实现的算法基于最大主曲率。这里提取视网膜图像的绿色切片以分割血管。然后在高斯滤波图像的每个像素中获得最大主曲率。经过一些对比度增强后，使用以下方法获得最终分割图像ISO 数据阈值。 该算法使用驱动器数据库中的图像进行验证。 (准确度> 0.94)

用于计算三角形网格上主曲率的函数。 曲率近似值基于局部 (N=1) 邻域元素和顶点。 注意：曲率方向未正确计算。 一旦实施，将发布更新版本。 请注意，相邻三角形很少的顶点处的计算，因此相邻顶点很少，被扩展到更大的邻域。 参考： 1) Chen 和 Schmitt (1992) 表面三角测量的内在表面特性2）董等人。 (2005) 三角网格的曲率估计，JZUS 此代码使用例程：buildInverseTriangualtion.m & removeDO.m 最初作者：大卫·格林加斯。 他感激地承认

微分几何教案十六3.6曲面的主曲率高斯曲率平均曲率3.6曲面的主曲率高斯曲率平均曲率一主曲率定义曲面上一点处主方向上的法曲率称为曲面在该点的主曲率因曲面在一点处的主方向是过此点的曲率线的方向故主曲率即

此函数计算主曲率方向和值的三角网格。 该函数首先旋转数据，使当前的法线顶点变为 [-1 0 0]，所以我们可以用 XY 来描述数据而不是XYZ。 其次，它将最小二乘二次补丁拟合到局部顶点的邻域“ f（x，y）= ax ^ 2 + by ^ 2 + cxy + dx + ey + f”。 然后使用hessian的特征向量和特征值计算主曲率、平均曲率和高斯曲率。 [Cmean,Cgaussian,Dir1,Dir2,Lambda1,Lambda2]=patchcurvature(FV,usethird) 输入， FV：三角网格（见补丁） usethird ：对曲率使用三阶邻居顶点适合，使其更平滑但不那么局部。 真/假（默认） 输出， Cmean : 平均曲率Cgaussian : 高斯曲率Dir1 : XYZ 第一主成分的方向Dir2 : 第二主成分的XYZ方向Lambda1：第一个主成分的值

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给定来自点云和查询点的法线向量，根据固定半径内相邻点的最小和最大特征值估计主曲率。

针对三角网格数据提出了一种主曲率均匀的光顺方法. 该算法首先通过建立局部抛物二次曲面来估算网 格顶点的主曲率和主方向,其次以邻点的主曲率和主方向的加权平均作为光顺后顶点的曲率值,然后由新曲率值 和二次曲面方程计算出调整后的顶点位置,实现模型的光顺.

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推导了一般三角形网格模型顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率的计算方法，考虑到经常遇到粗糙三角形网格模型，为提高其曲率计算方法的精度，结合Loop细分曲面算法，进一步拓展了该曲率计算方法。该算法用于具有特征保持的网格模型简化取得了良好的效果。

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