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公开(公告)号：CN101441579A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810235434.4
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集群计算系统的三维模型库特征提取方法，用户首先需要提供特征提取的三维模型库和相应的任务说明书；头结点对三维模型库的数据规模进行评估；头结点依据当前集群计算系统包含的节点数对计算任务进行划分，得到每一个计算节点应该处理的三维模型；头结点将划分结果发送给各个计算节点；各个计算节点对分给自己的三维模型进行特征提取，完成之后，向头节点发出完成的信号，此后头节点开始特征结果的汇总；全部提取结果接收完毕后完成整个三维模型库的特征提取过程。采用本发明的方法，三维模型库特征提取的速度可以得到大幅的提高。
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公开(公告)号：CN101958006B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201010271655.4
申请日：2010-09-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于X光影像的物体三维成像方法，包括以下步骤：步骤一，X光数据采集，由X光影像采集设备环绕着待重建物体每隔一定的固定角度间隔拍摄一幅X光平面二维影像从而构成二维影像序列{Pt}，其中t＝1，2，3...n，每幅X光平面二维影像中包括X光影像采集设备的探测器中的像素下标(i，j)，即像素对应的列位置和行位置；步骤二，三维物体重建，将采集的X光平面二维影像进行重建，获得待重建物体的三维体素表示；步骤三，三维物体显示，对物体的三维体素表示进行渲染从而获得待重建物体的三维影像。本发明利用若干幅X光影像重建出相应物体的三维表示的技术，从而提供了一种更加全面、生动、立体的观察物体内部结构的方法。
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公开(公告)号：CN101661630A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200910035333.7
申请日：2009-09-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维网格模型表面显著性的度量方法，该方法包含如下步骤：计算三维网格模型表面每一个面片的法向量；计算出每一个顶点的法向量；依据所设置的参数R，搜索顶点v的R环邻居；对集合N中的每一个顶点v’，通过计算，得到顶点v和v’之间的相对局部高度的集合S；对集合S中的元素进行遍历，计算出顶点v的显著性。由于本发明的显著性是定义在一个较大的区域，因此与曲率相比有更好的鲁棒性，具体该区域的大小由参数R决定，R值越大，考虑的区域越大，对噪声的鲁棒性也越好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101436213A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200810243868.9
申请日：2008-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的三维模型检索性能的评价方法，由测试集的构造和评价指标的设计两个部分组成，测试集的构造和评价指标的设计。前者提供进行评价的数据基础，而后者则是给出具体的评价流程。本发明为如何对基于内容的三维模型检索算法进行评价给出了一个切实可行的解决方案，具有以下的几点优点：1)传统的评价方法将两个模型之间的相似度只定义为相关或者不相关，而本发明则考虑了模型之间存在多种级别的相似性；2)传统的评价方法只考虑同一类别的模型之间存在相似性，而忽视了不同类别间也可能是存在着相似性，而本发明考虑到了这点。本发明可应用于三维模型检索算法的评价，从而促进基于内容三维模型研究的进一步发展。
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公开(公告)号：CN101958006A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010271655.4
申请日：2010-09-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于X光影像的物体三维成像方法，包括以下步骤：步骤一，X光数据采集，由X光影像采集设备环绕着待重建物体每隔一定的固定角度间隔拍摄一幅X光平面二维影像从而构成二维影像序列{Pt}，其中t＝1，2，3...n，每幅X光平面二维影像中包括X光影像采集设备的探测器中的像素下标(i，j)，即像素对应的列位置和行位置；步骤二，三维物体重建，将采集的X光平面二维影像进行重建，获得待重建物体的三维体素表示；步骤三，三维物体显示，对物体的三维体素表示进行渲染从而获得待重建物体的三维影像。本发明利用若干幅X光影像重建出相应物体的三维表示的技术，从而提供了一种更加全面、生动、立体的观察物体内部结构的方法。
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公开(公告)号：CN101441579B
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200810235434.4
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集群计算系统的三维模型库特征提取方法，用户首先需要提供特征提取的三维模型库和相应的任务说明书；头节点对三维模型库的数据规模进行评估；头节点依据当前集群计算系统包含的节点数对计算任务进行划分，得到每一个计算节点应该处理的三维模型；头节点将划分结果发送给各个计算节点；各个计算节点对分给自己的三维模型进行特征提取，完成之后，向头节点发出完成的信号，此后头节点开始特征结果的汇总；全部提取结果接收完毕后完成整个三维模型库的特征提取过程。采用本发明的方法，三维模型库特征提取的速度可以得到大幅的提高。
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公开(公告)号：CN101692287A
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：CN200910035332.2
申请日：2009-09-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Mean Shift的三维网格模型关键点检测方法，该方法包含步骤如下：对三维模型表面上的每一个顶点算出其平均曲率；建立一个布尔型的标志位数组，用于标记三维模型各个顶点访问情况；扫描数组，从中找到第一个取值为false的元素，找到，将该顶点设置为“当前顶点”，并将相应的数组元素设置为true；未找到，则整个关键点检测过程完成；搜索与顶点的距离不超过h的顶点集合；计算出当前顶点的mean shift向量，该向量用于指示以当前顶点为起始的前进方向；计算下一顶点的位置；在三维模型的顶点集中找到距离最近的顶点，直至遍历所有顶点。本发明能够较为准确地找到符合人类视觉特性的关键点，并对噪声有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101667301A
公开(公告)日：2010-03-10
申请号：CN200910035331.8
申请日：2009-09-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06K9/469
Abstract: 本发明公开了一种基于ART属性树的三维网格模型特征表示方法，该方法包含步骤如下：遍历三维网格模型所有顶点对应的实数值，找到最大值和最小值；设定参数——阈值的个数L；构造出L个Reeb图；最后构造ART属性树。本发明中ART属性树是一种树形结构，是一种有层次关系的有向无环图，与Reeb图相比，结构更简单，匹配效率更高。
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