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提出一种新的基于笔画的传输函数设计方法。与其他基于笔画的方法相比,该方法只要求用户对感兴趣数据做少量标记,操作更简便;另外该方法更好地考虑了体数据的空间信息,分类结果更合理。首先使用贪心极大似然估计算法构建用户感兴趣数据和背景数据的高斯混合模型（GMM）模型;然后基于GMM模型使用Graph?Cuts实现对体数据的分类,并通过仔细设计Graph?Cuts能量函数的平滑项将空间信息引入分类过程。针对体数据的规模大,难以直接应用Graph?Cuts算法的难题,在此通过使用层次模型减小Graph?Cuts算法所处理问题的规模,从而获得了实时交互的效果。该方法使用多个体数据进行测试,获得令人满意的效果。 相似文献
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目的 光线投射法是一种重要的直接体绘制算法,但其效果取决于复杂的传递函数.为此提出基于结构特征的自适应光线投射算法,从而使得利用简单传递函数即可很好地揭示体数据特征.方法 首先分析光线方向标量值的变化趋势获取结构特征——特征段;然后基于若干意义明确启发式规则(特征段的次序、尺度、重要度)自动计算特征段的可见度,根据特征段可见度调节每个采样点的不透明度;最后基于调节后的不透明度完成绘制.结果 使用合成数据、医学真实采样数据和工业CT(computed tomography)数据进行测试,结果表明本文算法在展示体数据的内部结构特征,尤其是细小结构方面优于其他类似算法;本文算法速度比DVR(direct volume rendering)慢,但仍可满足交互需求.另外,本文算法还提供多个形象直观、意义明确的参数供用户调节,进一步增加了本文算法的灵活性.结论 本文提出的自适应光线投射算法,允许用户使用简单传递函数和调节意义明显的参数即可有效揭示体数据特征,进一步提高了光线透射法的直观性. 相似文献
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