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基于雙層回歸森林模型的頭影測量圖像結構特征點自動定位
秦臻; 戴修斌; 謝理哲 南京郵電大學通信與信息工程學院; 南京210003; 南京郵電大學地理與生物信息學院; 南京210023; 南京醫科大學口腔疾病江蘇省重點實驗室; 南京210096
- 頭影測量圖像
- 結構特征點檢測
- 上下文特征
- 回歸森林
摘要：為了實現X射線頭影測量圖像中結構特征點的自動定位,提出一種基于雙層回歸森林模型的頭影測量圖像結構特征點自動定位方法.首先從圖像中提取外觀特征訓練第1層回歸森林模型,通過該模型生成針對當前特征點位置的偏移距離圖;然后從偏移距離圖中提取上下文特征,并結合外觀特征訓練第2層回歸森林模型;接著將雙層回歸森林模型用于待檢測的X射線頭影測量圖像,預測出圖像中每個像素關于目標特征點的偏移距離;最后根據回歸投票方法求得結構特征點位置.實驗結果表明,基于雙層回歸森林模型的自動定位方法能較準確地獲得頭影測量圖像中結構特征點的位置.
- 頭影測量圖像
- 結構特征點檢測
- 上下文特征
- 回歸森林
摘要：為了實現X射線頭影測量圖像中結構特征點的自動定位,提出一種基于雙層回歸森林模型的頭影測量圖像結構特征點自動定位方法.首先從圖像中提取外觀特征訓練第1層回歸森林模型,通過該模型生成針對當前特征點位置的偏移距離圖;然后從偏移距離圖中提取上下文特征,并結合外觀特征訓練第2層回歸森林模型;接著將雙層回歸森林模型用于待檢測的X射線頭影測量圖像,預測出圖像中每個像素關于目標特征點的偏移距離;最后根據回歸投票方法求得結構特征點位置.實驗結果表明,基于雙層回歸森林模型的自動定位方法能較準確地獲得頭影測量圖像中結構特征點的位置.
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