三維數(shù)據(jù)處理和識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其包括以下步驟：通過對待檢測物品進行掃描重建以獲得用于識別待檢測物品的三維數(shù)據(jù)；從三維數(shù)據(jù)中提取特征匹配的數(shù)據(jù)，從而提取后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成了感興趣對象；對于所述匹配的數(shù)據(jù)，將緊鄰的數(shù)據(jù)點進行合并歸為一類以形成合并后的感興趣對象的圖像；識別感興趣對象的橫截面；由過所述橫截面的中心點且垂直于所述橫截面的至少一個垂直平面截取感興趣對象以獲得一圖形；和基于所述圖形的屬性來識別感興趣對象的形狀。
【專利說明】三維數(shù)據(jù)處理和識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及三維數(shù)據(jù)處理和識別領(lǐng)域，尤其涉及用于安檢儀CT違禁品或核磁共振系統(tǒng)的待檢測物品的智能識別。
【背景技術(shù)】
[0002]民用航空運輸業(yè)因其乘客量大、易攻擊和事后影響大等特點，已經(jīng)成為恐怖主義者制造恐怖事件的首選目標。
[0003]2001年9月11日恐怖襲擊后，美國政府決定實行附加的航空安全，要求對所有選中的行李進行爆炸物檢查，已知的爆炸物檢測系統(tǒng)使用X射線(透視)或者CT技術(shù)得到包裹內(nèi)容的圖像。美國政府規(guī)定從2001年12月開始，所有選中行李必須使用新成立的Transportation SecurityAgency證明過的技術(shù)進行爆炸物檢查,而迄今為止，TSA證明過的唯一技術(shù)是CT。
[0004]目前主流的安檢CT都可以得到三維的CT數(shù)據(jù)。由于機場客流量大，對托運和手提行李的爆炸物檢測系統(tǒng)要求高的通過率。能夠智能識別違禁品的方案非常迫切，其可以減少安檢人員的工作強度，降低人為因素，提高通過率。
[0005]有鑒于此，確有需要提供一種用于安檢CT的新型的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題和缺陷的至少一個方面。
[0007]根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種新的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法。本發(fā)明公開了一種三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其包括以下步驟:包括以下步驟:通過對待檢測物品進行掃描重建以獲得用于識別待檢測物品的三維數(shù)據(jù)；從三維數(shù)據(jù)中提取特征匹配的數(shù)據(jù)，從而提取后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成了感興趣對象；對于所述匹配的數(shù)據(jù)，將緊鄰的數(shù)據(jù)點進行合并歸為一類以形成合并后的感興趣對象的圖像；識別感興趣對象的橫截面；由過所述橫截面的中心點且垂直于所述橫截面的至少一個垂直平面截取感興趣對象以獲得一圖形；和基于所述圖形的屬性來識別感興趣對象的形狀。
[0008]本發(fā)明的總體構(gòu)思就是用感興趣對象或被懷疑對象(例如危險品或違禁品)的特征數(shù)據(jù)對安檢CT系統(tǒng)掃描重建獲得的三維數(shù)據(jù)進行搜索、提取、合并、統(tǒng)計和形狀識別。鑒于現(xiàn)有技術(shù)的三維數(shù)據(jù)的圖像分割還比較困難，且精確性和通用性不好等不足，本發(fā)明從與之不同的角度提出了本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其解決了對感興趣對象的搜索、統(tǒng)計和形狀識別的問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0009]本發(fā)明的這些和/或其他方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對優(yōu)選實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0010]圖1為錐體的示意圖；[0011]圖2為剔除一些不在表面上的數(shù)據(jù)點的示意圖；
[0012]圖3為過感興趣對象內(nèi)的選定的坐標原點的橫截面以及與其平行的橫截面的示意圖；
[0013]圖4為識別出感興趣對象的橫截面之后過橫截面的中心點的兩個垂直平面的示意圖；和
[0014]圖5為垂直于橫截面的平面截取圓柱體和正方體的感興趣對象所獲得的圖形的示意圖。
【具體實施方式】
[0015]下面通過實施例，并結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步具體的說明。在說明書中，相同或相似的附圖標號表示相同或相似的部件。下述參照附圖對本發(fā)明實施方式的說明旨在對本發(fā)明的總體發(fā)明構(gòu)思進行解釋，而不應當理解為對本發(fā)明的一種限制。
[0016]本發(fā)明的實施例以安檢CT系統(tǒng)掃描重建得到的CT圖像數(shù)據(jù)為例，說明如何通過本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，來進行違禁品或危險品的識別。在此需要說明的是，本領(lǐng)域技術(shù)人員應當明白，本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法還可以用于核磁共振系統(tǒng)或與之相類似的系統(tǒng)中，以進行感興趣對象的識別。
[0017]本發(fā)明的總體構(gòu) 思就是用感興趣對象或被懷疑對象(例如危險品或違禁品)的特征數(shù)據(jù)對安檢CT系統(tǒng)掃描重建獲得的三維數(shù)據(jù)進行搜索、提取、合并、統(tǒng)計和形狀識別。鑒于現(xiàn)有技術(shù)的三維數(shù)據(jù)的圖像分割還比較困難，且精確性和通用性不好等不足，本發(fā)明從與之不同的角度提出了本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其解決了對感興趣對象的搜索、統(tǒng)計和形狀識別的問題。
[0018]下面將結(jié)合實例參考圖1-5來詳細描述本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法。
[0019]本發(fā)明的主要應用在于識別圓錐或近似錐體的危險品，諸如銳利的危險品、尖狀危險品、箭矢和尖狀兇器等物品。此外，本發(fā)明的識別方法還可以用于識別柱狀物，諸如槍支等。
[0020]首先，為了更好地說明本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，將在下文詳細描述錐體或柱體的一些性質(zhì)。
[0021]參見圖1，下文將以錐體為例進行說明，但是應當明白，柱體也具有相類似的性質(zhì)，因此可以使用本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法來識別錐體和/或柱體。
[0022]過圖1中的錐體的軸線AG截取一個平面(圖1中示出為三角形ABC)。該平面^與錐體的橫截面相交，且相交線為EF，顯然EF丄AG。平面π與錐體的傾斜截面相交且相交線為JK，假設(shè)線LM//線JK。點P為線段JK的中點，線AP與線LM相交于點Q。根據(jù)相似三角形性質(zhì)，得知點Q為線段LM的中點。Z APK < Z ADK,且Z ADK < Z ADF,所以Z APK<ZADFJPZAPK<90°。因此，本發(fā)明可以利用錐體的這種性質(zhì)作為識別其的橫截面的判斷依據(jù)。具體地，所述三維數(shù)據(jù)處理和識別方法詳見下述。
[0023]本發(fā)明的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法主要包括以下兩大部分:數(shù)據(jù)處理、錐體/柱體的形狀和尺寸識別。
[0024]數(shù)據(jù)處理
[0025]首先，用安檢CT系統(tǒng)掃描待檢測物品并重建得到CT圖像數(shù)據(jù)(即三維數(shù)據(jù))，之后可以基于所述已獲得的三維數(shù)據(jù)進行違禁品(諸如刀具)識別。
[0026]采用違禁品的特征數(shù)據(jù)對所述已獲得的三維數(shù)據(jù)進行搜索、合并、提取與之匹配的三維數(shù)據(jù)，從而提取后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成了感興趣對象。所述違禁品可以是常見的危險品，諸如刀具、爆炸物、槍支等。所述特征數(shù)據(jù)可以是常見危險品的組成材料(比如鐵、銅或重金屬等等)數(shù)據(jù)。所述數(shù)據(jù)可以是他們的衰減系數(shù)數(shù)據(jù)、密度數(shù)據(jù)或原子序數(shù)中的任一個或他們的任意組合。典型地或優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采用密度數(shù)據(jù)和原子序數(shù)數(shù)據(jù)。
[0027]對于匹配的三維數(shù)據(jù)，將緊鄰的數(shù)據(jù)點進行合并歸為一類?？梢詥为毣蛲怀龀尸F(xiàn)這些合并的三維數(shù)據(jù)的圖像，供檢查員查看。
[0028]對于合并后的三維數(shù)據(jù)，可以通過其的數(shù)據(jù)點個數(shù)來估計違禁品的大小。當然，此時還可以統(tǒng)計合并的三維數(shù)據(jù)所在的區(qū)域的質(zhì)量、以及位置、密度和原子序數(shù)的均值，以獲取關(guān)于感興趣對象在待檢測物品中的位置、體積、重量、物質(zhì)種類等更具體的信息，從而幫助更進一步地識別違禁品?？梢岳斫猓鶕?jù)密度和原子序數(shù)可以識別待檢測的物品是否是毒品或爆炸物。
[0029]需要注意的是，上述的提取后的三維數(shù)據(jù)形成的感興趣對象或經(jīng)過合并處理后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成的感興趣對象在進行形狀和尺寸識別步驟之前，可以進行由三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)的步驟。
[0030]從三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)
[0031]在此，以經(jīng)過合并處理后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成的感興趣對象為例，來說明所述的“從三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)”的步驟?？梢岳斫猓部梢栽谔崛『蟮娜S數(shù)據(jù)構(gòu)成的感興趣對象的基礎(chǔ)上，進行所述的“從三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)”的步驟。
[0032]具體地，上述的合并后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成了一個三維的對象(即感興趣對象)。首先在感興趣對象內(nèi)選取一 I點。優(yōu)選地，選取該I點的方法是:選取合并后的三維數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)在X，y，z三個方向上最大和最小值,分別計算所述三個方向上的最大和最小值的中值，其坐標作為被選取I點的坐標。
[0033]以I點作為坐標原點，建立球坐標系，計算合并后的立體數(shù)據(jù)(三維數(shù)據(jù))中的每一點在球坐標系下角度(θ，φ)和其到I點的距離，其中O≤θ ≤π ,0≤φ≤2π (在物理意義上，θ被用來代表天頂角，φ被用來代表方位角)。設(shè)定Δθ和sinθΔφ，在每一個立體角sinθΔφΛΘ內(nèi)挑選離I點最遠的那個點作為表面數(shù)據(jù)。
[0034]優(yōu)選地，可以剔除一些不在表面的數(shù)據(jù)。優(yōu)選的方式是，對每一個上述得到的每一個表面數(shù)據(jù)，選取其周圍的點通過插值得到該點的插值點，若插值點到I點距離大于該點到I點的距離，則剔除該點。具體參見圖2(示出了四個點Α、B、C、D。被認為是表面數(shù)據(jù)點)，B點由A和C線性插值得到的點離I點距離大與B點到I點距離，故剔除B點。
[0035]經(jīng)過上述的剔除處理后，留下的數(shù)據(jù)可以認為是可靠的表面數(shù)據(jù)。
[0036]當然，對于一些空腔結(jié)構(gòu)的三維對象或感興趣對象，有時除關(guān)注該空腔結(jié)構(gòu)的三維對象的外表面數(shù)據(jù),我們也關(guān)注該空腔結(jié)構(gòu)的感興趣對象的內(nèi)表面數(shù)據(jù)。類似于上面描述，選取內(nèi)表面數(shù)據(jù)的時候我們選在每一個立體角5?ηθΔφΔθ內(nèi)挑選離I點最近的那個點作為內(nèi)表面數(shù)據(jù)。類似于上面描述，在剔除內(nèi)表面數(shù)據(jù)步驟中，若插值點到I點距離小于該點到I點的距離，則剔除該點。
[0037]另外一種優(yōu)選地剔除數(shù)據(jù)的方法是，若插值點到I點距離與該點到I點的距離比值落在一個預定的閾值范圍內(nèi)(作為示例，比如[0.95，1.05])，則保留該點，否則剔除該點。該方法也可以用于上述的表面數(shù)據(jù)和內(nèi)表面數(shù)據(jù)的剔除。
[0038]此時，可以將構(gòu)建好的表面數(shù)據(jù)顯示給操作人員，以便直觀清晰看到感興趣對象的形態(tài)，進行初步的識別(例如形狀)。
[0039]另外一種構(gòu)建表面數(shù)據(jù)的方法是:對一個感興趣對象，分析其的每一個三維數(shù)據(jù)，若其三個維度方向上(例如:上下左右前后)緊鄰處都有另外的數(shù)據(jù)，將其視為非表面數(shù)據(jù)；則余下的三維數(shù)據(jù)為表面數(shù)據(jù)。
[0040]錐體/柱體的形狀和尺寸識別
[0041]作為識別錐體/柱體的感興趣對象，既可以是上述的“數(shù)據(jù)處理”步驟中獲得的三維數(shù)據(jù)(即經(jīng)合并處理后的三維數(shù)據(jù))形成的感興趣對象，還可以是經(jīng)過“構(gòu)建表面數(shù)據(jù)”步驟之后的三維數(shù)據(jù)形成的感興趣對象。
[0042]在本實施例中，以經(jīng)過“從三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)”步驟處理后形成的感興趣對象為例進行識別處理?？梢岳斫猓?jīng)過步驟“從三維數(shù)據(jù)構(gòu)建表面數(shù)據(jù)”之后的感興趣對象，其包括的冗余數(shù)據(jù)更少，更容易處理，這是因為剔除了一些不在表面上的數(shù)據(jù)點。
[0043]首先在感興趣對象內(nèi)選取一點I。一種優(yōu)選地選取該點I的方法是:選取這些數(shù)據(jù)在X，y, Z三個方向上最大值和最小值，分別計算該三個方向上的最大值和最小值的中值，其坐標(?, y。，Z0)作為被選取點I的坐標。
[0044]參見圖3，識別感興趣對象的橫截面，其方法的具體步驟是:
[0045]I)過感興趣對象內(nèi)的I點任取一 α平面(設(shè)其法線方向為球坐標(θ，φ)方向)截取感興趣對象，得到α平面與感興趣對象相交的點，分析這些點并獲取它們的中心點R ;
[0046]2)在α平面外且臨近I點取一點，做平行于α平面的β平面并截取感興趣對象，得到β平面與感興趣對象相交的點，分析這些點并獲取它們的中心點S ;
[0047]3)若直線RS丄α平面，則α平面為橫截面，若直線RS不垂直于α平面，變換α平面過I點的法線方向(θ，φ)以重新截取感興趣對象，重復繼續(xù)步驟1)-3)直到大致滿足直線RS丄α平面為止。
[0048]可以理解，在進行上述的識別感興趣對象的橫截面的方法時，如果該方法比較耗時，還可以采用先粗后細的策略來搜索所述橫截面。當然，還可以用一些已知的信息來引導所述搜索，以加快搜索的速度。
[0049]上述的中心點的R或S的一種求解方法是:η個點的中心坐標為
【權(quán)利要求】
1.一種三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于，包括以下步驟: 通過對待檢測物品進行掃描重建以獲得用于識別待檢測物品的三維數(shù)據(jù)； 從三維數(shù)據(jù)中提取特征匹配的數(shù)據(jù)，從而提取后的三維數(shù)據(jù)構(gòu)成了感興趣對象； 對于所述匹配的數(shù)據(jù)，將緊鄰的數(shù)據(jù)點進行合并歸為一類以形成合并后的感興趣對象的圖像； 識別感興趣對象的橫截面； 由過所述橫截面的中心點且垂直于所述橫截面的至少一個垂直平面截取感興趣對象以獲得一圖形；和 基于所述圖形的屬性來識別感興趣對象的形狀。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 分析感興趣對象的每一個三維數(shù)據(jù)點，如果該三維數(shù)據(jù)點在三個維度方向上的緊鄰處都有另外的三維數(shù)據(jù)點，則將其視為非表面數(shù)據(jù)；反之則將其視為表面數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 通過空間角分布分析的方法獲得感興趣對象的表面數(shù)據(jù)，所述空間角分布分析的方法為: 選取感興趣對象內(nèi)的任一 I點為坐標原點，并建立相應的球坐標系； 計算三維數(shù)據(jù)中的每個點在球坐標系下的天頂角θ和方位角φ以及其到坐標原點I點的距離； 設(shè)定Λ θ和ΚηθΔφ，并在每一立體角β?ιθΔΘΔφ內(nèi)挑選距離坐標原點最遠的點作為表面數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 對于所述得到的每一個表面數(shù)據(jù)點，選取其周圍的點通過插值得到該點的插值點，若該插值點到I點的距離大于該點到I點的距離，則剔除所述點。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 對于所述得到的每一個表面數(shù)據(jù)點，選取其周圍的點通過插值得到該點的插值點，若該插值點到I點的距離與該點到I點的距離的比值落在預定的范圍內(nèi)，則保留該點，否則剔除所述點。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 在感興趣對象為空腔結(jié)構(gòu)的情況下，通過上述的空間角分布分析方法來識別感興趣對象的內(nèi)表面數(shù)據(jù)，在每一立體角sin0A0A(p內(nèi)挑選距離坐標原點I點最近的點作為內(nèi)表面數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 對于所述得到的每一個內(nèi)表面數(shù)據(jù)點，選取其周圍的點通過插值得到該點的插值點，若該插值點到I點的距離小于該點到I點的距離，則剔除所述點。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述識別感興趣對象的橫截面的方法是: 1)過感興趣對象內(nèi)的任一I點任取一 α平面截取感興趣對象，得到α平面與感興趣對象相交的點，分析這些點并獲取它們的中心點R ; 2)在α平面外且臨近I點取一點，做平行于α平面的β平面并截取感興趣對象，得到β平面與感興趣對象相交的點，分析這些點并獲取它們的中心點S ; 3)若直線RS丄α平面，則α平面為橫截面，若直線RS不垂直于α平面，變換α平面的法線方向以重新截取感興趣對象，重復繼續(xù)步驟1)-3)直到滿足直線RS丄α平面為止。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述中心點的求解方法是:11個點的中心坐標為
10.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述截取感興趣對象所獲得的圖形是三角形，則判定感興趣對象是錐體。
11.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述截取感興趣對象所獲得的圖形是梯形，且該梯形的上端點為Χ、Υ，該梯形的下端點為U和Τ，所述梯形的四個端點構(gòu)成的線段TU≥線段XY ; 計算線段TU與線段XY的長度之差除以線段TU與線段XY長度之和的比值； 若該比值大于預定的閾值，則判斷感興趣對象是錐體；若該比值小于該預定的閾值，判斷該感興趣對象是柱體。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果感興趣對象被判定為錐體，則通過線段XY的長度來計算錐尖尺寸。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于，進一步用2sin-1 (TU-XY) /2XT)來估算錐尖角。
14.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述截取感興趣對象所獲得的圖形是矩形，則判定感興趣對象是柱狀物。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 通過計算矩形的長度和寬度，獲得柱狀物的尺寸。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述感興趣對象的垂直平面為兩個相互垂直的垂直平面Φ和Y，它們截取感興趣對象所獲得的圖形是尺寸相等的矩形，以及所述橫截面α是圓形，則將感興趣對象識別為圓柱體。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述圓柱體被識別為中空的圓柱體，則將感興趣對象判定是管狀物。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果所述管狀物的內(nèi)徑符合槍管的內(nèi)徑范圍，且管狀物的材料是金屬，則判定感興趣對象是槍支。
19.根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 如果通過感興趣對象的圖像是大致的圓柱狀、圓錐狀、圓臺狀，則通過以下方法來快捷地識別感興趣對象的橫截面: 過感興趣對象內(nèi)的任一I點取一 α平面截取感興趣對象且設(shè)該α平面的法線方向為球坐標(θ，φ)方向，若該α平面截取的圖形是圓形，則該α平面為橫截面；否則，變換α平面過I點的法線方向(θ，φ)以重新截取感興趣對象，重復本步驟直到α平面截取的圖像是圓形或法線方向(θ，φ)遍歷全部方向為止。
20.根據(jù)權(quán)利要求10-13和19中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述識別的錐體或近似錐體，根據(jù)其尺寸和錐角，且錐體的材料是金屬或高密度物質(zhì)，判斷感興趣對象是箭矢、尖刀、螺絲刀、炮彈或?qū)楊^。
21.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述特征匹配的數(shù)據(jù)是通過將所述三維數(shù)據(jù)與常見的危險品或違禁品的已有的數(shù)據(jù)進行匹配檢索所獲得的。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述已有的數(shù)據(jù)是衰減系數(shù)數(shù)據(jù)、密度數(shù)據(jù)、原子序數(shù)數(shù)據(jù)中的任一個或它們的組合。
23.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 對合并后的數(shù)據(jù)，通過其的數(shù)據(jù)點的個數(shù)來估計待檢測物品的尺寸。
24.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 統(tǒng)計合并后的數(shù)據(jù)所在的區(qū)域的質(zhì)量，和/或所在的區(qū)域的位置、衰減系數(shù)、密度、原子序數(shù)中任一個或它們的組合的均值。
25.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 所述三維數(shù)據(jù)是由安檢CT系統(tǒng)或核磁共振系統(tǒng)掃描待檢測的物體重建所獲得的數(shù)據(jù)。
26.根據(jù)權(quán)利要求3-8或19中任一項所述的三維數(shù)據(jù)處理和識別方法，其特征在于， 將所述三維數(shù)據(jù)中的x、y和z軸向上的極大值和極小值的中值選擇為所述感興趣對象內(nèi)的任一I點的坐標或感興趣對象內(nèi)的一點的坐標。
【文檔編號】G06T7/00GK103903298SQ201210581559
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月27日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月27日
【發(fā)明者】李明亮, 陳志強, 李元景, 張麗 申請人:同方威視技術(shù)股份有限公司, 清華大學