Texture mapping is an important technique for high -quality image generation in computer graphics. In this paper, the shortcoming of the traditional texture mapping approaches is analysed and a general bidirectional t...Texture mapping is an important technique for high -quality image generation in computer graphics. In this paper, the shortcoming of the traditional texture mapping approaches is analysed and a general bidirectional texture mapping method is proposed. Based on the bidirectional mapping, an algorithm for mapping an image to an arbitrary polygon in 3D space is given.展开更多
目的探究基于3.0 T MRI T2 mapping的纹理特征在膝关节骨性关节炎(keen osteoarthritis,KOA)患者不同程度软骨损伤分级中的诊断性能。材料与方法回顾性分析实验组骨性关节炎患者72个膝关节及对照组健康志愿者22个膝关节。通过矢状位T2 m...目的探究基于3.0 T MRI T2 mapping的纹理特征在膝关节骨性关节炎(keen osteoarthritis,KOA)患者不同程度软骨损伤分级中的诊断性能。材料与方法回顾性分析实验组骨性关节炎患者72个膝关节及对照组健康志愿者22个膝关节。通过矢状位T2 mapping生成T2伪彩图,在T2伪彩图中画取ROI并标记国际软骨修复学会(International Cartilage Repair Society,ICRS)分级,选取ICRS MRI分级与关节镜分级一致的201个关节面图像,采用OK软件提取、分析纹理参数。按7∶3的比例随机选取143个关节面图像作为训练集,剩余58个关节面图像作为验证集。对训练集的参数用Spearman及sbf(select by filter)进行特征过滤,用随机森林函数进行特征选择,用ctree建立模型,给出特征在鉴别正常软骨及不同软骨损伤分级中的权重。用曲线下面积(area under the curve,AUC),敏感度、特异度,准确度来评价模型预测正常软骨及不同软骨损伤分级的性能。结果MinLocation、MaxSize及Maximun3DDiameter权重均一致较大,其中MinLocation在各损伤分级中权重均最大,超过0.75。集训集中正常软骨的AUC值为0.91,Ⅰ级损伤的AUC值为0.82,Ⅱ级损伤的AUC值为0.84,Ⅲ级损伤的AUC值为0.88;验证集中正常软骨的AUC值为0.87,Ⅰ级损伤的AUC值为0.74,Ⅱ级损伤的AUC值为0.84,Ⅲ级损伤的AUC值为0.96。AUC最高的是验证集中Ⅲ级损伤软骨,为0.96;其次是训练集中正常软骨,为0.91。无论在训练集还是验证集中都表现出了良好的预测价值。敏感度最高的是训练集中Ⅰ级损伤软骨,为0.83;特异度最高的是训练集中Ⅲ级损伤软骨,为0.98。结论通过T2 mapping提取的纹理参数在不同软骨损伤程度中有较好的鉴别能力。展开更多
本文论证了超分辨率图像复原计算中的两个性质,并基于此在MAP(Maximum A Posteriori)框架下提出了一种新的纹理自适应算法.算法首先根据低分辨率图像和高分辨率图像近似计算的可类比性质计算初始图像,使初始图像的质量更高,并根据超分...本文论证了超分辨率图像复原计算中的两个性质,并基于此在MAP(Maximum A Posteriori)框架下提出了一种新的纹理自适应算法.算法首先根据低分辨率图像和高分辨率图像近似计算的可类比性质计算初始图像,使初始图像的质量更高,并根据超分辨率复原图像阶跃边缘的陡坡性质,将三边滤波正则化应用于迭代运算中,更好地保护了图像的陡坡和屋顶边缘.算法可根据图像的纹理自动计算初始图像融合参数以及正则化函数中的梯度阈值等参数,解决了以往超分辨率图像复原算法参数调整复杂的问题.实验结果表明,本文算法在没有人工参与的情况下,重建图像的客观评价和主观质量均有明显提高.展开更多
文摘Texture mapping is an important technique for high -quality image generation in computer graphics. In this paper, the shortcoming of the traditional texture mapping approaches is analysed and a general bidirectional texture mapping method is proposed. Based on the bidirectional mapping, an algorithm for mapping an image to an arbitrary polygon in 3D space is given.
文摘目的探究基于3.0 T MRI T2 mapping的纹理特征在膝关节骨性关节炎(keen osteoarthritis,KOA)患者不同程度软骨损伤分级中的诊断性能。材料与方法回顾性分析实验组骨性关节炎患者72个膝关节及对照组健康志愿者22个膝关节。通过矢状位T2 mapping生成T2伪彩图,在T2伪彩图中画取ROI并标记国际软骨修复学会(International Cartilage Repair Society,ICRS)分级,选取ICRS MRI分级与关节镜分级一致的201个关节面图像,采用OK软件提取、分析纹理参数。按7∶3的比例随机选取143个关节面图像作为训练集,剩余58个关节面图像作为验证集。对训练集的参数用Spearman及sbf(select by filter)进行特征过滤,用随机森林函数进行特征选择,用ctree建立模型,给出特征在鉴别正常软骨及不同软骨损伤分级中的权重。用曲线下面积(area under the curve,AUC),敏感度、特异度,准确度来评价模型预测正常软骨及不同软骨损伤分级的性能。结果MinLocation、MaxSize及Maximun3DDiameter权重均一致较大,其中MinLocation在各损伤分级中权重均最大,超过0.75。集训集中正常软骨的AUC值为0.91,Ⅰ级损伤的AUC值为0.82,Ⅱ级损伤的AUC值为0.84,Ⅲ级损伤的AUC值为0.88;验证集中正常软骨的AUC值为0.87,Ⅰ级损伤的AUC值为0.74,Ⅱ级损伤的AUC值为0.84,Ⅲ级损伤的AUC值为0.96。AUC最高的是验证集中Ⅲ级损伤软骨,为0.96;其次是训练集中正常软骨,为0.91。无论在训练集还是验证集中都表现出了良好的预测价值。敏感度最高的是训练集中Ⅰ级损伤软骨,为0.83;特异度最高的是训练集中Ⅲ级损伤软骨,为0.98。结论通过T2 mapping提取的纹理参数在不同软骨损伤程度中有较好的鉴别能力。
文摘本文论证了超分辨率图像复原计算中的两个性质,并基于此在MAP(Maximum A Posteriori)框架下提出了一种新的纹理自适应算法.算法首先根据低分辨率图像和高分辨率图像近似计算的可类比性质计算初始图像,使初始图像的质量更高,并根据超分辨率复原图像阶跃边缘的陡坡性质,将三边滤波正则化应用于迭代运算中,更好地保护了图像的陡坡和屋顶边缘.算法可根据图像的纹理自动计算初始图像融合参数以及正则化函数中的梯度阈值等参数,解决了以往超分辨率图像复原算法参数调整复杂的问题.实验结果表明,本文算法在没有人工参与的情况下,重建图像的客观评价和主观质量均有明显提高.
