3D Active Net : 3次元ボリュームの抽出(<論文小特集>映像情報センシングのための処理技術)
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概要
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3D Active Net is an energy-minimizing surface model which can extract a volume around features of interest from 3D volume data. It is deformable and evolves in 3D space to be attracted to salient features, according to its internal and image energy. The net can be fitted to the contours of a target by defining the image energy suitable for the contour property. We present test results of the extraction of a muscle from Visible Human Data by two methods : manual segmentation and the application of 3D Active Net. We use principal component analysis, which utilizes color information of the 3D volume data to define an ill-defined contour of the muscle, and then we use 3D Active Net. We recognize that the extracted object has a smooth and natural contour which is in contrast with that of a comparable manual segmentation, proving the advantage of our approach.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1997-12-20
著者
-
高梨 郁子
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
村木 茂
電子技術総合研究所
-
高梨 郁子
三菱電機情報技術総合研究所:和歌山大学システム工学研究科
-
土井 章男
岩手大学工学部
-
土井 章男
岩手大学工学部情報工学科
-
村木 茂
電子技術総合研究所 ビジュアルコンピューティング・ラボ
-
村木 茂
独立行政法人産業技術総合研究所ボリュームグラフィックス連携研究体
-
Arie Kaufman
Center for Visual Computing and Department of Computer Science, SUNY at Stony Brook
-
Arie Kaufman
Center For Visual Computing And Department Of Computer Science Suny At Stony Brook
-
高梨 郁子
三菱電機株式会社
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