在3D图像上跟随脊线的算法

Question

在3D图像上跟随脊线的算法

algorithmimage-processing

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我正在尝试寻找一种算法（或算法思路），用于跟随数字高程模型（DEM）生成的3D图像上的山脊。我已经成功地编写了一个非常基本的程序，它只是在图像的每一行上迭代，并在发现方位角有大幅度变化（即从小于180度到大于180度）的地方标记山脊线。

然而，这个程序产生的线条并不完美，经常会出现间隙和各种奇怪的伪影。我希望通过使用某种算法来跟随山脊线，从而生成完整的线条（也就是没有间隙）和更加准确的线条。

许多人向我提到了蛇形算法，但它们似乎并不是我要寻找的东西。我也做了很多关于路径规划算法的搜索，但同样不是我要找的正确方法。

有没有人对我应该查看哪些类型或算法或具体算法有任何建议？

更新：我被要求增加一些关于我将应用此算法的确切领域的细节。它是用于沙丘的网格化高程数据。我正在尝试提取这些沙丘的山脊，它们看起来类似于排水分区之间的边界，但可能更加复杂（例如，可能会有多个非常靠近彼此的沙丘，其山脊逐渐合并）。

- robintw

你对你的需求或应用程序并没有非常清晰的说明。如果是排水盆定义与“具有挑战性的徒步旅行路线”的区别，那么你的需求将会不同。你对于山脊的定义是什么？（这取决于你的应用程序。）根据你对于山脊的定义，我们可以开始确定适当的算法。 - John

谢谢。我已经编辑了问题并加入了更多细节。 - robintw

下面Nav的回答基本上是正确的。您可以通过提取曲面的曲率然后查看最大曲率来轻松找到脊线。这里有一个例子代码http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11168-surface-curvature. - twerdster

4个回答

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我不知道你的数据是什么样子，或者你需要多少自动化。如果它由没有明显峰顶的峰组成，那么这种方法将行不通（但是你可能不会问这个问题）。

startPoint = highest point in DEM (or on ridge)
curPoint = startPoint;
line += curPoint;
Loop
    curPoint = highest point adjacent to curPoint not in line; // (Don't backtrack)
    line += point;
Repeat

好奇真正的解决方案是什么。

编辑后添加：根据数据集的粗糙程度，“点”可以是单个点或局部区域点的平滑平均值。

- Tim

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http://en.wikipedia.org/wiki/Ridge_detection

- John

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您可以将高程视为灰度颜色，然后使用二维边缘识别滤镜。现有许多边缘识别方法可供选择，具体选择取决于您的需求。

- xpda

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- navneeth · Accepted Answer

您可以通过曲率的符号变化来很好地估计脊线。请注意，在平坦区域，曲率将接近无穷大。因此，用于脊线检测算法的可能伪代码如下：

for each face in the mesh
   compute 1/curvature
   if abs(1/curvature) != zeroTolerance 
     flag face as ridge
   else
     continue

(zeroTolerance是一个接近但不等于零的数字，例如0.003等)

此外，Meshlab提供了一个模块，可以在大多数格式上进行法向量和曲率估计。在编写代码之前，您可以使用它来测试这个想法。