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Fast neighborhood operations for images and volume data sets

机译:图像和体积数据集的快速邻域运算

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摘要

This paper presents a new approach to carry out erosion, dilation and connected component labeling. We use the extreme vertices model, an orthogonal polyhedra representation, to describe binary images and volume data sets in a very efficient way. Our proposal does not use a voxel-based approach but deals with the inner sections of the object. It allows to treat images and volumes indistinctly using the same algorithm and data structure with no overhead of memory and can be applied to manifold as well as non-manifold data. The connected component labeling algorithm actually detects non-manifold zones and permits to break or not the objects at these zones by an user-specified parameter.
机译:本文提出了一种新的方法来进行腐蚀,膨胀和连接的组件标记。我们使用极端顶点模型(正交多面体表示)以非常有效的方式描述二进制图像和体积数据集。我们的建议不使用基于体素的方法,而是处理对象的内部部分。它允许使用相同的算法和数据结构来模糊处理图像和体积,而没有内存开销,并且可以应用于流形和非流形数据。连接的组件标记算法实际上检测到非歧管区域,并允许用户指定的参数破坏或破坏这些区域的对象。

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