專利名稱：虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體地說，是一種虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法。
背景技術(shù)：
近年，隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和醫(yī)學(xué)影像學(xué)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療成為研究的熱門，其中虛擬內(nèi)窺鏡(Virtual Endoscopy--VE)也從提出走向了快速發(fā)展的過程。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)一般由計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography-CT)和磁共振成像(Magnetic Resonance Image--MRI)等技術(shù)獲取，虛擬內(nèi)窺鏡技術(shù)正是由計(jì)算機(jī)根據(jù)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)建立虛擬組織環(huán)境，并完成器官組織的檢查。較之于傳統(tǒng)內(nèi)窺鏡技術(shù)，它具有無創(chuàng)傷，高精度，無危險(xiǎn)，無副作用等諸多優(yōu)點(diǎn)。現(xiàn)在，已經(jīng)研究出了虛擬結(jié)腸鏡(Virtual Colonoscopy--VC)、虛擬支氣管鏡(Virtual Bronchoscopy)、虛擬血管鏡(Virtual Angioscopy)等VE應(yīng)用，并開始應(yīng)用于臨床。虛擬結(jié)腸鏡的核心是中心線自動(dòng)生成方法?？焖俑咝У闹行木€生成算法一直是此系統(tǒng)的重點(diǎn)和難點(diǎn)?，F(xiàn)有中心線生成算法，一般可以分類為手工生成方法、細(xì)化算法和距離影射算法。距離影射算法從圖論的角度出發(fā)，將體數(shù)據(jù)看成一個(gè)圖，每個(gè)體素為圖的頂點(diǎn)，幾何上兩鄰頂點(diǎn)用邊連接。中心線就是從始點(diǎn)到終點(diǎn)的一條路徑，使用Dijkstra最短路徑算法計(jì)算得出。顯然，距離影射方法能保證中心線的連通性和單一性，在中心性方面，一般認(rèn)為它很難達(dá)到細(xì)化算法的中心性。Ingmar Bitter等提出了一個(gè)懲罰距離的方法解決中心性問題，該方法對(duì)與邊緣體素所相鄰的邊的增加一定的懲罰距離，從而使得最短路徑不會(huì)靠近邊緣，該方法還通過梯度方法有效的裁減了邊緣數(shù)據(jù)，當(dāng)計(jì)算梯度本身也需要較大的代價(jià)。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，Ming Wang等人在《IEEE醫(yī)學(xué)圖像處理期刊(IEEE Transactions On Medical Imaging)》上發(fā)表的“虛擬結(jié)腸鏡中結(jié)腸中心線自動(dòng)提取算法(Automatic Centerline Extraction for VirtualColonoscopy)”(2002，21(12)1450-1460)一文中提出的中心線算法首先計(jì)算出所有體素到邊緣的距離(Distance From Boundary-DFB)，然后用1/DBF(p)作為到點(diǎn)p的邊的權(quán)值，該方法簡(jiǎn)單有效的解決了傳統(tǒng)算法的中心性問題。但是由于沒有考慮到位于邊緣的邊和位于腸道中心的邊對(duì)中心線影響的權(quán)重是不同的，采用這種方法在腸道的拐彎處就會(huì)出現(xiàn)包絡(luò)現(xiàn)象，極大地影響了中心線的求解效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，使其通過一個(gè)新的快速雙向距離調(diào)整算法(BidirectionalDistance Adjust--BDA)求取所有體素到邊緣的距離DFB，并以DFB為依據(jù)對(duì)邊進(jìn)行更為合理的賦權(quán)提高中心性。同時(shí)，提出了新的邊緣體素裁減算法，以很小的代價(jià)裁減邊緣數(shù)據(jù)，顯著減少了Di jkstra最短路徑算法所處理的數(shù)據(jù)量，從而大幅提高了中心線生成的速度。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明首先通過數(shù)據(jù)分割及二值化將結(jié)腸組織體數(shù)據(jù)從整個(gè)腹部體數(shù)據(jù)中分割出來，再采用雙向調(diào)整距離變換算法求取DBF(體素到邊緣的距離)，然后采用邊緣數(shù)據(jù)裁減，對(duì)結(jié)腸數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以時(shí)間代價(jià)裁減掉結(jié)腸的邊緣體素，縮短Dijkstra最短路徑計(jì)算步驟的時(shí)間，最后采用Dijkstra算法生成中心線。
以下對(duì)本發(fā)明方法作進(jìn)一步的描述，具體步驟如下1.數(shù)據(jù)分割及二值化所述的數(shù)據(jù)分割及二值化方法是將保留區(qū)域設(shè)定為結(jié)腸體素的密度范圍，對(duì)腹部數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化計(jì)算。然后進(jìn)行領(lǐng)域增長(zhǎng)，選取結(jié)腸外部任一密度為0的體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度置為0，其余體素置為1，然后，選取結(jié)腸內(nèi)部任一體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度設(shè)置為1，其它體素密度置為0。
數(shù)據(jù)分割是提取特定組織形體的過程，是醫(yī)學(xué)圖像處理中重要一環(huán)，也是中心線生成的必要前提。在結(jié)腸鏡系統(tǒng)中，經(jīng)CT或者M(jìn)RI技術(shù)一般得到的是整個(gè)人體腹部數(shù)據(jù)，包括結(jié)腸、小腸、腎臟、椎骨等所有位于腹部的人體組織。當(dāng)所有組織混雜一起時(shí)，細(xì)化算法和距離影射算法都將無法進(jìn)行。分割算法將結(jié)腸組織體數(shù)據(jù)從整個(gè)腹部體數(shù)據(jù)中分割出來并進(jìn)行二值化，位于結(jié)腸組織上的體素密度置為1(稱為前景點(diǎn)或前景體素)，所有其它體素密度置為0(稱為背景點(diǎn)或背景體素)。本發(fā)明在考察結(jié)腸組織時(shí)發(fā)現(xiàn)結(jié)腸相對(duì)于大部分其它人體組織器官具有形狀簡(jiǎn)單，體素密度低且均勻等優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)過二值化，結(jié)腸以及其它與結(jié)腸密度相近的組織得到保留，而其它組織的體素全部被置為0，即被去除了，對(duì)腹部數(shù)的二值化的實(shí)驗(yàn)表明，二值化后腹部數(shù)據(jù)之有結(jié)腸和部分小腸得到保留，其余絕大部分組織被成功去除了。領(lǐng)域增長(zhǎng)采取結(jié)腸外部和內(nèi)部?jī)纱斡?jì)算是因?yàn)榻Y(jié)腸內(nèi)部本身包括很多離散的密度為0的體素，若直接從內(nèi)部增長(zhǎng)，這些體素密度仍然保持為0，不符合實(shí)際需要。需要說明的是這里所說的領(lǐng)域增長(zhǎng)和一般醫(yī)學(xué)圖像的領(lǐng)域增長(zhǎng)分割算法有很大區(qū)別，領(lǐng)域增長(zhǎng)分割算法每遍歷一個(gè)新的體素是都要對(duì)其密度作出分析，進(jìn)行復(fù)雜的判斷才能決定是否接受，而這里的領(lǐng)域增長(zhǎng)只需要測(cè)試所遍歷體素的密度值(0或者1)即可直接做出判斷，因此比一般的領(lǐng)域增長(zhǎng)分割算法要快的多。
2.三維歐幾里得距離變換(3D Euclidean Distance Transform-EDT)求取DBFEDT計(jì)算結(jié)腸內(nèi)所有體素到邊緣(結(jié)腸壁)的Euclidean距離，它是改善中心線中心性的依據(jù)，在本發(fā)明中它還是邊緣數(shù)據(jù)剪裁的基礎(chǔ)。在26連通領(lǐng)域中，相鄰點(diǎn)間的Euclidean距離有 三種，由于開根計(jì)算復(fù)雜，一般有1-2-3、3-4-5等近似表示。本發(fā)明提出了一個(gè)新的簡(jiǎn)單快速的DFB距離變換算法——雙向調(diào)整距離變換算法(Bidirectional Distance Adjust--BDA)。它采取10-14-17近似表示三種鄰邊的Euclidean距離，相對(duì)一般的近似表示更為準(zhǔn)確，且未增加任何復(fù)雜度。算法時(shí)間復(fù)雜度為0(n)，其中n為結(jié)腸體素的數(shù)量。
首先，定義三維二值圖像為一個(gè)三維點(diǎn)陣，圖像在X、Y、Z方向上的解析度N0、N1、N2對(duì)應(yīng)于點(diǎn)陣在第1、第2、第3維上的大小，點(diǎn)陣上各點(diǎn)的值為0或者1(1表示該點(diǎn)為象素點(diǎn)或前景點(diǎn)，0表示該點(diǎn)為非象素點(diǎn)或背景點(diǎn))，這樣圖像可以由函數(shù)I描述如下
I(n0，n1，n2)＝{0，1}，n0∈[0，N0)，n1∈[0，N1)，n2∈[0，N2)，或者表示為I(p)＝{0，1}，p表示點(diǎn)p(n0，n1，n2)，n0∈[0，N0)，n1∈[0，N1)，n2∈[0，N2)。
令D(p)表示點(diǎn)p到邊緣的距離，p(n0，n1，n2)為當(dāng)前前景點(diǎn)，Neib(p)表示與點(diǎn)p的相鄰點(diǎn)的集合，d(p1，p2)表示相鄰點(diǎn)p1，p2點(diǎn)間的距離(10，14或17)，則對(duì)點(diǎn)p(n0，n1，n2)作單點(diǎn)調(diào)整的過程為(1)D(p)＝I(p)(2)p′∈Nei(p)如果D(p)＞D(p′)+d(p，p′)，則令D(p)＝D(p′)+d(p，p′)，如果D(p′)＞D(p)+d(p，p′)，則令D(p′)＝D(p)+d(p，p′)，雙向調(diào)整的意義之一就在于在一次D(p)與D(p′)比較過程中，同時(shí)調(diào)整D(p)與D(p′)。
(3)I(p)＝D(p)；p′∈Nei(p)I(p′)＝D(p′)以下給出二維情況下對(duì)點(diǎn)p的調(diào)整過程。
二維情況下對(duì)點(diǎn)p的調(diào)整，在1到2的調(diào)整中，點(diǎn)p被調(diào)整為38；在3到4的調(diào)整中，鄰點(diǎn)被調(diào)整為52。
單點(diǎn)調(diào)整又分為正向調(diào)整和逆向調(diào)整，二者的區(qū)別是遍歷鄰域點(diǎn)集Neib(p)的順序不同。在正向調(diào)整中，遍歷順序?yàn)閺淖笙陆堑接疑辖?，而逆向調(diào)整則相反。這樣，完整的雙向調(diào)整距離變換算法(BDA)算法描述如下(1)p，I(p)＝+∞。
(2)令i，j，k分別從0，0，0循環(huán)遞增至N0，N1，N2，對(duì)p(i，j，k)作正向調(diào)整。
(3)令i，j，k分別從N0，N1，N2循環(huán)遞減至0，0，0，對(duì)p(i，j，k)作逆向調(diào)整。
BDA調(diào)整之后的點(diǎn)陣函數(shù)I(p)即為DFB(p)。即所得圖像體素的密度等于該體素的DBF距離。
3.邊緣數(shù)據(jù)裁減本發(fā)明采用逐點(diǎn)擴(kuò)張方法來對(duì)邊緣數(shù)據(jù)進(jìn)行裁減。逐點(diǎn)擴(kuò)張方法首先將所有極大中心體素看作互不相鄰的分支，依次逐步擴(kuò)展每個(gè)分支，直到所有分支連通為止。令C表示極大中心體素?cái)?shù)組，cn表示極大中心體素?cái)?shù)，mn表示已合并的極大中心體素分支數(shù)，px表示單個(gè)體素，N(px)表示與體素px相鄰的所有體素集合，B(px)表示以px為球心向外擴(kuò)張時(shí)處于球面上的體素集合，它們是px所在分支下一步擴(kuò)張的種子。
在距離影射中心線算法中Dijkstra最短路徑計(jì)算是最為耗時(shí)的部分，其時(shí)間復(fù)雜度與結(jié)腸體素?cái)?shù)量成正比，本發(fā)明在Dijkstra最短路徑計(jì)算之前，對(duì)結(jié)腸數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以時(shí)間代價(jià)裁減掉結(jié)腸的邊緣體素，縮短Dijkstra最短路徑計(jì)算步驟地時(shí)間。在EDT計(jì)算之后，結(jié)腸體素的密度值表示了體素到結(jié)腸邊緣的近似Euclidean距離。本發(fā)明定義密度不小于所有相鄰體素密度的體素為極大中心體素。顯然極大中心體素具有極好的中心性，但由于只能和相鄰26個(gè)體素比較，導(dǎo)致極大中心體素有很強(qiáng)的局部性，如結(jié)腸彎道和皺褶會(huì)導(dǎo)致大量不在中心線上的極大中心體素，因此無法使用簡(jiǎn)單的插值方法計(jì)算中心線。同時(shí)極大中心體素是離散體素的集合，不具有連通性，因此不能對(duì)其作Dijkstra最短路徑計(jì)算。本發(fā)明采取逐點(diǎn)擴(kuò)張方法將所有離散極大中心體素連接起來形成一個(gè)連通集，裁減掉所有其它結(jié)腸體素，實(shí)驗(yàn)證明該方法是快速有效的，平均可以裁減掉原始結(jié)腸2/3的體素量。
4.中心線生成本發(fā)明以MAX-DFB作為路經(jīng)上到達(dá)某體素邊的權(quán)值，MAX是一個(gè)保證MAX-DFB非負(fù)的足夠大的整數(shù)，加上Dijkstra算法來求最短路徑作為中心線。對(duì)于中心線抽取過程中始點(diǎn)和終點(diǎn)的確定，一般始點(diǎn)可由人工確定，也可由算法確定。本發(fā)明將位于圖像左下角的極大中心體素作為始點(diǎn)。終點(diǎn)的確定比較容易，在完成Dijkstra算法之后，將距始點(diǎn)有最長(zhǎng)的最短路徑的點(diǎn)作為終點(diǎn)，然后從終點(diǎn)反退至始點(diǎn)，記錄下沿途經(jīng)過的所有體素，將這些體素(包括始點(diǎn)和終點(diǎn))按序連接即求得中心線。
數(shù)據(jù)裁減制后，應(yīng)用Dijkstra算法求可直接求取最短路徑作為中心線，但如果不對(duì)邊的權(quán)值作進(jìn)一步處理的話，在腸道的拐彎處就會(huì)出現(xiàn)包絡(luò)現(xiàn)象。究其原因是因?yàn)槟c壁和腸道中心部分的邊的權(quán)值相等時(shí)，包絡(luò)腸道的中心線路徑將最短，因此，要使得中心線遠(yuǎn)離腸壁，就必須區(qū)別腸壁與腸道中心部分的邊的權(quán)值，使得靠近腸壁處邊的權(quán)值較大，而靠近腸道中心處邊的權(quán)值較小。Ming Wan以1/DFB作為路經(jīng)上到達(dá)某體素邊的權(quán)值，該方法簡(jiǎn)單可行，但由于最短路徑長(zhǎng)度是累加加性的，以1/DFB作為權(quán)值與路徑的累加性不容。從另一個(gè)角度說，從腸壁到中心，1/DFB的值并非隨著DFB的遞增而相應(yīng)遞減的，它會(huì)在腸壁處遞減較快，而越往中心遞減越慢，這就會(huì)導(dǎo)致中心線在拐彎處仍存在一定的包絡(luò)問題。在本發(fā)明中的方法保持了路徑長(zhǎng)度的累加性，更好的解決了包絡(luò)問題。
本發(fā)明具有簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，較好的解決了前面方法所存在的計(jì)算速度慢、精確度不夠高，以及在特殊情況下適應(yīng)性不夠好的缺點(diǎn)，有廣泛的適用范圍。從總體上將路徑生成算法的時(shí)間效率提高了3倍。
具體實(shí)施例方式
1.通過CT掃描人體獲得并讀入兩組三維圖像。數(shù)據(jù)一的解析度分別為512×512×549，像素間距為0.714844毫米，切片間距為1.0毫米；數(shù)據(jù)二的解析度為512×512×320，像素間距為0.80毫米，切片間距為1.5毫米；2.通過二值化和領(lǐng)域增長(zhǎng)。將保留區(qū)域設(shè)定為結(jié)腸體素的密度范圍，對(duì)腹部數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化計(jì)算。選取結(jié)腸外部任一密度為0的體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度置為0，其余體素置為1，選取結(jié)腸內(nèi)部任一體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度設(shè)置為1，其它體素密度置為0。從而將結(jié)腸數(shù)據(jù)從其他數(shù)據(jù)中分離。
3.通過雙向調(diào)整距離變換算法。采取10-14-17近似表示三種鄰邊的Euclidean距離，相對(duì)一般的近似表示更為準(zhǔn)確，且未增加任何復(fù)雜度。算法時(shí)間復(fù)雜度為0(n)，其中n為結(jié)腸體素的數(shù)量。首先，定義三維二值圖像為一個(gè)三維點(diǎn)陣，通過對(duì)點(diǎn)進(jìn)行正向和逆向調(diào)整，求得結(jié)腸內(nèi)所有體素到邊緣(結(jié)腸壁)的距離，成為提取中心線的依據(jù)；4.進(jìn)行邊緣數(shù)據(jù)裁減，對(duì)結(jié)腸數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以較小的時(shí)間代價(jià)裁減掉結(jié)腸的邊緣體素，縮短Dijkstra最短路徑計(jì)算步驟地時(shí)間。結(jié)腸體素的密度值表示了體素到結(jié)腸邊緣的近似Euclidean距離。本發(fā)明定義密度不小于所有相鄰體素密度的體素為極大中心體素。顯然極大中心體素具有極好的中心性，但由于只能和相鄰26個(gè)體素比較，導(dǎo)致極大中心體素有很強(qiáng)的局部性，如結(jié)腸彎道和皺褶會(huì)導(dǎo)致大量不在中心線上的極大中心體素，因此無法使用簡(jiǎn)單的插值方法計(jì)算中心線。同時(shí)極大中心體素是離散體素的集合，不具有連通性。本發(fā)明采取逐點(diǎn)擴(kuò)張方法將所有離散極大中心體素連接起來形成一個(gè)連通集，裁減掉所有其它結(jié)腸體素，實(shí)驗(yàn)證明該方法是快速有效的，平均可以裁減掉原始結(jié)腸2/3的體素量。逐點(diǎn)擴(kuò)張方法首先將所有極大中心體素看作互不相鄰的分支，依次逐步擴(kuò)展每個(gè)分支，直到所有分支連通為止；5.通過Dijkstra最短路徑方法求取中心線。Dijkstra算法是典型最短路算法，用于計(jì)算始點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。在本發(fā)明中，以MAX-DFB作為路經(jīng)上到達(dá)某體素邊的權(quán)值，MAX是一個(gè)保證MAX-DFB非負(fù)的足夠大的整數(shù)。將位于圖像左下角的極大中心體素作為始點(diǎn)。終點(diǎn)的確定比較容易，在完成Dijkstra算法之后，將距始點(diǎn)有最長(zhǎng)的最短路徑的點(diǎn)作為終點(diǎn)，然后從終點(diǎn)反退至始點(diǎn)，記錄下沿途經(jīng)過的所有體素，將這些體素(包括始點(diǎn)和終點(diǎn))按序連接即求得中心線。
系統(tǒng)運(yùn)行于PC平臺(tái)之上，操作系統(tǒng)為windows XP，實(shí)驗(yàn)所使用的PC的主要配置為CPU主頻2.66GHz，內(nèi)存1.0G，顯卡為GeForce4MX 440。試驗(yàn)結(jié)果如下

在PC平臺(tái)上，對(duì)于常見的臨床腸道CT數(shù)據(jù)，全自動(dòng)中間線算法的運(yùn)算時(shí)間平均為24.5秒。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)，中間線只需要求取一次后保存到磁盤文件中，便可重復(fù)使用，因此平均24.5秒的時(shí)耗是完全可以接受的。
權(quán)利要求
1.一種虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，其特征在于，首先通過數(shù)據(jù)分割及二值化將結(jié)腸組織體數(shù)據(jù)從整個(gè)腹部體數(shù)據(jù)中分割出來，再采用雙向調(diào)整距離變換算法求取DBF，然后采用邊緣數(shù)據(jù)裁減，對(duì)結(jié)腸數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以時(shí)間代價(jià)裁減掉結(jié)腸的邊緣體素，縮短Dijkstra最短路徑計(jì)算步驟的時(shí)間，最后采用Dijkstra算法生成中心線。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，其特征是，所述的數(shù)據(jù)分割及二值化方法是將保留區(qū)域設(shè)定為結(jié)腸體素的密度范圍，對(duì)腹部數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化計(jì)算，然后進(jìn)行領(lǐng)域增長(zhǎng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，其特征是，所述的數(shù)據(jù)分割及二值化方法是選取結(jié)腸外部任一密度為0的體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度置為0，其余體素置為1，然后選取結(jié)腸內(nèi)部任一體素作為種子，將所有遍歷到的體素密度設(shè)置為1，其它體素密度置為0。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，其特征是，所述的雙向調(diào)整距離變換算法是指(1)p，I(p)＝+∞；(2)令i，j，k分別從0，0，0循環(huán)遞增至N0，N1，N2，對(duì)p(i，j，k)作正向調(diào)整；(3)令i，j，k分別從N0，N1，N2循環(huán)遞減至0，0，0，對(duì)p(i，j，k)作逆向調(diào)整，BDA調(diào)整之后的點(diǎn)陣函數(shù)I(p)即為DFB(p)，即所得圖像體素的密度等于該體素的DBF距離。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成方法，其特征是，以MAX-DFB作為路經(jīng)上到達(dá)某體素邊的權(quán)值，MAX是一個(gè)保證MAX-DFB非負(fù)的足夠大的整數(shù)，加上Dijkstra算法來求最短路徑作為中心線。
全文摘要
一種虛擬結(jié)腸鏡中全自動(dòng)快速中心線生成的方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理及應(yīng)用領(lǐng)域。本發(fā)明首先通過數(shù)據(jù)分割及二值化將結(jié)腸組織體數(shù)據(jù)從整個(gè)腹部體數(shù)據(jù)中分割出來，再采用雙向調(diào)整距離變換算法求取DBF，然后采用邊緣數(shù)據(jù)裁減，對(duì)結(jié)腸數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以時(shí)間代價(jià)裁減掉結(jié)腸的邊緣體素，縮短Dijkstra最短路徑計(jì)算步驟的時(shí)間，最后采用Dijkstra算法生成中心線。本發(fā)明以很小的代價(jià)裁減邊緣數(shù)據(jù)，顯著減少了Dijkstra最短路徑算法所處理的數(shù)據(jù)量，從而大幅提高了中心線生成的速度。
文檔編號(hào)G06T7/00GK1776741SQ20051011066
公開日2006年5月24日 申請(qǐng)日期2005年11月24日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月24日
發(fā)明者顧力栩 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)