3D网格骨架提取：超越距离变换，助力骨骼分析
2024-03-27 23:45:50
从 3D 网格中提取骨架：超越距离变换
引言
距离变换在图像处理中广泛应用，用于计算图像中每个像素到最近非零像素的距离。虽然它在某些应用中非常有用，但在提取 3D 网格骨架方面却显得力不从心。本文探讨了距离变换在骨架提取中的局限性，并介绍了更适合此任务的其他骨架化算法。
距离变换的局限性
scipy.ndimage.distance_transform_edt 函数用于计算欧几里德距离变换，即每个像素到最近非零像素的欧几里德距离。对于 3D 网格，此距离变换生成一个距离图，其中每个体素的值表示到最近网格表面的距离。然而，这并不会产生骨架，而是整个体积。
骨架化算法
为了从 3D 网格中提取骨架，可以使用更适合此任务的骨架化算法。这些算法通常分为两种类型：
- 细化算法： 迭代地移除体素，直到只剩下骨架。
- 距离变换骨架化算法： 使用距离变换计算网格中每个体素到最近骨架点的距离，然后利用该信息识别和提取骨架。
推荐算法
以下算法是提取 3D 网格骨架的理想选择：
- Skeletonize3D （MATLAB）：基于细化算法，生成准确且连贯的骨架。
- Medial Axis Transform（MAT） （Python）：基于距离变换，产生具有良好拓扑特性的骨架。
- GPU-Accelerated Thinning Algorithm （C++）：利用 GPU 加速的基于细化的算法，提高性能。
代码示例
以下是用 Skeletonize3D 从 3D 网格中提取骨架的 MATLAB 代码示例：
% 加载网格
mesh = load_mesh('mesh.obj');
% 计算骨架
skeleton = skeletonize3d(mesh);
% 可视化骨架
figure;
plot3(skeleton(:,1), skeleton(:,2), skeleton(:,3), 'b-');
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
title('骨架');
结论
距离变换虽然是一种强大的技术，但并不适用于提取 3D 网格骨架。本文介绍了细化和距离变换骨架化算法等更合适的骨架化算法，并提供了代码示例，以帮助读者从 3D 网格中提取准确的骨架。
常见问题解答
-
距离变换和骨架提取之间有什么区别？
距离变换计算图像中每个像素到最近非零像素的距离，而骨架提取则识别和提取网格中的骨架，即网格中表示物体中心线的线状结构。 -
哪种骨架化算法最适合我的应用？
选择骨架化算法取决于具体应用要求。对于准确性和连贯性，Skeletonize3D 是一个不错的选择，而 MAT 和 GPU-Accelerated Thinning Algorithm 则在性能方面脱颖而出。 -
如何评估骨架提取算法的性能？
骨架提取算法的性能可以通过衡量骨架的准确性（与实际骨架的相似程度）、连贯性（骨架段之间的连接性）和完整性（骨架覆盖物体中心线的程度）来评估。 -
如何使用骨架提取结果？
骨架提取结果可用于各种应用，例如形状分析、骨骼建模和医疗图像分割。 -
骨架提取还有什么其他方法？
除了本文讨论的算法之外，还有其他骨架提取方法，例如基于图论的方法和基于学习的方法。
