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Toolbox Fast Marching：适用于2D和3D中Fast Marching算法计算的工具箱 - matl...

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简介：
Toolbox Fast Marching是一款MATLAB工具箱，专为在二维和三维空间中高效实现快速行进(Fast Marching)算法而设计。它提供了强大的功能支持距离变换、最短路径规划等应用需求，适用于科研与工程开发领域。 Sethian (1996) 引入的 Fast Marching 算法是一种数值方法，能够求解 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘性解。水平集 {x \ F(x)=t} 可以被视为一个在速度 P(x) 下推进的前沿。所得到的距离函数 D 如果速度 P 为常数，则它表示从一组起点到各点的距离。Fast Marching 方法与用于图上最短路径搜索的 Dijkstra 算法类似，通过使用距离函数 D 的梯度下降方法，在各种设置（P 常数值下的欧几里德空间和 P 变化的加权黎曼流形）中可以提取出测地线的良好近似。关于 Fast Marching 方法的主要参考资料是 Sethian 撰写的《计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中的水平集方法与快速行进方法》，该书由剑桥大学出版社于1999年出版，属于剑桥应用和计算数学专著系列，并且包含有关 3D 快速行进及其一些应用程序的良好评述。

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  • Toolbox Fast Marching：适用于2D和3D中Fast Marching算法计算的工具箱 - matl...
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    Toolbox Fast Marching是一款MATLAB工具箱，专为在二维和三维空间中高效实现快速行进(Fast Marching)算法而设计。它提供了强大的功能支持距离变换、最短路径规划等应用需求，适用于科研与工程开发领域。 Sethian (1996) 引入的 Fast Marching 算法是一种数值方法，能够求解 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘性解。水平集 {x \ F(x)=t} 可以被视为一个在速度 P(x) 下推进的前沿。所得到的距离函数 D 如果速度 P 为常数，则它表示从一组起点到各点的距离。Fast Marching 方法与用于图上最短路径搜索的 Dijkstra 算法类似，通过使用距离函数 D 的梯度下降方法，在各种设置（P 常数值下的欧几里德空间和 P 变化的加权黎曼流形）中可以提取出测地线的良好近似。关于 Fast Marching 方法的主要参考资料是 Sethian 撰写的《计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中的水平集方法与快速行进方法》，该书由剑桥大学出版社于1999年出版，属于剑桥应用和计算数学专著系列，并且包含有关 3D 快速行进及其一些应用程序的良好评述。
     
  • Fast Marching Algorithm on 3D Meshes
    优质
    本研究探讨了在三维网格上应用快速行进算法的技术和优化方法，旨在提高计算效率与精度，适用于计算机图形学及医学影像分析等领域。 在 MATLAB 中实现三维网格上的快速行进算法。
     
  • An Image Inpainting Approach Using the Fast Marching Method
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    本文提出了一种基于快速移动法（Fast Marching Method）的图像修复方法，能够高效准确地恢复受损或缺失的图像区域。 An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method 的文章介绍了基于快速行进法的一种图像修复技术，并提供了相应的代码实现。
     
  • 适用于VTK中Marching Cubes算法的DICOM序列文件
    优质
    本项目提供了一种基于VTK库实现Marching Cubes算法处理DICOM医学影像序列的方法，适用于三维重建等应用。 该文件包含一系列人头DICOM文件，可用于测试VTK下的MC算法。
     
  • Marching Cubes算法详解
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    本文详细解析了Marching Cubes算法的工作原理和实现方法，适用于对三维等值面绘制技术感兴趣的读者和技术开发者。 在MC算法中，假设原始数据是离散的三维空间规则数据场。用于医疗诊断的断层扫描（CT）及核磁共振成像（MRI）产生的图像均属于这一类型。MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的体素，并分类出与等值面相交的体素，采用插值计算出等值面与体素棱边的交点。
     
  • 对 marching cube 算法的理解
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    本文旨在探讨和解析Marching Cubes算法的核心原理及其应用，通过深入剖析该算法的工作机制，帮助读者理解其在三维等值面提取中的重要作用。 适合初学者的Marching Cubes算法代码实现及详解，作者黑马啸西风于2011年10月17日发布。
     
  • mcubes_pytorch: PyTorch中的Marching Cubes算法实现
    优质
    mcubes_pytorch 是一个基于PyTorch框架的库，实现了高效的Marching Cubes算法，用于从等值面上生成高质量的三维网格模型。 在PyTorch环境中使用行进多维数据集处理多维数据集。后端是用C++和CUDA实现的。目前，CUDA代码仅支持大小为2的幂次方的网格单元（如32、64、128等）。如果您需要使用非2的幂次方尺寸的数据，请先用零填充以使尺寸变为2的幂次方。构建时请执行命令 `python setup.py build_ext -i`，具体操作方法可参考相关文档。 导入所需的库： ```python import numpy as np import open3d as o3d import torch from mcubes import marching_cubes, grid_interp # 网格数据N = 128x, y, z = np.mgrid[: N, : N, : N]x = (x / N).astype(np.float32) ```
     
  • Matlab Fast ICA 工具箱
    优质
    Matlab Fast ICA工具箱是一款用于独立成分分析的软件包，能够高效地从混合信号中分离出原始信号，广泛应用于信号处理和数据分析领域。 Fast ICA matlab工具箱
     
  • C++中的Fast算法代码
    优质
    这段代码实现了高效的Fast角点检测算法在C++语言中的应用，适用于计算机视觉领域中特征点提取的需求。 近期我在研究OpenCV的Fast算法源码过程中发现，该库对Fast算法进行了优化处理，这使得初学者难以理解代码逻辑。因此，我根据Fast算法的核心原理编写了一个版本，这个版本更易于理解和阅读，尽管在执行速度上可能不如官方实现快，但在代码简洁性和可读性方面具有明显优势。希望我的这一版能帮助更多学习Fast算法的同学更好地掌握其应用细节。 经过验证和测试，本程序的输出结果与OpenCV中的完全一致，请大家放心使用。
     
  • Marching Cubes算法在点云数据中的实现
    优质
    《Marching Cubes算法在点云数据中的实现》一文探讨了如何利用Marching Cubes算法高效地处理和可视化三维点云数据，详细介绍其实现细节及优化方法。 利用Marching Cube算法对点云数据进行三维重建。