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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种面向科学可视化的三维体数据压缩与重建方法，包括：基于压缩三维体数据集获取所有叶子节点的原始体素数据，抽取部分叶子节点作为采样点，将采样点的原始三维体数据作为样本三维体数据；构建神经网络模型，基于样本三维体数据对神经网络模型进行训练，输出预测三维体数据，对预测三维体数据进行重建，获取重建三维体数据。本发明提供的方法能够有效提高三维体数据重建效率并减少训练成本。
主权项：1.一种面向科学可视化的三维体数据压缩与重建方法，其特征在于，包括：S1：基于压缩三维体数据集获取所有叶子节点的原始体素数据，抽取部分所述叶子节点作为采样点，将所述采样点的原始三维体数据作为样本三维体数据；S2：构建神经网络模型，基于所述样本三维体数据对所述神经网络模型进行训练，输出预测三维体数据，对所述预测三维体数据进行重建，获取重建三维体数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种面向科学可视化的三维体数据压缩与重建方法
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