本文介绍了中心线提取技术在图像分割中的应用及其重要性。总结了五种主要的中心线提取方法：基于拓扑细化、基于距离变换、基于路径规划、基于追踪的方法等，并分析了各自的优缺点。
中心线提取是图像分割的重要步骤之一，中心线提取的好坏直接影响图像分割效果，因此研究中心线提取是很关键的问题
中心线提取大致分为五种：
一 基于拓扑细化的方法
使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，由于该方法是一个迭代过程，所以会很耗时，且易受图像质量的影响。
二 基于距离变换的方法
通过定位距离物体边界最远的一组点来确定物体的中心线，通常采用欧式距离，可以理解为一系列最大内切球的球心构成了物体的中心线，有代表性的是基于边界的距离变换和基于源点的距离变换
三 基于路径规划的方法
应用于虚拟内窥和机器人路径规划
四 基于追踪的方法
通过判断管状物体的局部方向获得当前位置近似的中心线趋势，并结合图像中物体的局部信息，得到当前位置处物体横截面的中心点。缺点是在追踪过程中未考虑全局信息，会导致中心线提取不完整
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
