一种基于插值图像的三维超声体数据空隙填补方法

本文研究了传统PNN(Pixel-Nearest-Neighbor)重建方法的优缺点,并提出了一种基于插值图像的自适应PNN改进型算法。实验结果表明,本文提出的算法在帧间空隙较大的情况下重建体数据比传统PNN+空隙填补法更为平滑,且能确保不产生空隙。算法速度方面也完全可以胜任一般的实时重建预览的需要,可以作为一种现有PNN方法的增强算法用于实时三维超声重建当中。