基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
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[4].[美]冈萨雷斯.数字图像处理（第二版）[M].北京：电子工业出版社，2007
2007
[5].张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程[M].北京:人民邮电出版社,
2011
[6].秦筱威一种有效的骨架毛刺去除算法[J].华中科技大学学报,2004,(12): 28-31
[7].杨承磊,孟祥旭等.带状图像交叉区域的骨架求解算法[J].计算机辅助设计
毕业设计（论文）
题目：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
系别信息工程系
专业名称通信工程
班级学号098204232
学生姓名俞浩然
指导教师欧巧凤
二O一三年五月
毕业设计（论文）任务书
I、毕业设计(论文)题目：
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：
Keywords:medial axiscurve-skeletonSkeleton algorithm
Signature of Supervisor :
1绪论
1.1
随着扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的提高，模型己成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。对模型的使用与研究在娱乐、医学、机械工程、计算机仿真和虚拟现实，工业应用等领域得到了认间，日益发达的互联网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件，这些都导致对维模型应用需求的增长。但是三维模型的信息量很大，同时三维模型的描述方法多样，如点集合表示法、多边形网格表示法和体素表示法等，这也使得三维模型在许多应用中发生占用存储空间过大、运行计算负载过重、达不到时计算的情形。所以需要一种"紧凑的"表示方式来尽可能完整，全面地表示描述三维模型的结构特征信息等。其中最常用一种简化的表示方式就是使用一维曲线，一般称为中心线或者线性骨架。利用物体的骨架来捕述对象是一种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。骨架作为计算机图形学、计算几何学、点集拓扑学和图论等跨学科专业的研究内容，有丰富的理论支撑和很多成熟的数学工具可以利用。自从Blum[1]的开创性研究以来，数十年来研究者们从不同的角度研究了骨架的各个侧面，并且将它应用到越来越广泛的领域之中。这些领悟几乎涉及到计算机视觉和图像理解领域的方方面面。
在本文首先详尽讨论了骨架的各种定义及骨架提取算法的研究现状，通过对不同类别的骨架算法的分析比较，得出不同类别的骨架算法的优缺点。接下来研究了生成三维体素模型的问题，分析比较现有体素化方法的优缺点，重点采用最小包围盒改进了基于欧式距离测度网格模型的体素化算法，在Matlab平台上实现其加速算法并集成到三维模型骨架提取可视化实验平台，实验证实了该算法的高效性，满足课题的需要。最后系统地分析了我们需要开发的模型骨架算法，重点探讨并实现了几种代表性的骨架提取算法，给出实验结果比较各自的特点，分析并提出改进建议。
在过去的二十年里，科研工作者在三维骨架提取领域已经开发了很多的算法，并且新的算法也正在不断出现。2006年美国Rutgers大学的Cornea等人详尽综述了三维线性骨架提取的应用与研究，并在网站上公开了部分算法的源代码供大家使用。可以说这极大方便了研究者，但Cornea提供的源代码读取数据格式不统一，同时缺乏可视化显示，非常不便于重复使用。为避免重复使用，非常有必要充分利用各种已有算法，开发二维、三维骨架提取平台。
骨架是原始图形的一种压缩表示，与原始图形保持了相同的拓扑结构，并且存在于图形的对称轴上，能够同时反映图形的拓扑与形状信息，减少原始图形的冗余信息，是在二维或三维空间里描述物体基本拓扑的有力抽象化手段。三维模型的骨架是该物体的直观图或中心线的表示。应用中它可以代替原三维模型参与许多运算，从而大大减少计算开销，可广泛用于医学可视化、模式识别、计算机动画等领域。近年来，随着体可视化技术的发展以及体图形学的出现，使得三维骨架提取成为了一个研究热点。
III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：
第1周-第3周：查找资料，翻译英文文献，撰写开题报告。
第4周-第8周：程序流程框图编制、源程序设计，系统软件设计及调试。
第9周-第13周：实验数据分析。
第14周-第16周：撰写毕业论文，准备答辩。
Ⅳ、主要参考资料：
[1].[美]恩格尔W K. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].西安:西安交
与图形学学报, 2000, (9): 677-681.
信息工程系通信工程专业类0982042班
学生（签名）：
填写日期：自2013年2月21日至2013年5月28日
指导教师（签名）：
助理指导教师(并指出所负责的部分)：
通信工程系主任（签名）：
学士学位论文原创性声明
本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
学习数字图像处理技术，深入研究中轴变换的各种算法原理，采用MATLAB编程，
完成中轴变换，要求算法效率较高，且能较好的抑制噪声。
具体要求如下：
1﹑充分了解数字图像处理原理
2、熟悉MATLAB开发环境，图像转换、骨架提取等相关算法
3、采用Matlab实现图像二值化和中轴变换
3、比较各种算法的处理效果；并进行算法性能分析
1.2
骨架是表示物体的一种很自然的形式，三维模型的骨架可以看成是由物体中所有的最大内接球中心所在位置点构成。三维模型的骨架在计算机视觉、医学图像可视化、特征提取与表示、模型匹配跟踪等诸多领域有Baidu Nhomakorabea广泛的应用。
骨架算法的研究工作已经开展了三十多年，其中二维图形的骨架算法研究比三维情况下要成熟许多。最初三维物体骨架提取算法使用人工指定的方法。人工指定算法要求用户一张张地在切片上直接指定中心点，然后再将点连成线。这种方法耗时费力，己很少采用。当前的研究主要可以分为以下四类。第一类是基于拓扑与几何分析的方法，通过构造模型的Voronoi图或Reeb图来得到骨架；第二类是拓扑细化法(TopologyThinning)，又称为模拟烧草模型算法，此类算法从边界开始，反复迭代地逐层剥离离散后的模型，直至剩下一维的骨架；第三类方法是基于距离场的方法，它们先生成关于模型的距离场，再提取距离场中的局部极值点，然后连接这些点，并作一些细化调整得到骨架；第四类是广义势场方法，假设模型的边界上聚集了均匀分部的同种电荷电源，采用牛顿静电力学模型建立立场，让种子点逐步移动到达力学平衡点，然后依据种子点的相邻关系连接这些平衡点得到骨架。下面分别详细介绍各类算法的研究情况。
作者签名：日期：
导师签名：日期：
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
学生姓名：俞浩然班级：0982042
指导老师：欧巧凤
摘要：骨架作为二维、三维数据在计算机辅助设计、数字博物馆、医学图像处理、科学数据可视化、计算机图形学、虚拟现实和游戏等领域的迅猛发展，使之成为继图像、音频、视频以来又一种重要的多媒体数据形式。其中最常用的一种简化表示方式就是使用一维曲线，一般称为骨架。利用物体的骨架来描述对象是一种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。
通大学出版社，2002
[2].[美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with
MATLAB(Second Edition)[M].北京:电子工业出版社，2002
[3].[美]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M].北京：电子工业出版社，2005
作者签名：日期：
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学科技学院可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
关键词：中轴，线性骨架，骨架算法
指导老师签名：
Study onskeleton extractionalgorithmrealization based on MATLAB
Student name :Yu HaoranClass:0982042
Supervisor : OuQiaofeng
Abstract：Prevailing in the world of Computer-Aided Design, digital museum, medical imaging, scientific visualization, virtual reality, computer graphics and gaming environment, Three-dimensional (3D) data become more and more a common feature of nowadays multimedia. The line-like representation is a one-dimensional (ID) abstraction of a three-dimensional (3D) object, consisting of a set of curves embedded in 3D space. This line-like representation of a 3D object is also known as the centerline or the curve-skeleton. As a reduced representation, the curve-skeleton capture the essential shape (topology and geometry) of the underlying 3D object in an easy to understand and very compact form, also increase the efficiency of memory usefulness and compress ratio.In this paper firstly discussed the research status of all kinds of definitions andskeleton extractionalgorithm framework, through analysis and comparison of different categories of skeleton algorithm, advantages and disadvantages of the different categories of skeleton algorithm. The next generation of 3D voxel model, compares the advantage and disadvantage of existing voxelization method, focusing on the use of the minimum bounding box of Euclidean distance measure grid model voxelization algorithm based on improved, the acceleration algorithm and integrated into the 3D model visualization platform skeleton extraction on the Matlab platform, the experiment proved efficiency of the algorithm, to meet the need of task. Finally, systematic analysis of the model skeleton algorithm we need to develop, mainly discusses and implements several representative skeleton extraction algorithm, the respective characteristics of comparative experimental results are given, analysis and improvement suggestions.
2007
[5].张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程[M].北京:人民邮电出版社,
2011
[6].秦筱威一种有效的骨架毛刺去除算法[J].华中科技大学学报,2004,(12): 28-31
[7].杨承磊,孟祥旭等.带状图像交叉区域的骨架求解算法[J].计算机辅助设计
毕业设计（论文）
题目：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
系别信息工程系
专业名称通信工程
班级学号098204232
学生姓名俞浩然
指导教师欧巧凤
二O一三年五月
毕业设计（论文）任务书
I、毕业设计(论文)题目：
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：
Keywords:medial axiscurve-skeletonSkeleton algorithm
Signature of Supervisor :
1绪论
1.1
随着扫描技术和计算机图形学的发展以及计算机性能的提高，模型己成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。对模型的使用与研究在娱乐、医学、机械工程、计算机仿真和虚拟现实，工业应用等领域得到了认间，日益发达的互联网技术为人们对三维模型的共享和处理提供了条件，这些都导致对维模型应用需求的增长。但是三维模型的信息量很大，同时三维模型的描述方法多样，如点集合表示法、多边形网格表示法和体素表示法等，这也使得三维模型在许多应用中发生占用存储空间过大、运行计算负载过重、达不到时计算的情形。所以需要一种"紧凑的"表示方式来尽可能完整，全面地表示描述三维模型的结构特征信息等。其中最常用一种简化的表示方式就是使用一维曲线，一般称为中心线或者线性骨架。利用物体的骨架来捕述对象是一种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。骨架作为计算机图形学、计算几何学、点集拓扑学和图论等跨学科专业的研究内容，有丰富的理论支撑和很多成熟的数学工具可以利用。自从Blum[1]的开创性研究以来，数十年来研究者们从不同的角度研究了骨架的各个侧面，并且将它应用到越来越广泛的领域之中。这些领悟几乎涉及到计算机视觉和图像理解领域的方方面面。
在本文首先详尽讨论了骨架的各种定义及骨架提取算法的研究现状，通过对不同类别的骨架算法的分析比较，得出不同类别的骨架算法的优缺点。接下来研究了生成三维体素模型的问题，分析比较现有体素化方法的优缺点，重点采用最小包围盒改进了基于欧式距离测度网格模型的体素化算法，在Matlab平台上实现其加速算法并集成到三维模型骨架提取可视化实验平台，实验证实了该算法的高效性，满足课题的需要。最后系统地分析了我们需要开发的模型骨架算法，重点探讨并实现了几种代表性的骨架提取算法，给出实验结果比较各自的特点，分析并提出改进建议。
在过去的二十年里，科研工作者在三维骨架提取领域已经开发了很多的算法，并且新的算法也正在不断出现。2006年美国Rutgers大学的Cornea等人详尽综述了三维线性骨架提取的应用与研究，并在网站上公开了部分算法的源代码供大家使用。可以说这极大方便了研究者，但Cornea提供的源代码读取数据格式不统一，同时缺乏可视化显示，非常不便于重复使用。为避免重复使用，非常有必要充分利用各种已有算法，开发二维、三维骨架提取平台。
骨架是原始图形的一种压缩表示，与原始图形保持了相同的拓扑结构，并且存在于图形的对称轴上，能够同时反映图形的拓扑与形状信息，减少原始图形的冗余信息，是在二维或三维空间里描述物体基本拓扑的有力抽象化手段。三维模型的骨架是该物体的直观图或中心线的表示。应用中它可以代替原三维模型参与许多运算，从而大大减少计算开销，可广泛用于医学可视化、模式识别、计算机动画等领域。近年来，随着体可视化技术的发展以及体图形学的出现，使得三维骨架提取成为了一个研究热点。
III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：
第1周-第3周：查找资料，翻译英文文献，撰写开题报告。
第4周-第8周：程序流程框图编制、源程序设计，系统软件设计及调试。
第9周-第13周：实验数据分析。
第14周-第16周：撰写毕业论文，准备答辩。
Ⅳ、主要参考资料：
[1].[美]恩格尔W K. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].西安:西安交
与图形学学报, 2000, (9): 677-681.
信息工程系通信工程专业类0982042班
学生（签名）：
填写日期：自2013年2月21日至2013年5月28日
指导教师（签名）：
助理指导教师(并指出所负责的部分)：
通信工程系主任（签名）：
学士学位论文原创性声明
本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
学习数字图像处理技术，深入研究中轴变换的各种算法原理，采用MATLAB编程，
完成中轴变换，要求算法效率较高，且能较好的抑制噪声。
具体要求如下：
1﹑充分了解数字图像处理原理
2、熟悉MATLAB开发环境，图像转换、骨架提取等相关算法
3、采用Matlab实现图像二值化和中轴变换
3、比较各种算法的处理效果；并进行算法性能分析
1.2
骨架是表示物体的一种很自然的形式，三维模型的骨架可以看成是由物体中所有的最大内接球中心所在位置点构成。三维模型的骨架在计算机视觉、医学图像可视化、特征提取与表示、模型匹配跟踪等诸多领域有Baidu Nhomakorabea广泛的应用。
骨架算法的研究工作已经开展了三十多年，其中二维图形的骨架算法研究比三维情况下要成熟许多。最初三维物体骨架提取算法使用人工指定的方法。人工指定算法要求用户一张张地在切片上直接指定中心点，然后再将点连成线。这种方法耗时费力，己很少采用。当前的研究主要可以分为以下四类。第一类是基于拓扑与几何分析的方法，通过构造模型的Voronoi图或Reeb图来得到骨架；第二类是拓扑细化法(TopologyThinning)，又称为模拟烧草模型算法，此类算法从边界开始，反复迭代地逐层剥离离散后的模型，直至剩下一维的骨架；第三类方法是基于距离场的方法，它们先生成关于模型的距离场，再提取距离场中的局部极值点，然后连接这些点，并作一些细化调整得到骨架；第四类是广义势场方法，假设模型的边界上聚集了均匀分部的同种电荷电源，采用牛顿静电力学模型建立立场，让种子点逐步移动到达力学平衡点，然后依据种子点的相邻关系连接这些平衡点得到骨架。下面分别详细介绍各类算法的研究情况。
作者签名：日期：
导师签名：日期：
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
学生姓名：俞浩然班级：0982042
指导老师：欧巧凤
摘要：骨架作为二维、三维数据在计算机辅助设计、数字博物馆、医学图像处理、科学数据可视化、计算机图形学、虚拟现实和游戏等领域的迅猛发展，使之成为继图像、音频、视频以来又一种重要的多媒体数据形式。其中最常用的一种简化表示方式就是使用一维曲线，一般称为骨架。利用物体的骨架来描述对象是一种既能强调物体的结构特征，也能提高内存使用率与数据压缩率的好方法。
通大学出版社，2002
[2].[美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with
MATLAB(Second Edition)[M].北京:电子工业出版社，2002
[3].[美]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M].北京：电子工业出版社，2005
作者签名：日期：
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学科技学院可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
关键词：中轴，线性骨架，骨架算法
指导老师签名：
Study onskeleton extractionalgorithmrealization based on MATLAB
Student name :Yu HaoranClass:0982042
Supervisor : OuQiaofeng
Abstract：Prevailing in the world of Computer-Aided Design, digital museum, medical imaging, scientific visualization, virtual reality, computer graphics and gaming environment, Three-dimensional (3D) data become more and more a common feature of nowadays multimedia. The line-like representation is a one-dimensional (ID) abstraction of a three-dimensional (3D) object, consisting of a set of curves embedded in 3D space. This line-like representation of a 3D object is also known as the centerline or the curve-skeleton. As a reduced representation, the curve-skeleton capture the essential shape (topology and geometry) of the underlying 3D object in an easy to understand and very compact form, also increase the efficiency of memory usefulness and compress ratio.In this paper firstly discussed the research status of all kinds of definitions andskeleton extractionalgorithm framework, through analysis and comparison of different categories of skeleton algorithm, advantages and disadvantages of the different categories of skeleton algorithm. The next generation of 3D voxel model, compares the advantage and disadvantage of existing voxelization method, focusing on the use of the minimum bounding box of Euclidean distance measure grid model voxelization algorithm based on improved, the acceleration algorithm and integrated into the 3D model visualization platform skeleton extraction on the Matlab platform, the experiment proved efficiency of the algorithm, to meet the need of task. Finally, systematic analysis of the model skeleton algorithm we need to develop, mainly discusses and implements several representative skeleton extraction algorithm, the respective characteristics of comparative experimental results are given, analysis and improvement suggestions.