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公开(公告)号:CN109829232B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN201910089134.8
申请日:2019-01-30
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了基于随机森林算法的分层布料模拟方法,首先使用传统的基于物理的方法来模拟计算分层布料模型的最粗糙水平的模拟;然后利用随机森林模型的回归算法预测出更精细水平的布料。相比于传统的基于物理的布料模拟方法,该方法可以在保证布料模拟效果的同时,加快布料动画的模拟速度。
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公开(公告)号:CN108711168A
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201810563047.7
申请日:2018-06-04
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T7/344 , G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明公开了基于ZMLD与GC离散优化的非刚性多模态医学图像配准方法,涉及医学图像处理技术领域,方法主要包括:分别计算参考图像I和浮动图像J基于Zernike矩的局部描述符ZMLD,使用图像I和J的ZMLD之间的绝对误差和SAD作为能量函数的数据项,采用位移矢量场的一阶导数作为平滑项,构造能量函数,利用图割法GC的α扩展优化算法求解离散化后能量函数的最小值,输出能量函数最小值对应的最佳位移矢量场,即配准后的图像。本发明解决了非刚性图像存在噪声和强度失真时,现有方法无法同时准确提取图像强度和边缘、纹理特征,连续优化计算复杂度相对较高且易陷入局部最小值的问题。实验表明,本发明方法提高了非刚性多模态医学图像配准的精度和效率。
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