Related JP2596276B2 (ja) | 1991-12-04 | 1991-12-04 | スライス画像系列補間装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2596276B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ATE521048T1 (de) * | 2004-11-26 | 2011-09-15 | Koninkl Philips Electronics Nv | Volume-of-interest-auswahl |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61196375A (ja) * | 1985-02-27 | 1986-08-30 | Hitachi Ltd | ３次元画像再構成方法 |
| JPS61245282A (ja) * | 1985-04-24 | 1986-10-31 | Hitachi Ltd | 複数ｃｔ断層像からの人体任意断面再構成方法 |
-
1991
- 1991-12-04 JP JP3320175A patent/JP2596276B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05159046A (ja) | 1993-06-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6970591B1 (en) | Image processing apparatus | |
| JP4392886B2 (ja) | 画像抽出方法及び装置 | |
| CN111160085A (zh) | 一种人体图像关键点姿态估计方法 | |
| JP2915894B2 (ja) | ターゲット追跡方法及び装置 | |
| CN111523610B (zh) | 一种样本高效标注的物品识别方法 | |
| JP7263216B2 (ja) | ワッサースタイン距離を使用する物体形状回帰 | |
| JP4130915B2 (ja) | グラフィカルオブジェクトの境界情報の処理 | |
| JP2596276B2 (ja) | スライス画像系列補間装置 | |
| JP2018124990A (ja) | モデル生成装置、評価装置、モデル生成方法、評価方法及びプログラム | |
| JPH10111946A (ja) | 画像追跡装置 | |
| JPH08335268A (ja) | 領域抽出方法 | |
| JP6725310B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
| CN114926536A (zh) | 一种基于语义的定位与建图方法、系统及智能机器人 | |
| CN110490235B (zh) | 一种面向2d图像的车辆对象视点预测与三维模型恢复方法及装置 | |
| Denker et al. | On-line reconstruction of CAD geometry | |
| Kalayeh et al. | Adaptive relaxation labeling | |
| JP4586103B2 (ja) | 画像抽出方法及び装置 | |
| JP2870465B2 (ja) | ３次元参照画像切り出し方法及び装置並びに物体判定装置 | |
| GB2358307A (en) | Method of determining camera projections in 3D imaging having minimal error | |
| Gkeli et al. | Automatic 3D reconstruction of buildings roof tops in densely urbanized areas | |
| JP3022330B2 (ja) | 動画像認識装置および動画像認識方法 | |
| CN115222771B (zh) | 一种目标跟踪方法及装置 | |
| KR102298098B1 (ko) | Rgb-d 카메라의 트래킹을 통한 3d 모델의 생성 방법 및 장치 | |
| Miranda et al. | Matching-aware Shape Simplification. | |
| JP3521049B2 (ja) | 曲線生成装置及び曲線生成方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |