利用有序数据结构实现Shear-Warp加速算法

提出一种有序数据结构,在不影响算法效果的前提下,改进并加速Shear-Warp算法的运行速度.将体数据每个层片编码成以体素值为序的有序数组,依据不透明度函数确定不透明体素所对应的体素值范围.通过对有序数组的截取,快速定位不透明体素,跳过所有的透明体素,提高绘制速度.在普通配置计算机上验证该算法,绘制过程一般在数秒内即可完成.该算法思路明晰、操作便捷,在不影响图像质量的前提下显著提高绘制速度,满足实时性的要求.     

基于Double Marching Cubes的表面重建算法

为克服基于Marching Cubes的表面重建算法在绘制三维表面时因二义性面的存在而使生成的表面网格易出现错误连接而形成层间空洞的不足,提出了基于Double Marching Cubes的表面重建算法.该算法采用双立方体体素作为生成表面网格的基本单元,以双立方体的12个特征点的标记情况为依据,建立一个双立方体体素索引表,通过查找索引表的方法绘制三维表面.该算法在建立双立方体索引表时就排除掉了二义性面的所有错误连接方式,因而生成的表面网格不会出现层间空洞,避免了为消除二义性面所进行的复杂计算,加快了表面重建的速度.     

一种基于八叉树的快速体素化方法

当前的体素化方法大都具有较高的复杂性,计算开销大,对硬件要求高。为了简单快速地实现3D模型的体素化,提出一种基于八叉树的快速体素化方法。首先在使用八叉树进行模型细分的基础上,得到模型表面数据。然后根据表面数据选择多个方向对模型进行逐行扫描。该方法能快速地区分出模型的外部数据和内部数据,最终实现模型的体素化。对不同分辨率下的多种模型的实验结果表明,文中提出的方法能有效地实现快速体素化,具有一定的应用价值。     

心内膜表面几何模型三维重建算法研究

心内膜三维表面重建是心内膜三维标测系统中的关键问题。为了满足实际应用需求, 根据采集到的散乱点云数据的特点, 提出了一种改进的泊松表面重建算法。在估计表面点云法向量的基础上, 对表面点云法向量进行法向量一致化处理, 有效地控制时间复杂度, 快速重建出平滑的心脏模型。针对泊松表面重建算法中构建MC曲面出现的二义性问题, 提出一种消除二义性的简化改进方法, 可以更加精确地获取模型逼真表面, 提高重建的速度和精度。同时, 可以根据医生的要求, 对重建出的模型实时修正, 满足临床应用。最后, 通过实验验证了算法的有效性和可行性。     

一种由轮廓线重建物体表面的方法

针对基于轮廓线拼接重建物体表面所出现的轮廓对应和分叉问题,提出了一种通过体数据转换由轮廓线实现重建物体表面的方法。在分析体数据构造中出现逼近精度问题的前提下,通过提高轮廓线上点的密度,生成精确度较高的体数据。该方法通过对相邻层轮廓线区域的集合运算,只对处于集合运算解中的像素点进行距离函数值的计算。采用MC（Marching Cubes）算法生成等值面,完成物体的表面重建。实验结果表明,该方法能顺利解决基于轮廓线拼接重建物体表面中出现的轮廓对应问题和分叉问题,既提高重建表面精确度,又加快整个表面的重建速度,是一种可行的方法。     

一种由二维轮廓线重建物体表面的方法

本文提出一种通过体数据转换实现由轮廓线重建物体表面的方法 .该方法根据“表面投影区”比较两相邻切平面上对应像素点的状态函数值 ,以确定影响等值面生成的像素点 ,从而只进行影响等值面生成的像素点的距离函数的计算 ,并可在根据需要对相邻切平面上的对应点进行插值计算后 ,生成分辨率较高的体数据 .本文采用改进的 MT算法生成等值面 ,完成物体的表面重建 .该方法缩短了体数据的构造时间 ,在保证了重建正确性的前提下提高了整个表面的重建速度     

基于数字人彩色图像的三维重建算法研究

对数字人彩色照片数据进行高质量的实时三维表面重建提出了一种新算法。该算法利用交互分割平台提取出彩色体数据中单个器官的三维表面点集,再根据对二值体数据滤波后的灰度值计算灰度梯度估算得到表面点的法向量。最后用带颜色的表面点来描述器官的三维表面,利用显卡OpenGL接口对表面点集进行三维显示。在微机环境下对美国数字人照片数据集中的肝脏和肺部两个器官进行了三维重建,在保证图像质量的前提下重建速度超过25帧/s。提出的算法能对高分辨率的彩色体数据进行高质量的实时三维表面重建。     

一种医学图像三维表面重建的快速算法

阐述了医学图像三维重建的方法和过程,提出了一种基于跨距空间的快速种子体素搜索算法,利用等值面繁衍算法快速提取三角形等值面,并对由中点近似产生的共面三角形等值面进行合并。实验结果显示,本文提出的算法加快了重建的速度,有利于实现对基于医学图像的大规模数据三维重建的实时绘制和交互。     

基于MC算法的高质量脊柱CT图像三维重建

从脊柱CT图像中重建出脊柱的三维模型以提供直观的术前病灶信息,能够有效辅助高难度的脊柱畸形矫正手术。针对传统MC(Marching Cubes)算法存在的重建表面不平滑、结构拓扑歧义的局限以及人体脊柱重构碎片过多的特点,提出一种基于保边局部高斯滤波与三维区域增长的改进型MC算法。该算法采用保边滤波去噪并增强边缘,局部高斯滤波平滑待重建区域以改变原有体素类型,减少二义性体素对数,有效地解决了重建表面不平滑与结构拓扑歧义问题;采用基于三维区域增长的双阈值分割算法,大大减少碎骨重建的数量。实验证明,采用高质量重建算法重建的脊柱三维模型能够满足医学三维可视化的要求。     

Shear-Warp算法中基于边界模型的传递函数及其修正

基于Shear-Warp算法提出一种改进的体绘制算法，在对传递函数进行预设定时，基于边界模型并结合交互式操作，可以方便地设定最优传递函数值，在重采样过程中，结合Shear-Warp算法的特点对传递函数值进行修正，以保证重建后的图像质量．实验结果证明：该算法不仅效率高，而且显示效果好．     

生物组织连续切片的两步配准及快速重建

在图像预处理基础上,考虑到生物体在序列切片图像上的重心位置具有连续性的事实,提出3种新的逐步求精的自动配准方法。该方法首先采用力矩主轴法对两幅图像进行粗略配准,然后对已有的配准结果作微小干扰,当图像互信息最大时获得最终精确配准结果。针对生物组织连续切片数量巨大的特点,构建有序体数据结构,在此基础上采用Shear-Warp算法重建生物体内部结构。改进后的算法能够提高对体数据的遍历效率,减少对无效数据的访问,加速绘制过程。实验结果表明,新算法效果良好,便捷快速,值得推广应用于生物组织连续切片的科学计算可视化。     

Incremental Volume Rendering Using Hierarchical Compression

We present a new algorithm here for efficient incremental rendering of volumetric datasets. The primary goal of this algorithm is to give average workstations the ability to efficiently render volume data received over relatively low bandwidth network links in such a way that rapid user feedback is maintained. Common limitations of workstation rendering of volume data include: large memory overheads, the requirement of expensive rendering hardware, and high speed processing ability. The rendering algorithm presented here overcomes these problems by making use of the efficient Shear-Warp Factorisation method which does not require specialised graphics hardware. However the original Shear-Warp algorithm suffers from a high memory overhead and does not provide for incremental rendering which is required should rapid user feedback be maintained. Our algorithm represents the volumetric data using a hierarchical data structure which provides for the incremental classification and rendering of volume data. This exploits the multiscale nature of the octree data structure. The algorithm reduces the memory footprint of the original Shear-Warp Factorisation algorithm by a factor of more than two, while maintaining good rendering performance. These factors make our octree algorithm more suitable for implementation on average desktop workstations for the purposes of interactive exploration of volume models over a network. Results from tests using typical volume datasets will be presented which demonstrate the ability of the algorithm to achieve high rendering rates for both incremental rendering and standard rendering while reducing the runtime memory requirements.     

Efficient reconstruction from non-uniform point sets

We propose a method for non-uniform reconstruction of 3D scalar data. Typically, radial basis functions, trigonometric polynomials or shift-invariant functions are used in the functional approximation of 3D data. We adopt a variational approach for the reconstruction and rendering of 3D data. The principle idea is based on data fitting via thin-plate splines. An approximation by B-splines offers more compact support for fast reconstruction. We adopt this method for large datasets by introducing a block-based reconstruction approach. This makes the method practical for large datasets. Our reconstruction will be smooth across blocks. We give reconstruction measurements as error estimations based on different parameter settings and also an insight on the computational effort. We show that the block size used in reconstruction has a negligible effect on the reconstruction error. Finally we show rendering results to emphasize the quality of this 3D reconstruction technique.     

B小波和阶跃谱分析在缺损频谱成像中的应用

提出一种用于频域的快速B小波变换方法和阶跃谱分析理论,并把它们用于磁共振缺损频谱数据中提取高频频谱、恢复完整频谱,重建图像.在此方法中,首先用快速B小波变换方法,从低频磁共振数据中提取、恢复缺少的高频分量的特征信息;然后用阶跃谱分析理论,由这些特征信息构成高频磁共振频谱、恢复完整频谱数据;最后用FFT(fast Fourier transform)重建磁共振图像.实验和模拟结果都表明,重建图像质量优于现有方法.     

基于Shear-Warp算法的三维地震数据场体绘制

利用三维可视化软件包,采用Shear—Warp算法实现地震数据的模型可视化,并给出了具体算法流程。实验结果表明此算法可提高地震数据的体绘制速度,实现地震数据解释的实时交互式绘制,为地质勘探提供可视化依据。     

基于八叉树快速分类的Shear-Warp交互式体绘制算法

基于八叉树的快速分类Shear-Warp算法,是三维规则数据场可视化的一种经典算法。它适用于三维重建过程中用户需要交互式地动态调整透明度变换函数,以观察三维实体的不同细节的应用场合。论文对算法进行了深入的研究和局部的优化。论文首先介绍算法原理,然后给出算法实现模型,最后给出实验结果和进一步的研究前景。     

基于最小区域的快速CT图像重建

由于工业CT重建目标的形状差异较大,针对传统CT图像重建算法均选取矩形重建区域,提出一种基于最小区域的图像重建方法.首先由扫描到的投影数据通过直线生成算法构建重建目标的最小区域包络图;然后提出一种快速区域填充算法,生成图像重建的最小区域.该方法将重建区域限定在最小区域内,减少了不必要的计算,提高了重建速度.最后通过仿真实验与传统的重建方法进行比较,表明了文中方法的有效性.     

Registration based on projective reconstruction technique for augmented reality systems

In AR systems, registration is one of the most difficult problems currently limiting their application. In this paper, we propose a simple registration method using projective reconstruction. This method consists of two steps: embedding and tracking. Embedding involves specifying four points to build the world coordinate system on which a virtual object will be superimposed. In tracking, a projective reconstruction technique is used to track these four specified points to compute the model view transformation for augmentation. This method is simple, as only four points need to be specified at the embedding stage and the virtual object can then be easily augmented onto a real scene from a video sequence. In addition, it can be extended to a scenario using the projective matrix that has been obtained from previous registration results using the same AR system. The proposed method has three advantages: 1) it is fast because the linear least square method can be used to estimate the related matrix in the algorithm and it is not necessary to calculate the fundamental matrix in the extended case. 2) A virtual object can still be superimposed on a related area even if some parts of the specified area are occluded during the whole process. 3) This method is robust because it remains effective even when not all the reference points are detected during the whole process, as long as at least six pairs of related reference points correspondences can be found. Some experiments have been conducted to validate the performance of the proposed method.