散乱点云数据的高阶平滑隐式曲面重建

针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题, 提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先, 计算点云数据的包围盒并离散化得到体素空间; 其次, 在体素空间根据隐式曲面的梯度和点云位置、法向信息建立目标函数, 并通过对目标函数的拉普拉斯规则化达到控制重建曲面光顺效果的目的; 再次, 根据最优化原理将重建问题转换为一个稀疏线性方程组求解问题; 最后, 通过步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。定性和定量的实验结果表明, 该方法重建曲面绘制效果和精确度优于常用的Poisson方法。     

激光三维扫描数据的表面重建

对激光三维扫描系统获得的没有任何附加信息的轮廓线点云数据进行处理，首先采用求最大连通域的方法删除噪声点，利用设定相邻点连线夹角正切阈值的方法精简数据，然后采用基于局部切平面簇的方法对数据点云进行切平面的估算、法向量的调整和计算距离函数，用改进的MC方法输出三维网格，并且应用基于顶点的网格删除算法对三维网格进行简化，在估算切平面的时候采用新的估算原则，提高了重建速度，改善了重建效果，所表述的重建流程，成功地解决了激光扫描系统所得轮廓数据点的表面重建问题。     

基于轮廓线的三维网格曲面绘制

在融合了交互式轮廓绘制与网格造型技术的基础上,提出了一种快速三维网格曲面建模方法.根据绘制轮廓线的特征点分布,进行约束化三角网格剖分,提取二维轮廓线的骨架;选取骨架点和采样点投影到三维空间椭球曲面,并引入二面角原则,优化了空间离散数据点的三角化算法;最后缝合骨架点,获得三维网格曲面表示.实验结果表明了该算法的直观性、高效性.     

拉伸与旋转面轮廓数据分段及约束重建技术研究

在逆向工程中,针对测量数据点进行拉伸面和旋转面的参数提取并重建曲面是非常重要的.轮廓线是拉伸面和旋转面的重要参数,提出一种改进的轮廓数据排序及曲率估算方法.在此基础上,针对由直线和圆弧特征构成的轮廓数据提出依据弦转角和曲率差对轮廓数据分段.最后采取全局约束策略,通过对轮廓数据整体拟合来提取轮廓线.实验结果表明了该算法的有效性和实用性.     

基于VTK的三维点云曲面重建研究

针对三维点云数据重建效率低、不能实时交互等问题,利用鲁棒性强的Power Crust算法和三维可视化类库Visualization Toolkit (VTK)的良好并行机制与强大的图像处理能力,实现了三维点云数据曲面快速重建.该算法使用Power Crust对三维点云进行曲面重建,接着对得到的网格进行线性调整、简化和平滑,最后引入VTK进行渲染、绘制、显示,并实时交互.实验结果表明,该算法可以加快散乱点云数据的重建速度,较好地保持了点云数据的拓扑结构,提高了曲面重建的精确性和鲁棒性,且交互性强,适合实时处理.     

基于Voxel编码的曲面重建

一个完整的基于轮廓的曲面重建方法必须建立轮廓对应、解决分支和三角面片的构建.然而大多数已有的曲面重建算法只能解决问题的某些方面,从而导致这些算法不能有效地运用到复杂曲面重建,比如用磁共振获取的人大脑序列切片等盘旋且多分支凸包数据.提出了一个基于Voxel(像素)编码技术的曲面重建算法,该算法能以一种完全自动的方式处理带有空洞的复杂多分支曲面.首先将两相邻断层轮廓投影到定位于中间的一个辅助平面上,求得其差区域,然后根据差区域的不同情形进行分组.对每组轮廓,从对应的差邻域中提取骨架,并用骨架来度量两轮廓的不相似量,对不相似的进行剪支分解,从而使不相似的、复杂的轮廓转换为简单且相似的骨架轮廓对,最后完成三角片构建.重建曲面由二维流体三角面片组成,且仅经过切片上的输入廓线.算法已用手工数据和复杂人脑皮层的磁共振数据进行了仿真测试,检验了算法的有效性.     

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。     

由任意形状轮廓线重建三维表面的方法研究

由一组二维轮廓线重建出物体的三维表面是医学数据可视化的一种主要绘制方式。当轮廓线比较复杂,例如当遇到非凸轮廓或相邻层轮廓线相差过大时,常用的三角化拼接方法就会失败。文章提出一种新的轮廓拼接方法能够处理任意形状的轮廓线。该方法的基本思想是对轮廓线进行凹凸性层次分析,然后将相邻轮廓线从外到内逐层拼接,从而构成一个三角化的物体表面。实验结果表明,该算法对于手动勾画和自动提取的轮廓线都可以给出较好的重建效果。     

带自由曲面的三视图重建算法研究

针对蕴含自由曲面的三视图,提出了通过恢复边界线和轮廓线进而根据这些恢复 的空间曲线重建自由曲面的算法。首先分析并证明了自由曲面在三视图中的投影性质,从而提 出边界投影和轮廓投影的匹配算法。针对视图中存在的被打断的样条曲线,提出了分段样条曲 线的爬坡算法来解决此类曲线不能匹配的问题。然后基于投影匹配序列重建出自由曲面的边界 线,再由边界投影上的点和轮廓投影端点的对应关系重建出空间轮廓线。由轮廓线等参采样构 造截面线并和边界线一起蒙皮生成最终自由曲面。本文提出的算法扩展了工程图的重建域。     

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.     

Web模式的医学断层图像三维重建

实现了基于Web的医学图像三维重建及显示.用超高速CT扫描获得人体器官的二维图像,基于JavaApplet与JavaApplication编程,采用体绘制法完成二维图像的三维重建与显示.重建实现了在Internet上以Web模式跨平台运行.重建的三维图像能够清晰地显示人体器官的解剖结构,尤其是心脏的整体形态及冠状动脉的走向.用JavaApplet与JavaApplication实现基于Web的医学图像三维重建是可行的,并对三维图像的临床应用起到了推动作用.通过三维重建显示人体器官的立体形态,尤其是冠状动脉的解剖结构,在临床上具有很大的参考价值.     

Volumetric Curved Planar Reformation for virtual endoscopy

Curved Planar Reformation (CPR) has proved to be a practical and widely used tool for the visualization of curved tubular structures within the human body. It has been useful in medical procedures involving the examination of blood vessels and the spine. However, it is more difficult to use it for large, tubular, structures such as the trachea and the colon because abnormalities may be smaller relative to the size of the structure and may not have such distinct density and shape characteristics. Our new approach improves on this situation by using volume rendering for hollow regions and standard CPR for the surrounding tissue. This effectively combines gray scale contextual information with detailed color information from the area of interest. The approach is successfully used with each of the standard CPR types and the resulting images are promising as an alternative to virtual endoscopy. Because the CPR and the volume rendering are tightly coupled, the projection method used has a significant effect on properties of the volume renderer, such as distortion and isometry. We describe and compare the different CPR projection methods and how they affect the volume rendering process. A version of the algorithm is also presented which makes use of importance driven techniques; this ensures the users attention is always focused on the area of interest and also improves the speed of the algorithm.     

基于面绘制的医学序列图像三维重建

基于医学CT图像序列,利用改进的面绘制方法,分别实现了皮肤和骨骼的三维表面重建。在皮肤重建中,主要采用阈值分割法和迭代法相结合而得到光滑逼真的效果。在骨骼重建过程中,采用二值法构建骨骼三维表面,并对得到的结果进行去噪处理,进而得到清晰的骨骼轮廓。为了验证重建方法的通用性,实现了复杂结构器官--心脏的三维表面重建。实验结果表明,方法易于实现,获得了较理想的三维重建结果。重建的三维模型可进行旋转、放大和缩小等操作,这不仅有利于实现人机交互的功能,同时也有利于对模型进行设置和观察。     

Temporal radiance caching

Curved planar reformation (CPR) has proven to be a practical and widely used tool for the visualization of curved tubular structures within the human body. It has been useful in medical procedures involving the examination of blood vessels and the spine. However, it is more difficult to use it for large tubular structures such as the trachea and the colon because abnormalities may be smaller relative to the size of the structure and may not have such distinct density and shape characteristics. Our new approach improves on this situation by using volume rendering for hollow regions and standard CPR for the surrounding tissue. This effectively combines gray-scale contextual information with detailed color information from the area of interest. The approach is successfully used with each of the standard CPR types, and the resulting images are promising as an alternative to virtual endoscopy. Because CPR and volume rendering are tightly coupled, the projection method used has a significant effect on the properties of the volume renderer, such as distortion and isometry. We describe and compare the different CPR projection methods and how they affect the volume rendering process. A version of the algorithm is also presented which makes use of importance-driven techniques; this ensures the users' attention is always focused on the area of interest and also improves the speed of the algorithm.     

Efficient cellular automaton segmentation supervised by pyramid on medical volumetric data and real time implementation with graphics processing unit

In surgery simulation, the extracted tissue data can be operated repeatedly in a Virtual-reality (VR) system which provides a good alternative to classical training method. Fully automated segmentation techniques cannot guarantee the efficiency and precision in general case. This paper describes a user interactive segmentation method: given a labeled 2D image plane in Multi-Planar Reformation (MPR), the rest tissues are segmented automatically by a cellular automaton in multi-scale domain. Labels image generated in higher level Gaussian pyramid can be extended to lower level ones according to selected resolution. An edge indicator function is also set to avoid over-segmentation in Laplacian pyramid. The evolution can be observed and guided with volume rendering results. The proposed method shows the merits of higher precision, real time response in GPU framework and few interactions are required.     

STM三维图象处理在微机上的实现

本文介绍了可在微机上运行的扫描隧道显微镜三维图象处理程序。程序运用平移、比例、旋转、透视等几何变换将样品表面形貌以适当的位置、大小和角度显示在二维屏幕上,经消隐和明暗处理加强图象的立体感、真实感和清晰度,通过颜色模型转换将图象以灰度或混合过渡颜色绘制在高分辨显示终端上,实现 STM 数据的三维立体显示,进一步加强仪器的数据处理和显示功能。     

用三维曲面及截面描述图像的灰度特征

提出将图像的灰度用三维曲面表示,并作各剖面得到灰度截面曲线,再作差分运算得到灰度截面差分曲线,来描述图像特征。并依此方法比较车牌图像各个区域,进行车牌定位。     

基于多维金字塔表达和AdaBoost的高分辨率SAR图像城区场景分类算法

提出了多维金字塔表达算法, 并使用基于多维金字塔表达的AdaBoost实现了高分辨率合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像的城区场景分类. 多维金字塔表达算法首先在局部特征的各维计算金字塔表达矢量, 再将所有的金字塔表达矢量连接起来构成多维金字塔表达矢量. 多维金字塔表达算法克服了金字塔表达算法在处理高维局部特征时, 遇到的输出金字塔表达矢量的区分力受计算效率制约的问题. 本文分别在一个TerraSAR-X图像库和一张大幅TerraSAR-X图像上比较基于金字塔表达的AdaBoost和基于多维金字塔表达的AdaBoost的分类性能. 实验结果表明, 与前者相比, 后者显著提高了计算效率同时保证了分类精度.     

结合区域生长与图割算法的冠状动脉CT血管造影图像三维分割

针对图割算法适用于小幅图像,且在分割结构较复杂、感兴趣区域较小的三维CT血管造影(CTA)冠状动脉图像时效率较低的问题,实现了将区域生长和图割结合分割冠状动脉的算法.首先,利用基于阈值的区域生长算法将图像划分为若干区域,去除无关像素,得到结构简化、感兴趣区域较突出的图像;其次,对简化后的图像,结合灰度和空间信息构造网络图;最后,利用图割理论实现网络图分割,得到冠状动脉分割图像.实验结果表明,与传统的图割方法相比: 在分割效率上,区域生长和图割结合的分割算法降低了计算复杂度,效率提高了51.7%; 在绘制质量上,得到的冠状动脉分割图像目标区域完整,有助于医师对病变的正确分析.     

复杂背景下彩色数字图像分割算法研究

为了提高复杂背景下彩色数字图像分割的准确率,减少噪声对图像处理的干扰,尽可能的缩短运行时间,需要对复杂背景下彩色数字图像分割算法进行研究。当前图像分割算法在彩色数字图像分割的过程中,仅仅考虑了图像像素的亮度值,没有考虑其空间特征,存在计算的复杂性过大等缺陷,影响彩色数字图像处理效果。为此,提出了一种基于随机权重粒子群的复杂背景下彩色数字图像分割算法。该算法先采用多尺度均匀滤波方法,对复杂背景下彩色数据图像进行划分,其中包含噪声和不含噪声的像素点的亮度值、结构元素以及局部区域内的图像像素加权亮度密度特征。采用多段图分割获取彩色数字图像的优化分割,在平滑项中代入彩色数字图像梯度信息,对彩色数字图像分割结果中的弱边界进行剔除,从而实现准确的彩色数字图像分割。实验仿真证明,所提算法增加了彩色数字图像分割的对比度和信噪比,提高了复杂背景下彩色数字图像分割的准确性。