3维图像中边界曲面的分类追踪及抽取

3维图像分析中,边界曲面的检测与重构是一个非常重要的问题。已有的连续隐边界曲面的抽取及逼近计算技术存在着把某些零交叉曲面片错误地识别为边界曲面片的缺陷。为此,提出一个新的边界曲面的追踪及抽取的方法。该方法首先将包含边界曲面的全部立方体分为两类:包含一个连通零交叉曲面片的立方体叫第1类边缘立方体,包含两个及其以上不连通零交叉曲面片的立方体叫第2类边缘立方体;然后根据边界曲面的连续性连通性,便可追踪出两类边缘立方体;对于追踪出的第1类边缘立方体直接提取边界曲面片,对于追踪出的第2类边缘立方体的边界曲面片通过其相邻的第1类边缘立方体来提取。实验结果表明本文方法是可行有效的,而且可以有效地克服已有技术的缺陷。     

三维图像中连续隐边界曲面的逼近计算

三维图像中感兴趣目标的边界曲面的检测与重构是三维图像分析中的一个重要问题.本文提出了从三维图像中计算连续隐边界曲面离散采样点的新方法.基于这些计算得到的离散采样点及其灰度值,可以推导出更合适的等值面或者自适应曲面去近似表示三维图像中的连续隐边界曲面.     

离散曲面的等距面生成算法

离散曲面的等距面生成问题是一个不同于传统的等距面计算的新问题。拟对该问题展开研究并提出一个有效的离散曲面的等距面生成算法。该算法通过计算离散曲面的包络面上的离散体元而生成等距面。所提算法可以有效地解决等距计算过程中发生的拓扑、自相交等现象。实验结果表明了该算法的有效性。