采用CT切片的三角片曲面重构算法

采用二维平行轮廓线三维重建表面是三维建模研究领域的一项重要研究课题,具有非常广泛的应用领域.重建过程中计算量非常庞大,有效地化简重建的数据可以大大提高重建效率.文中提出了一种基于分析轮廓骨架点的表曲面重构算法.首先对CT切片进行预处理及图像分割,然后对轮廓线提取骨架,再进行骨架剪裁,最后采用模拟退火法进行三维重建.该算法使三维重构的数据大大化简,同时克服了局部优化算法中需交互指定初始连接边的缺点.     

基于二维平行轮廓线的三维表面重建

研究了基于二维平行轮廓线的前列腺三维表现重建问题。采用Roberts边缘检测算子检测前列腺的边缘，提取其轮廓线。分析了BPL1算法在处理相信轮廓线无匹配部分时存在的缺陷。文章采用BPL1算法和相信轮廓线同步前进法相结合的方案被了前列腺表现的三维重建，给出了实验结果。实验表明重建的三维表面清晰、准确。     

一种辅助轮廓线的断层医学图像三维重建算法

针对轮廓线重建过程中的轮廓分叉问题,提出了一种改进的多轮廓线三维重建算法,通过构造辅助轮廓线将多轮廓线的连接转换为单轮廓线的连接,改进了利用多轮廓线进行三维重建的不足,利用可接受表面实现特征点的三角化,并根据曲率的变化拟合重建过程中的不光滑表面,进而实现断层医学图像的三维重建。实验结果证明,运用本算法在保证重建物体正确的同时,缩短了体数据的构造时间,加快了整个表面的重建速度。     

模拟退火遗传算法的轮廓线拼接研究

基于断层数据的三维重构是三维数据场可视化技术的主要研究内容,重构物体的三维模型也是分析、仿真的前提.应用模拟退火遗传算法设计和实现了三维物体表面重建算法.通过在遗传算法中融人退火处理操作,提高了种群的多样性,避免了遗传算法中存在的早熟收敛问题,有效地增强了算法的全局寻优能力.此外,提出了一种基于边的最小交叉多边形算法,提高了交叉操作效率.根据轮廓线拼接问题的特点,设计了针对性强的交叉、变异操作.实验结果表明,算法有效地提高了传统的全局法轮廓线拼接算法的效率.     

基于等值面点的快速三维表面重建算法

医学图像可视化技术利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供了直观、全面、准确的病灶和正常组织信息。传统的方法直接采用由序列轮廓线生成的三角片来拟合曲面,重建的速度与效果均有限。本文采用了一种直接绘制等值面点的三维重建算法,该算法只对视觉有贡献,约占总体数据的2%左右表面点进行遍历绘制,大大提高了绘制速度。另外,本文提出了由等值面数据计算法向量的方法,实现了在只有等值面坐标数据的情况下计算法向量。     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一。文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面．所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合。通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性。     

三维建筑模型的规则化重构方法

基于无人机照片的倾斜摄影测量技术能够快速重建大量三维建筑模型;但这些模型数据量大、噪声多,极大阻碍了在智慧城市中的应用.针对倾斜摄影测量重建的三维建筑模型屋顶重建精度较高的特点,提出一种基于屋顶轮廓线的三维建筑模型规则化重构方法.首先分割屋顶并提取屋顶的外轮廓线;接着通过改进的平面拟合提取屋顶的内轮廓线;然后由屋顶内外轮廓线进一步拟合出屋顶平面几何基元;最后,针对屋顶中太阳能、烟囱等的非平面部分,进行补充规则化处理,重构出数据小、噪声少的三维建筑模型.本文方法能够将三维建筑模型自动地重构为规则的建筑体,不依赖用户交互和先验信息.大量实验证明了本文方法的有效性、高效性和鲁棒性.     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一.文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面,所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合.通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性.     

基于骨架的断层间复杂轮廓线的三角片曲面重构

提出了一个基于轮廓线骨架点的三角片曲面重构的算法,首先对散乱骨架点进行拓扑连接,得到一个由骨架点构成的多边形,然后分析骨架多边形得到所需的特征骨架点,进而得到断层间轮廓线的相似特征部分,把断层间轮廓线分割为相对应的简单曲线段,最后,重构的曲面由这些分段重构的子曲面拼接而成。     

一种基于图像的快速虚拟植物可视化重建

提出了一种视觉意义上快速植物三维重建方法，近似重构一株视觉上“相似植物”。该方法利用已有的植物结构信息，基于图像分割和三维重构技术，获取植物轮廓从而重构植物的骨架；结合植物真实图像修正生成的植物模型，最终生成视觉“真实”植物。该方法基于图像的三维重构技术，避开了植物复杂的形态结构规则提取，实现“快速意义”的重建，并采用真实图像验证技术，确保视觉上的近似，提高了对最终生成图像的控制度。     

医学断层图像三维重建的辅助轮廓线法

在原有的轮廓线基础上生成与之相似的辅助轮廓线．然后把各轮廓线三角化形成一层层的三角面片,最后按一定的规则把各层三角面片从外到内直接连接形成四面体,从而完成三维重构．文中算法尤其适合基于断层轮廓线的医学图象三维重构,与已有的三维重构法（如MC．MT,Delaunay四面体化）相比,具有算法简单、思路自然、易于实现的特点．     

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。     

3D Surface Reconstruction Using Occluding Contours

This paper addresses the problem of 3D surface reconstruction using image sequences. It has been shown that shape recovery from three or more occluding contours of the surface is possible given a known camera motion. Several algorithms, which have been recently proposed, allow such a reconstruction under the assumption of a linear camera motion. A new approach is presented which deals with the reconstruction problem directly from a discrete point of view. First, a theoretical study of the epipolar correspondence between occluding contours is achieved. A correct depth formulation is then derived from a local approximation of the surface up to order two. This allows the local shape to be estimated, given three consecutive contours, without any constraints on the camera motion. Experimental results are presented for both synthetic and real data.     

多轮廓线的三维形体重构技术研究与实现

实际应用中,三维重构经常面对的不是直接的体数据信息,而是一序列的二维轮廓线数据,因此基于轮廓线的三维重构研究有着极其重要的实用价值。在多轮廓线的三维形体重构中,轮廓对应、轮廓拼接、分叉处理和末端轮廓线的封闭处理等是其关键技术。提出了三维重构中每一个实现步骤具体的解决方案。针对轮廓线绕向问题提出了夹角和检测法,有效避免了轮廓多边形的绕向误判;对轮廓线一对多分叉问题提出了按周长比率解决问题的思路;在末端轮廓线的三角剖分算法中提出了最大张角三角形方法,减少了三角剖分的计算量,达到了在各种形态轮廓线条件下能够实现正确的拼接。实现结果表明,轮廓线拼接过程中每个步骤的解决方法是正确有效的,相较于其他实现方法通用性更强。     

PointSkelCNN: Deep Learning-Based 3D Human Skeleton Extraction from Point Clouds

A 3D human skeleton plays important roles in human shape reconstruction and human animation. Remarkable advances have been achieved recently in 3D human skeleton estimation from color and depth images via a powerful deep convolutional neural network. However, applying deep learning frameworks to 3D human skeleton extraction from point clouds remains challenging because of the sparsity of point clouds and the high nonlinearity of human skeleton regression. In this study, we develop a deep learning-based approach for 3D human skeleton extraction from point clouds. We convert 3D human skeleton extraction into offset vector regression and human body segmentation via deep learning-based point cloud contraction. Furthermore, a disambiguation strategy is adopted to improve the robustness of joint points regression. Experiments on the public human pose dataset UBC3V and the human point cloud skeleton dataset 3DHumanSkeleton compiled by the authors show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art methods.     

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     

基于轮廓形变的复杂表面重构

本文提出了一种基于自由形变（Free-Form Deformation, FFD）及外轴投影（External Axes Projection, EAP）的复杂表面重构算法.该算法以目标形状的切片轮廓作为输入数据,此后轮廓被嵌入到高维空间有向距离场中,在此隐式空间中,算法主要分为以下三步：生成计算序列,计算序列由计算单元组成,每一个计算单元包含上下相邻的两个轮廓;根据相邻轮廓间的拓扑关系,进行外轴投影（EAP）,以解决潜在的分支问题;在每个计算单元中,根据轮廓长度决定自由形变方向,并进行自由形变,根据自由形变结果,建立轮廓间顶点的一一对应关系,并以此进行表面重构.该方法具有以下特点：输入轮廓可具有任意拓扑结构;所生成表面与输入轮廓完全贴合,生成表面准确,无自我重叠,拓扑关系不发生改变;算法高度并行,执行效率高.实验结果证明,该算法可以解决复杂表面的重构问题.     

Three-dimensional reconstruction from serial sections in PC-Windows platform by using 3D_Viewer

Three-dimensional (3D) reconstruction from serial sections allows identification of objects of interest in 3D and clarifies the relationship among these objects. 3D_Viewer, developed in our laboratory for this purpose, has four major functions: image alignment, movie frame production, movie viewing, and shift-overlay image generation. Color images captured from serial sections were aligned; then the contours of objects of interest were highlighted in a semi-automatic manner. These 2D images were then automatically stacked at different viewing angles, and their composite images on a projected plane were recorded by an image transform-shift-overlay technique. These composition images are used in the object-rotation movie show. The design considerations of the program and the procedures used for 3D reconstruction from serial sections are described. This program, with a digital image-capture system, a semi-automatic contours highlight method, and an automatic image transform-shift-overlay technique, greatly speeds up the reconstruction process. Since images generated by 3D_Viewer are in a general graphic format, data sharing with others is easy. 3D_Viewer is written in MS Visual Basic 6, obtainable from our laboratory on request.     

Graph-directed modelling from serial sections

We propose a general 3D-surface reconstruction technique for objects defined in terms of contours in a stack of serial sections. It is built around a data structure, in which the topology of the objects is represented as a set of disconnected graphs. The basic idea is to let the topological information direct the reconstruction process. There are several advantages with this approach. The alignment of the stack of sections is computed automatically. This operation does not depend on artificial reference points, such as fiduciary marks introduced by laser-beam penetration of a biological sample prior to sectioning. Furthermore, the unknown surfaces between successive sections can be created automatically, even though the sections contain a large number of arbitrarily shaped contours that are clustered or perhaps partly overlapped. If present, 3D irregularities in the surface model can be reduced in a controlled manner.