基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现
步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析
步态识别论文：基于人体骨架提取的步态分析步态识别论文:基于人体骨架提取的步态分析【中文摘要】近年来,随着社会对敏感场合安全需求的提高,生物特征识别作为一种身份鉴别技术,在全球范围得到了大力的研究和发展。
相比于传统的身份识别方法,步态识别作为第二代识别技术,可以通过一个人独特的走路姿势来达到识别个体的,具有远距离非接触性,隐蔽不侵犯性,难以隐藏伪装性的优点,在视觉监控领域具有显著的优势。
本文从一个步态视频展开进行深入研究,运用MATLAB7.0软件进行图像处理,提出了运用人体骨架的步态识别方法,其研究内容主要包括以下几个方面:首先,采用背景减除法从图像序列中提取出运动目标轮廓,并运用形态学运算对人体轮廓进行处理,除掉图像中的小空洞和噪声。
然后,对步态运动的周期性进行分析,利用人体运动的宽度变化信息计算步态周期。
最后,利用“行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息”这一观点,根据人体解剖学的虚拟骨架等知识,通过对人体骨架下肢运动的分析,提取步态周期内的下肢角度值变化作为步态特征。
步态是具有非常大潜力的生物特征识别技术,目前关于步态识别的研究主要还是处在理论阶段,要将该技术投产实用,还有一系列难点问题需要解决。
但是就我们实验发现,本文基于人体骨架的步态分析,能提取出人体的步态特征,对于个体识别系统的完善具有相当大的意义。
通过实验,进一步说明了步态识别技术的研究价值和光明前景。
【英文摘要】With a growing need for security insecurity-sensitive environment,biometrics recognition,as a human identification approach , has been greatly researched andpared to the traditional ID recognition method, the second-generation biometric recognition technology based on vision movement canidentify individuals by their unique walking manners. Gait has its own advantages which are long-distant, untouched, non body-invading and difficult to conceal, is very attractive in the field of visual surveillance.Based on a gait video clip and applying MATLAB7.0 software to processing images, the gait recognition method of using the human skeleton is proposed in this paper, which mainly covers the following issues:Firstly, the background subtraction is used in gait detection to recover the moving object after scanning the original image. Principal curves can reflect the inherent structure of the data and describe nonlinear data, which is beneficial to the contour extraction. Secondly, Gait cycle is analyzed,then width and height of body analysis is performed to computer stly, based on the idea that joint-angle trajectories of body parts in walking motion include sufficient dynamic identity information,a gait recognition method based on lower-limb motion analysis and dynamic time wrapping is proposed.For each gait sequence,according to the knowledge of human body anatomy, the coordinates of lower-limb joints are obtained by analyzing lower-limb motion,and then the trajectories of lower-1imb angles in one cycle are extracted as featurevectors.Undoubtedly, gait is a quite potential biometric. However, relevant study mainly stays at in the phase of theory research at present, and in order to apply the technology into practice, there are still a lot of urgent problems needed to be resolved. Experimental results that the characteristic of the human gait can be identifiedbased on the analysis of human skeleton, which has significant importance for the improvement of individual recognition. Experiments further show the research value and the bright future of the gait recognition.【关键词】步态识别细化人体骨架关节角度【英文关键词】gait recognition thin humanskeleton joint angle【备注】索购全文在线加好友:1.3.9.9.3.8848同时提供论文写作一对一指导和论文发表委托服务【目录】基于人体骨架提取的步态分析摘要5-6 Abstract 6 第一章绪论 9-15 1.1 步态识别简介 9-10 1.2 步态识别的理论依据和发展状况10-12 1.3 步态识别系统 12-13 1.4 论文的组织结构13-15 第二章步态识别技术介绍 15-28 2.1 MATLAB7.0 简介 15-18 2.1.1 图像和MATLAB 15-16 2.1.2 MATLAB 的特色和应用 16-18 2.2分割运动目标 18-19 2.2.1 时域差分法 18 2.2.2 背景减除法 18-19 2.2.3 光流法 19 2.3 步态特征提取19-23 2.3.1 基于模型的方法 19-22 2.3.2 基于统计的方法 22-23 2.4 分类识别 23-27 2.4.1 分类识别方法 23-25 2.4.2 分类数据库 25-27 2.5 本章小结27-28 第三章运动目标分割与形态学运算 28-38 3.1运动目标分割 28-33 3.1.1 运动背景的建模29-31 3.1.2 特定阈值下的图像差分 31-33 3.2 形态学运算处理 33-363.2.1 膨胀 34-35 3.2.2 腐蚀35 3.2.3 基于膨胀和腐蚀的形态学处理及分析35-36 3.3 轮廓线提取 36-37 3.4 本章小结37-38 第四章步态周期内骨架及下肢运动变化分析38-58 4.1 步态周期 38-40 4.1.1 步态周期定义38-39 4.1.2 步态周期提取 39-40 4.2 细化与人体骨架的获取 40-43 4.2.1 图像的细化 40-42 4.2.2 人体骨架的定义 42-43 4.2.3 人体骨架的获取 43 4.3 下肢运动分析及特征提取 43-50 4.3.1 下肢关节点角度分析44-46 4.3.2 人体骨架下肢特征提取 46-50 4.4 下肢特征提取方法性能分析 50-56 4.4.1 人体轮廓下肢特征提取50-54 4.4.2 性能比较与分析 54-56 4.5 特征提取后续处理 56 4.6 本章小结 56-58 第五章总结与展望58-60 5.1 论文研究工作的总结 58-59 5.2 展望59-60 参考文献 60-63 攻读学位期间发表论文63-64 致谢 64-65 附件 65。
matlab 骨架分支个数
在MATLAB中，计算二值图像的骨架（Skeleton）的分支个数可以使用一些内建的函数。
通常，这包括使用bwmorph函数来提取骨架，然后使用bwmorph或其他相关函数来计算骨架的分支数。
以下是一个简单的示例：
这个例子假设你的二值图像存储在your_binary_image.png文件中。
在代码中，首先使用bwmorph函数提取二值图像的骨架，然后使用bwmorph函数和'branchpoints'参数来检测骨架中的分支点，并最终计算分支数。
请注意，这只是一个简单的示例。
具体的实现可能会根据你的图像和需求而有所不同。
如果你的骨架提取和分析更为复杂，你可能需要使用更高级的图像处理工具和算法。
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，用于提取多边形的中轴线或骨架结构。
在Python中，有几种常
见的算法和库可以用来实现多边形骨架提取，下面我将从多个角度
介绍几种常见的方法。
1. Medial Axis Transform (MAT)，中轴变换是一种常见的多
边形骨架提取算法。
在Python中，你可以使用scikit-image库来
实现MAT。
该库提供了medial_axis函数，可以直接对多边形进行
中轴变换处理。
2. Voronoi Diagram，沃罗诺伊图也可以用于多边形骨架提取。
你可以使用SciPy库中的spatial模块来计算Voronoi图，然后从Voronoi图中提取多边形的骨架结构。
3. Distance Transform，距离变换也是一种常见的多边形骨架
提取方法。
你可以使用OpenCV库或者scikit-image库中的
distance_transform_edt函数来计算多边形的距离变换，然后从中
提取骨架。
4. Skeletonization Algorithms，还有一些专门用于骨架提取的算法，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
你可以在Python中实现这些算法，或者使用一些开源的图像处理库中已经实现好的算法。
在实际应用中，选择哪种算法取决于你的具体需求和多边形的特征。
每种算法都有自己的优缺点，需要根据具体情况进行选择。
希望以上信息能够帮助到你，如果有更多问题，欢迎继续提问。
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取（原创实用版）目录一、引言二、拉普拉斯算子迭代法简介三、点云骨架提取的必要性四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法五、实验结果与分析六、结论正文一、引言随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、计算机视觉等。
点云数据通常包含大量冗余信息，这就需要对点云进行处理以减少数据量，提高数据质量。
点云骨架提取就是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点，它是点云处理的基础步骤。
本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
二、拉普拉斯算子迭代法简介拉普拉斯算子是一种常用的图像平滑算子，它可以通过迭代法求解。
拉普拉斯算子迭代法的基本思想是：在保持边界不变的情况下，对图像进行平滑处理，使得图像的能量函数值不断减小，直至收敛到最小值。
三、点云骨架提取的必要性点云骨架提取是点云处理中的关键步骤，其主要目的是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点。
点云骨架提取对于点云的简化、特征提取、匹配和识别等后续处理具有重要意义。
四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
该方法首先对点云进行预处理，包括去噪、采样等操作；然后计算点云的拉普拉斯矩阵；接着通过迭代法求解拉普拉斯矩阵的特征值和对应的特征向量，得到点云的骨架点；最后对骨架点进行排序，得到点云的骨架。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个点云数据集上进行了实验。
实验结果表明，本文提出的方法在提取点云骨架方面具有较高的准确性和效率。
同时，我们还对不同参数设置下的方法进行了比较，结果表明，合理的参数设置可以进一步提高方法的性能。
六、结论本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
实验结果表明，该方法具有较高的准确性和效率，可以为点云的后续处理提供有效的支持。
视频中运动人体骨架提取方法
视频中运动人体骨架提取方法作者：吴翊萱贺俊吉来源：《电脑知识与技术》2017年第10期摘要：提出一种基于ZHANG和SUEN快速并行细化算法（即zs细化）的人体骨架提取方法。
首先使用高斯混合建模背景差分法提取运动人体二值前景图像，再利用zs细化算法对人体二值图像进行初步细化，最后使用8个模板对zs细化结果进行单像素化得到单像素宽的人体骨架模型。
实验结果表明，该方法能成功提取单像素宽的人体骨架，简单高效，针对单幅图像提取骨架平均耗时仅需0.3秒。
关键词：高斯混合建模；zs细化；单像素宽；骨架模型中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）10-0151-031.概述运动人体行为分析是现今计算机视觉领域中一个备受关注的研究热点，其具有重要的研究意义和广泛的应用前景，如视频监控中异常行为检测、人机交互、虚拟现实、视频检索等。
人体骨架含有丰富的人体运动信息，对运动人体行为分析具有重要的作用。
对人体提取骨架模型不仅能保留人体的运动信息，减少无效的冗余信息，提高后续处理效率，还能在人体的骨架模型上进一步提取特征，用于后续人体运动行为分析的研究中。
用于骨架提取的方法主要有：基于Voronoi图的算法、基于链码的算法、基于距离变换的算法、基于形态学的算法以及细化算法。
由于细化算法一般能保证骨架的连通性且计算简单，考虑到人体骨架提取完整性以及实时性的要求，本文考虑采用细化算法来提取人体骨架。
本文提出一种基于ZHANG和SUEN快速并行细化算法（以下简称zS细化算法）的人体骨架提取方法，首先利用zS细化算法对运动人体二值图像进行初步细化，再在zs细化的基础上对图像进行单像素化操作。
利用此方法得到的人体骨架模型能保证连通性和单像素宽，且光滑无毛刺。
2.人体目标检测为了提取视频中运动人体的骨架，首先需要排除各种复杂背景的干扰，从视频中提取运动人体二值前景图像。
常见的运动目标检测方法主要有帧间差分法、背景差分法、光流法等等。
骨架提取算法
骨架提取算法
骨架提取算法是一种常用的图像处理算法，它可以从图像中提取出物体的骨架，即物体的主要轮廓线条。
骨架提取算法在计算机视觉、图像识别、机器人等领域有着广泛的应用。
骨架提取算法的基本思想是将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度，然后通过一系列的操作，得到物体的骨架。
这个过程可以分为两个步骤：轮廓线条的细化和骨架的提取。
轮廓线条的细化是指将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
这些算法都是基于局部像素的形态学操作，可以将轮廓线条细化到一个像素宽度。
骨架的提取是指从细化后的轮廓线条中提取出物体的骨架。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Medial Axis Transform 算法、Distance Transform算法等。
这些算法都是基于距离变换的思想，可以将轮廓线条转换成距离场，然后通过一些操作，得到物体的骨架。
骨架提取算法的优点是可以提取出物体的主要轮廓线条，可以减少图像处理的复杂度，提高图像处理的效率。
同时，骨架提取算法还可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
骨架提取算法的应用非常广泛，比如在计算机视觉领域，可以用于物体的识别、跟踪、分割等；在机器人领域，可以用于机器人的导航、路径规划等；在医学领域，可以用于医学图像的分析、诊断等。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理算法，它可以提取出物体的主要轮廓线条，可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
随着计算机视觉、机器人、医学等领域的不断发展，骨架提取算法的应用前景将会越来越广阔。
matlab图像处理综合实验实验报告
《数字图像处理》实验报告学院：专业：班级：姓名：学号：实验一实验名称：图像增强实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示；2.熟悉直方图均衡化；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器：计算机，Matlab软件实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。
图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。
空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。
图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。
实验内容如下：I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')0100200几何运算：I=imread('E:\cs.jpg');%subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30;K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算：I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算:I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')加法运算：clc;clear all;close all; i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308); for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); j1 = im2double(j); k = k + j1; end k=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')变换一200400600100200300400500变换二200400600100200300400500实验二实验名称：图像变换实验目的：（1）进一步对matlab的了解和使用；（2）学习如何在matlab中对数字图像的处理；实验原理：图像和其他信号一样，既能在空间域处理，也能在频率域处理。
基于骨架约束的人体轮廓图像变形算法
信息技术 XINXUISHU 2021年第4期基于骨架约束的人体轮廓图像变形算法蔡雨轩，车文刚**作者简介：蔡雨轩(1995 -),男，硕士研究生，研究方向为图像处理。
*通讯作者：车文刚(1963 -),男，博士，硕士生导师，教授,研究方向为人工智能和模式识别。
(昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明650500)摘 要：经典的基于控制点的移动最小二乘变形方法，没有考虑到图像变形过程中图像的拓扑结构， 导致变形效果脱离现实人体轮廓结构，变得夸张且不符合常理。
而骨架刚好能完整地保留图像轮廓的拓扑结构。
提出一种在变形过程中加入骨架约束的变形算法，通过推导计算得到一个约束系数，使 每一个像素点的移动相对于骨架存在一个约束,从而达到真实有效的变形。
实验结果表明，文中方法可以使人体轮廓图像由瘦变胖的变形过程更加符合现实中人体曲线的变化情况。
关键词：计算机技术；图像变形；骨架约束;移动最小二乘法；人体轮廓图像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009 -2552(2021)04 -0069 -06DOI ： 10. 13274/j. cnki. hdzj. 2021.04.013Human contour image deformation algorithm based on skeleton constraintCAI Yu-xuan , CHE Wen-gang(Faculty of Information Engineering and Automation , Kunming University of Science and Technology , Kun ming 650500, China)Abstract : The control points based classic moving least squares deformation method does not take into ac count the topological structure of the image in the process of image deformation , causing the deformationeffect to deviate from the contour structure of the actual human body , which becomes exaggerated and un reasonable ・ The skeleton could just keeps the complete topological structure of the image contour ・ This pa per proposes a deformation algorithm that adds the skeleton constraint in the deformation process , and ob tains a constraint coefficient through derivation and calculation , which allows the movement of each point tohave a constraint relative to the skeleton , so as to achieve an effective deformation. The experimental results show that the method can make the process from thin to fat of human body contour more in line with thechange of the human body curve in reality.Key words ： computer technology ； image deformation ； skeleton constraint ； moving least square method ； human body contour image o 引言图像变形技术是指按一定的规则或方法,生 成平滑的、真实的变形效果的图像处理技术。
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[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
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
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。
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。
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着广泛的应用。
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。
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
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。
[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
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。
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.