骨架提取与重建

⾻架提取（skeleton）-⼆值图像细化# ⾻架提取-skeleton# ⾻架提取属于形态学处理范畴，放在skimage.morphology⼦模块内# ⾻架提取，也叫⼆值图像细化。

将⼀个连通区域细化成⼀个像素的宽度，⽤于特征提取和⽬标拓扑表⽰。

# skimage.morphology⼦模块提供了两个函数⽤于⾻架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。

## skimage.morphology.skeletonize(image)# 格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)# 输⼊和输出都是⼀幅⼆值图像。

# 例1：from skimage import morphology,drawimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#创建⼀个⼆值图像⽤于测试image = np.zeros((400, 400))#⽣成⽬标对象1(⽩⾊U型)image[10:-10, 10:100] = 1image[-100:-10, 10:-10] = 1image[10:-10, -100:-10] = 1#⽣成⽬标对象2（X型）rs, cs = draw.line(250, 150, 10, 280)for i in range(10):image[rs + i, cs] = 1rs, cs = draw.line(10, 150, 250, 280)for i in range(20):image[rs + i, cs] = 1#⽣成⽬标对象3（O型）ir, ic = np.indices(image.shape)circle1 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 30**2circle2 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 20**2image[circle1] = 1image[circle2] = 0#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()#例2：利⽤系统⾃带的马图⽚进⾏⾻架提取from skimage import morphology,data,colorimport matplotlib.pyplot as pltimage=color.rgb2gray(data.horse())image=1-image #反相#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()## skimage.morphology.medial_axis(image, mask=None, return_distance=False)# medial_axis就是利⽤中轴变换⽅法计算前景（1值）⽬标对象的宽度，格式为：# skimage.morphology.medial_axis(image, mask=None, return_distance=False)# mask: 掩模。

matlab骨架提取MATLAB是一种强大而又广泛使用的数学软件，它有能力进行图像处理并提取图像的特征。

其中，骨架提取是一种常见的图像处理技术，可以将图像中的细节信息提取出来并进行分析。

下面介绍MATLAB骨架提取的基本流程及其实现方法。

1.图像预处理图像预处理是骨架提取的重要步骤，它可以使图像中的噪声、模糊和阴影等因素减轻，从而提高骨架提取的效果。

常用的预处理方法有去噪、二值化、边缘检测等。

其中，二值化是将图像转换为黑白的二值图像，边缘检测是将图像中的边缘提取出来。

2.形态学处理形态学处理是指对图像进行膨胀、腐蚀等操作，以改变图像中像素的形状和结构。

在骨架提取中，形态学处理可以设置不同的结构元素，以使得骨架提取结果更加准确。

常用的形态学处理方法有膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

3.骨架提取骨架提取是指从二值图像中提取出其主干骨架的过程。

常用的骨架提取算法有细化算法、倒数距变换算法、中轴变换算法等。

其中，细化算法是最常用的骨架提取算法之一，它是基于迭代的二值形态学算法，可以得到相对准确的骨架结果。

4.骨架后处理骨架后处理是指对提取得到的骨架进行处理，以得到更加完整的形态信息。

它可以用于去除骨架中的毛刺、孤立点等干扰噪声，也可以用于将骨架与原图像进行匹配，以便于进一步分析和处理骨架。

综上所述，MATLAB骨架提取是一种广泛用于图像处理领域的技术。

它可以帮助用户提取出图像中的主干骨架，并在其基础上进行各种形态分析和处理。

尽管骨架提取存在一些局限性，如难以处理部分凸起物体的骨架、骨架分支过于复杂等问题，但它仍然是一种有效的图像处理技术，可以用于医学图像分析、机器视觉、遥感等领域。

人体骨骼模型的三维重建与运动分析人体骨骼模型的三维重建与运动分析是一项重要的研究领域，它涉及到医学、生物力学、计算机视觉等多个学科的交叉。

通过对人体骨骼模型的三维重建和运动分析，我们可以更好地了解人体骨骼系统的结构和功能，为医学诊断、康复治疗、运动训练等领域提供有价值的信息和指导。

一、人体骨骼模型的三维重建人体骨骼模型的三维重建是指通过从图像或视频中提取关键点或轮廓线并进行计算机处理，将人体表面形状转化为三维空间中的骨骼模型。

这个过程需要利用计算机视觉算法和图像处理技术，包括特征提取、目标检测、姿态估计等步骤。

在特征提取方面，常用的方法包括兴趣点检测、边缘检测、纹理分析等。

通过在图像中提取出人体的特征点或边缘，可以建立起人体的轮廓，进而进行骨骼模型的建立。

在目标检测方面，常用的方法有基于模板匹配的方法、基于深度学习的方法等。

通过使用这些目标检测方法，可以在图像中准确地找到人体的位置和姿态。

在姿态估计方面，目前广泛应用的是基于图像结构的方法和基于统计学的方法。

前者通过建立人体姿态与图像结构之间的映射关系，来估计人体的姿态；后者则通过对训练集进行统计学建模，来估计出最可能的姿态。

通过上述方法，我们可以将人体的表面形状转化为三维空间中的骨骼模型，并获得人体的姿态信息。

二、人体骨骼模型的运动分析在完成人体骨骼模型的三维重建后，我们可以进行对人体运动的分析。

运动分析主要涉及骨骼模型的动力学分析和运动轨迹的重建。

动力学分析是指通过分析人体骨骼模型，在特定运动下的力学特性和力的作用方式。

这需要对骨骼模型进行物理建模，包括关节、骨头、肌肉等的建模，以及施加力的模拟。

通过分析骨骼模型在运动中受到的力的变化和分布，可以了解人体关节的受力情况，进而为运动训练和康复治疗提供指导。

运动轨迹的重建是指根据人体骨骼模型的姿态信息，通过对时间序列上的姿态数据进行插值和计算，得到人体运动的轨迹。

这个过程需要考虑到人体运动的平滑性和连续性，以及可能存在的运动噪声。

基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取点云骨架提取是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以将点云中的主要形状特征提取出来，为后续的物体识别、形状分析等任务打下基础。

本文将重点介绍一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。

点云是由大量的三维点坐标组成的数据集，广泛应用于三维重建、场景分析、虚拟现实等领域。

然而，点云数据通常包含大量的细节和噪声，导致形状特征难以直接提取。

因此，对点云进行骨架提取能够将其简化为一系列骨架点，保留主要形状特征，提高后续处理的效率和准确性。

拉普拉斯算子迭代法是一种基于局部特征的骨架提取方法，其基本思想是通过迭代优化的方式，逐步确定点云中的骨架点。

具体步骤如下：首先，将点云数据进行三角化处理，得到点之间的邻接关系。

然后，计算每个点的法向量，用于后续的相关计算。

接着，进行初始化，选择一部分点作为初始的骨架点，并计算其质心。

然后，对每个点进行迭代优化。

首先，计算每个点到其邻接点的平均距离。

然后，根据平均距离，计算每个点的拉普拉斯能量，作为点的重要性度量。

通过比较每个点的拉普拉斯能量，选择能量最小的点作为新的骨架点，并更新骨架点集合和质心。

接下来，更新每个点的邻接关系和法向量。

对于新的骨架点，将其添加到邻接关系中，并重新计算其他点到它的平均距离。

同时，对于与新的骨架点相邻的点，更新其法向量。

最后，根据骨架点的质心和邻接关系，生成点云的骨架。

该方法的优势在于能够充分利用点云中的局部特征，准确地提取出主要形状特征。

同时，该方法可以根据应用需要进行参数调整，灵活性较高。

然而，该方法的实际应用中仍然存在一些挑战。

首先，点云数据通常非常庞大，导致计算量大、耗时长。

其次，点云数据中可能存在噪声和异常点，对骨架提取结果产生干扰。

因此，如何进一步优化算法的效率和鲁棒性仍然是一个值得研究的问题。

综上所述，基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法在点云处理中具有广泛的应用前景。

通过对点云进行骨架提取，可以提取出主要的形状特征，为后续的形状分析和物体识别任务提供有力支持。

骨架曲线提取
骨架曲线提取是图像处理中的一种技术，用于从图像中提取目标物体的主要结构或边缘信息。

骨架曲线通常代表目标物体的中轴线或主要骨干，对于形状分析、图像识别和计算机视觉等领域具有重要意义。

以下是一般的骨架曲线提取方法：
1.细化算法（Thinning Algorithm）：细化算法是最常见的骨架曲线提取方法之一。

该算法通过迭代，逐渐去除目标物体的边缘像素，直到获得骨架曲线。

经典的细化算法包括Zhang-Suen细化算法和Guo-Hall细化算法。

2.距离变换（Distance Transform）：这种方法首先计算图像中每个像素到最近目标物体边缘的距离，然后根据距离信息提取骨架曲线。

距离变换方法不仅用于骨架曲线提取，还广泛应用于形状分析和模式识别。

3.中轴变换（Medial Axis Transform）：中轴变换寻找目标物体内部的局部极大值区域，形成中轴线，该线代表了目标的主要结构。

中轴变换方法适用于具有复杂形状的物体。

4.基于梯度的方法：利用图像梯度信息来提取目标的边缘或中轴线。

梯度信息可以通过使用Sobel、Prewitt等滤波器来获取。

5.基于模板匹配的方法：使用特定的模板匹配目标物体的结构，通过匹配过程提取目标物体的骨架信息。

在选择骨架曲线提取方法时，需要考虑目标物体的形状、图像噪声水平、计算效率等因素。

不同的方法适用于不同的场景，因此在实际应用中可能需要尝试多种方法并根据具体情况选择最适合的方法。

人体骨架的三维重建本文的主要工作就是将人体二维骨架序列重建成三维人体骨架序列，利用摄像机的透视投影模型、人体关节间的骨骼连接关系及人体骨骼长度等先验知识，将人体关节点的二维坐标恢复为三维坐标，重构出三维空间下的人体运动。

1摄像机定标三维计算机视觉系统应能从摄像机获取的图像信息出发，计算三维环境物体的位置、形状等几何信息，并由此识别环境中的物体，图像上的每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置则与空间物体表面相应点的几何位置无关。

为了定量地描述光学成像过程，我们首先定义以下三个坐标系：图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系。

摄像机采集的图像以标准电视信号的形式输入计算机，经计算机中的专用模数转换板变换成数字图像。

每幅数字图像在计算机内为数组，行列的图像中的每一个元素（称为象素，pixel）的数值既是图像点的亮度（或称灰度，若为彩色图像，则图像上象素的亮度将由红、绿、蓝三种颜色的亮度值来表示）。

如图1-1表示，在图像上定义直角坐标系、，每一个象素的坐标分别是该象素在数组中的列数与行数。

所以，是以象素为单位的图像坐标系的坐标。

由于只表示象素位于数组中的列数与行数，并没有用物理单位表示出该象素在图像中的位置，因而，需要再建立以物理单位（例如毫米）表示的图像坐标系，该坐标系以图像内某一点为原点，轴与轴分别与、轴平行。

摄像机成像几何关系可由图1-2表示。

其中点称为摄像机光心，轴和轴与图像的轴与轴平行，轴为摄像机的光轴，它与图像平面垂直，光轴与图像平面的交点，即为图像坐标系的原点，由点与，，轴组成的直角坐标系称为摄像机坐标系。

为摄像机焦距。

图1-2 摄像机坐标系与世界坐标系摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系可以用旋转矩阵与平移向量来描述。

因此，空间中某一点在世界坐标系与摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是与，于是存在如下关系：其中，为的旋转矩阵，为的平移矩阵，定义为、、为坐标变换过程中沿轴，轴，轴三个方向的平移量。

医学影像分析中的骨骼模型重建研究随着医疗技术的不断发展，医学影像学在诊断和治疗领域中发挥着越来越重要的作用。

医学影像学中的重要一环是图像分析，其中骨骼模型重建是一项极为重要的技术，可用于疾病诊断、手术规划和治疗方案优化等方面。

医学影像中的骨骼模型医学影像中的骨骼模型一般指具有骨骼结构的模型，它可以用于表示人体骨骼结构，进行手术规划和骨折复位等操作。

在医学影像学中，骨骼模型是由CT或MRI数据生成的三维模型。

通过对骨骼模型进行分析和重建，可以实现更加精确的诊断和治疗。

骨骼模型的生成方法骨骼模型的生成方法主要有两种：基于逐层分割的方法和基于三维体绘制的方法。

基于逐层分割的方法是通过对采集的医学影像进行逐层分割，得到骨骼区域的二维轮廓，再将二维轮廓拼接得到三维模型。

这种方法的优点是能够较为准确地生成骨骼模型，但缺点是需要人工进行分割，耗时耗力。

基于三维体绘制的方法是利用CAD软件对医学影像进行三维建模。

这种方法相对于基于逐层分割的方法来说，生成速度更快，不需要颗粒化的图像，可以直接利用医学影像中的三维信息生成骨骼模型。

但是，由于医学影像中的三维信息受到采集设备的限制，所以这种方法对于模型准确性的要求更高。

骨骼模型的重建骨骼模型的重建主要是利用医学影像中骨骼区域的信息进行重建。

这种方法基于医学影像数据，对骨骼进行三维建模。

一般情况下，需要进行以下三个步骤：第一步，提取骨骼区域信息。

这是骨骼模型重建的关键步骤，通过图像分割算法，可以将影像中的骨骼区域提取出来。

第二步，对提取出来的骨骼区域信息进行柔性变形处理，使其更加接近真实解剖情况。

第三步，将柔性变形后的骨骼区域信息进行三维重建，得到骨骼模型。

这一步可以利用三维建模软件完成。

骨骼模型的应用骨骼模型的应用广泛，主要包括医学影像诊断、手术规划和骨折复位等方面。

医学影像中的骨骼模型可以用于疾病诊断，快速定位病灶所在位置，进一步指导医生开展有效的治疗方案。

此外，骨骼模型在手术规划中也有很大的作用。

医疗图像处理中的骨骼网格重建算法研究概述：医疗图像处理在诊断和治疗过程中起着至关重要的作用，特别是在骨骼相关疾病的诊断和手术规划中。

骨骼网格重建算法是医疗图像处理中的重要研究领域之一。

它可以通过从二维或三维医学图像数据中提取骨骼结构，为医生提供准确的骨骼模型，以辅助疾病诊断、手术规划和患者康复等方面。

背景：医疗图像处理中的骨骼网格重建算法在过去的几十年中得到了快速发展。

传统的方法主要基于基于数学形态学的技术，如骨架化和形态学运算，但这些方法在处理复杂的骨骼结构和噪声图像时存在一定的局限性。

随着计算机视觉和机器学习技术的进步，新的算法和方法被提出，并且能够更准确地提取和重建骨骼网格。

算法研究：近年来，基于深度学习的方法在医疗图像处理中获得了广泛的关注。

这些方法通常包括两个主要步骤：特征提取和重建骨骼网格。

在特征提取阶段，常用的方法是采用卷积神经网络（CNN）或其变种来学习图像特征。

这些网络能够自动从医学图像中提取出骨骼结构的特征，具有很好的鲁棒性和准确性。

在重建骨骼网格阶段，常用的方法是采用分割、曲面重建和网格优化等技术。

通过这些步骤，可以从医学图像数据中恢复出准确的骨骼网格模型。

在骨骼网格重建算法研究中，还有一些挑战需要克服。

首先，医学图像数据的质量和噪声对于骨骼网格重建算法的准确性具有很大的影响。

因此，需要采取一些预处理技术，如噪声滤波和增强图像对比度等，来改善图像质量。

其次，骨骼网格结构的复杂性也对算法的性能提出了挑战。

有些技术例如曲线插值和网格拓扑理论可以用来处理复杂的骨骼结构，但仍有待进一步研究和改进。

在未来，我相信骨骼网格重建算法将继续得到改进和优化。

随着计算机硬件和算法的进步，我们可以期望更准确、高效和实用的算法应用于医疗图像处理中，为医生和患者提供更好的服务和治疗效果。

此外，随着医疗技术的发展，新的医学图像数据类型（如磁共振成像和多模态图像）的应用也将对骨骼网格重建算法提出新的要求和挑战。

三维模型的骨架通常指模型的中轴，它是一组位于物体中心位置的曲线集合，是物体的一种很重要的拓扑形状描述符[1]，能够清晰地呈现模型的形状信息和拓扑特性，提供模型的语义学信息。

因此在模型动画[2]、模型重建[3]、图形检索[4]、图像分割[5-6]和医学图像[7]等很多方面得到广泛的应用和研究。

传统的骨架提取方法一般基于三维体素模型，而由三维扫描仪得到的点云模型散乱且无语义特征，在骨架基于优化DRG的三维人体点云骨架提取方法侯培1，2，田庆国1，2，葛宝臻1，2HOU Pei1，2,TIAN Qingguo1，2,GE Baozhen1，21.天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津3000722.光电信息技术教育部重点实验室，天津3000721.School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University,Tianjin300072,China2.Key Laboratory of Opto-Electronics Information Technology of Ministry of Education,Tianjin300072,ChinaHOU Pei,TIAN Qingguo,GE Baozhen.Research on method of extracting skeletal curves of3D human scanning data based on optimizing puter Engineering and Applications,2014,50（18）：182-187.Abstract：By minimizing the energy function,the optimization algorithm on the Discrete Reeb Graph（DRG）is put forward to reduce the deviation of the branch skeletal curves from the medial axis.The proposed method takes the DRG of the model as the initial skeleton curve,and later defines an energy function to deal with deviation.The distance field gradient of the scanning data leads the initial skeleton curve to the axis position step by step through iteratively adjusting positions of target curve,and the optimized skeletal curves can be realized when the energy value of the curves is minimized.In the experiments,the proposed method is applied to the scanning data of the same model under four different postures and four different models with the same posture respectively,and it also compares this algorithm with curve skeleton extraction viaLaplacian-based contraction.The results verify that the optimized algorithm proposed can adapt to different postures and different body types,and ensure that ultimate curves are closest to the medial axis.Moreover,better descriptions on fea-tures of furcation curves can also be obtained.Key words：Discrete Reeb Graph（DRG）;three dimensional human scanning data;extract skeletal curves;minimizing the energy function摘要：针对离散Reeb图（Discrete Reeb Graph，DRG）描述人体骨架时分支部位骨架线偏离中轴的问题，采用了能量函数最小化的方法对DRG曲线进行优化。