http://www.cnr.it/ontology/cnr/individuo/prodotto/ID18613
?Simplifying curve skeletons in volume images? (Articolo in rivista)
- Type
- Label
- ?Simplifying curve skeletons in volume images? (Articolo in rivista) (literal)
- Anno
- 2003-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Alternative label
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- Svensson S. 1, Sanniti di Baja G. 2 (literal)
- Pagina inizio
- Pagina fine
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- Impact Factor e altri parametri valutati per il 2002 in quanto non disponibili i dati per il 2003.
Le tecniche di pruning suggerite sono importanti in campo applicativo, ad esempio nell'analisi di immagini angiografiche. (literal)
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- Rivista
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#note
- CVIU - ISSN: 1077-3142, Total Cites: 938, ImpactFactor(2002): 1.165, Articles in 2002: 34, Citing Half life: 4.8, Ranking basato su Impact Factor: 9 su 77 riviste (literal)
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- E' il primo articolo nella letteratura del settore Computer Vision che propone un metodo efficace per ridurre a spessore unitario \"nearly-thin curves\" e introduce un metodo di pruning basato sulla significanza dei voxels nell'insieme linere. (literal)
- Note
- ISI Web of Science (WOS) (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
- 1. Center for Image Analysys, University for Agricultural Sciences, Uppsala, Sweden
2. Istituto di Cibernetica E. Caianiello, CNR, Pozzuoli, Naples, Italy (literal)
- Titolo
- ?Simplifying curve skeletons in volume images? (literal)
- Abstract
- The curve skeleton of a 3D solid object provides a useful tool for shape
analysis tasks. In this paper, we use a recent skeletonization algorithm
based on voxel classification that originates a nearly thin, i.e., at most
two-voxel thick, curve skeleton. We introduce a novel way to compress the
nearly thin curve skeleton to one-voxel thickness, as well as an efficient
pruning algorithm able to remove unnecessary skeleton branches without
causing excessive loss of information. To this purpose, the pruning
condition is based on the distribution of significant elements along
skeleton branches. The definition of significance depends on the adopted
skeletonization algorithm. In our case, it is derived from the voxel
classification used during skeletonization.
(literal)
- Prodotto di
- Autore CNR
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