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Vertebrae CT Images 3D Reconstruction with Improve Marching Cubes Algorithm
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作者 Xia Liu Huan Liu +1 位作者 Miaomiao Wang Bo Wang 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2019年第6期69-79,共11页
Medical images 3D reconstruction is an important part in medical image analysis and processing. Although lots of algorithms have been proposed continuously, speed and accuracy cannot conform to actual needs, which has... Medical images 3D reconstruction is an important part in medical image analysis and processing. Although lots of algorithms have been proposed continuously, speed and accuracy cannot conform to actual needs, which has always been the focus topic. In this paper, we propose an Improved Marching Cubes algorithm ( I-MC) based on the surface rendering theory, which implements 3D reconstruction of the vertebrae. Firstly, we preprocessed the original 2D vertebrae CT images with the bilateral-filter denoising algorithm. Secondly, on the basis of the traditional Marching Cubes algorithm, the seed voxels were extracted and the Region Growing algorithm was used to determine all voxels that contain isosurfaces. Then, the Golden Section instead of the traditional linear interpolation was used to calculate the equivalent point, and this method reduced the calculations of public edges. VTK and OpenGL implemented 3D reconstruction of the vertebrae on GPU quickly and accurately. The experimental results show that when compared with the traditional Marching Cubes algorithm and Mesh Simplification Marching Cubes algorithm, the improved algorithm achieves a significant improvement of reconstruction speed while preserving the accurate results. The efficiency of algorithm is improved dramatically. This method is real-time and achieves the goal of efficient 3D reconstruction of vertebrae CT images. 展开更多
关键词 vertebrae CT marching cubes 3D reconstruction
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基于隐式表达的服装三维重建
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作者 费煜哲 蔡欣 +1 位作者 赵鸣博 杨圣豪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期220-228,共9页
随着近年来互联网购物的快速发展,在各大平台上出现了越来越多的服装商品。通过三维重建技术生成服装的三维模型可以帮助消费者更好地了解服装的姿态信息。针对服装的三维重建技术进行研究,提出基于隐式表达的服装三维重建模型。使用神... 随着近年来互联网购物的快速发展,在各大平台上出现了越来越多的服装商品。通过三维重建技术生成服装的三维模型可以帮助消费者更好地了解服装的姿态信息。针对服装的三维重建技术进行研究,提出基于隐式表达的服装三维重建模型。使用神经网络学习获得的占用函数作为服装三维模型的隐式表达,从而建立三维坐标和模型形状的映射。目前已有的三维重建算法需要拟合复杂的曲面模型,但资源消耗量大,而基于隐式表达的三维重建算法不需要进行参数化和网格化,能够提高算法的运行速度。为了进一步提高三维重建效果,采用目前性能最好的Point MetaBase-L网络模型和偏移注意力模块作为模型的特征提取网络。其中Point MetaBase-L网络模型基于现有的点云特征提取网络提出Set Abstraction层的元架构Point Meta,并通过分析选择Point Meta元架构中4个模块的最佳实践构成Point MetaBase-L网络模型的Set Abstraction层,同时引入平面特征投影模块加强特征的局部信息。在特征解码阶段,利用特征权重网络通过加权平均算法获取三维空间中采样点的占用概率。根据这些采样点的占用概率,通过基于区域增长的Marching Cubes算法提取高精度网格重建模型。实验结果表明,与占用网络相比,改进模型在交并比、倒角距离、法线一致性和F1值上分别提升了48.83%,55.17%、4.27%和79.10%。 展开更多
关键词 隐式表达 三维重建 Point Meta Base-L网络模型 偏移注意力 特征权重网络 区域增长 marching cubes算法
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A marching cube algorithm based on edge growth 被引量:1
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作者 Xin WANG Su GAO +1 位作者 Monan WANG Zhenghua DUAN 《Virtual Reality & Intelligent Hardware》 2021年第4期336-349,共14页
The marching cube algorithm is currently one of the most popular three-dimensional(3D)reconstruction surface rendering algorithms.It forms cube voxels based on an input image and then uses 15 basic topological configu... The marching cube algorithm is currently one of the most popular three-dimensional(3D)reconstruction surface rendering algorithms.It forms cube voxels based on an input image and then uses 15 basic topological configurations to extract isosurfaces from the voxels.The algorithm processes each cube voxel in a traversal-based manner,but it does not consider the relationship between the isosurfaces in adjacent cubes.Owing to ambiguity,the final reconstructed model may have holes.In this paper,we propose a marching cube algorithm based on edge growth.The algorithm first extracts seed triangles,grows these seed triangles,and then reconstructs the entire 3D model.According to the position of the growth edge,we propose 17 topological configurations with isosurfaces.The reconstruction results showed that the algorithm can reconstruct the 3D model well.When only the main contour of the 3D model is required,the algorithm performs well.In addition,when there are multiple scattered parts in the data,the algorithm can extract only the 3D contours of the parts connected to the seed by setting the region selected based on the seed. 展开更多
关键词 3D reconstruction marching cube Edge growth
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基于剖分网格的电磁环境可视化
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作者 胡豪杰 方胜良 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期295-302,共8页
针对电磁场三维重建效率不高、可视化效果不佳的问题,本文中从数据组织方式、可视化绘制算法、可视化内容3个方面进行了研究。建立了基于剖分网格的电磁场数据组织模型,提高了对电磁场数据的组织管理能力。在可视化绘制方法上,采用不同... 针对电磁场三维重建效率不高、可视化效果不佳的问题,本文中从数据组织方式、可视化绘制算法、可视化内容3个方面进行了研究。建立了基于剖分网格的电磁场数据组织模型,提高了对电磁场数据的组织管理能力。在可视化绘制方法上,采用不同粒度网格组织的数据相互转换查找等值面的方式,有效避免了面绘制的经典算法Marching Cubes算法在查找等值面过程中的大量无效数据立方体遍历问题,与Marching Cubes算法相比提升了绘制效率30%以上。为增强数据可视化表达的细节特征,通过对经纬高3个维度的剖分实现了对电磁环境内部细节特征的可视化表达,并辅以交互操作实现对空间范围内不同高度和经纬度电磁场强分布的可视化表达。 展开更多
关键词 剖分网格 电磁环境 可视化 面绘制 marching cubes算法
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基于分层四叉树的多分辨率数字岩心的表示与生成 被引量:1
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作者 陈国军 裴利强 +1 位作者 李胜 姜朕 《计算机与数字工程》 2021年第11期2348-2352,2369,共6页
传统的数字岩心建模方法建立的数字岩心模型尺寸单一,分辨率固定,导致存储空间过大,难以维护等问题。因此,提出了一种分层四叉树模型,给出了模型的构建及扩展方法,基于此模型,建立多分辨率数字岩心体素模型,同时在分层四叉树模型基础上... 传统的数字岩心建模方法建立的数字岩心模型尺寸单一,分辨率固定,导致存储空间过大,难以维护等问题。因此,提出了一种分层四叉树模型,给出了模型的构建及扩展方法,基于此模型,建立多分辨率数字岩心体素模型,同时在分层四叉树模型基础上,结合Marching Cubes移动立方体算法生成数字岩心面模型。通过实例检验证明,该方法建立的数字岩心模型极大地节省了存储空间,耗时较少,同时具有易于维护管理等优点。 展开更多
关键词 数字岩心 多分辨率 分层四叉树 marching cubes算法
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正常国人心表面积256层动脉期增强CT测量
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作者 张惠 刘军 尚进 《解剖学杂志》 CAS 2020年第5期417-420,F0002,共5页
目的:通过手动分割重建心多层螺旋CT(MSCT)动脉期图像,定量测量正常国人心表面积并建立不同年龄范围心表面积数据库。方法:采用回顾性横断面研究方法,自2016年1月~2019年12月在本院行256层心增强CT检查的受检者中,筛选无心、大血管病变... 目的:通过手动分割重建心多层螺旋CT(MSCT)动脉期图像,定量测量正常国人心表面积并建立不同年龄范围心表面积数据库。方法:采用回顾性横断面研究方法,自2016年1月~2019年12月在本院行256层心增强CT检查的受检者中,筛选无心、大血管病变,且心各房室显示优良者,按照不同年龄范围分为5组。将正常心动脉期薄层数据导入3D Slicer软件,手动逐层勾画各心房、心室进行三维体数据的图像分割标注,重建全心及各心房、心室模型,并通过Marching Cubes算法分别测量。观测不同年龄阶段心表面积、左心房及左心室表面积、右心房及右心室表面积。结果:正常受检者心表面积为(598.45±49.97)cm2,其中左心房表面积(154.46±34.33)cm2,左心室表面积(220.06±38.72)cm2,右心房表面积(179.07±36.61)cm2,右心室表面积(190.06±36.61)cm2。男性、女性心表面积分别为(610.50±42.75)cm2、(580.86±47.13)cm2。随着年龄增长,心表面积及各心房、心室表面积均有增大。结论:基于手动分割重建心多层螺旋CT技术可获得正常国人心表面积测量值,为心脏疾病的诊断和治疗提供依据。 展开更多
关键词 心表面积 计算机断层显像 marching cubes算法
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基于激光点云的巷道三维重建关键技术研究 被引量:3
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作者 姜龙飞 李宝余 赵晓卡 《价值工程》 2020年第16期207-210,共4页
针对三维激光点云数据海量性、离散性、信息丰富但冗余大的特点,本文研究了如何从海量点云数据提取空间信息,并提出了基于"定位、扫描、滤波、重建、煤矿一张图显示"的煤矿巷道数据实时获取更新的新思路。在对数据进行体素滤... 针对三维激光点云数据海量性、离散性、信息丰富但冗余大的特点,本文研究了如何从海量点云数据提取空间信息,并提出了基于"定位、扫描、滤波、重建、煤矿一张图显示"的煤矿巷道数据实时获取更新的新思路。在对数据进行体素滤波的基础上研究了PCL点云库常用的3种点云曲面重建方法,可有效较少冗余信息,提高运行效率,探索了可直接加载于煤矿"一张图"系统的三维曲面重建算法。 展开更多
关键词 激光点云 曲面重建 marching cubes算法 Poisson算法 Greedy PT算法
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基于面绘制的多孔材料内部孔隙结构三维可视化研究
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作者 刘志东 《现代计算机》 2020年第19期63-67,共5页
微观孔隙结构是影响多孔材料宏观物理性质的重要因素,孔隙结构研究对于表征多孔材料物理特性具有重要意义。多孔材料孔隙结果三维可视化便于直观地研究多孔材料内部孔隙结构。以多孔材料CT扫描图像为研究对象,在图像滤波、阈值化处理的... 微观孔隙结构是影响多孔材料宏观物理性质的重要因素,孔隙结构研究对于表征多孔材料物理特性具有重要意义。多孔材料孔隙结果三维可视化便于直观地研究多孔材料内部孔隙结构。以多孔材料CT扫描图像为研究对象,在图像滤波、阈值化处理的基础上,采用Marching Cube面绘制算法对多孔材料内部孔隙进行三维重建,并采用OpenGL技术实现多孔材料三维孔隙结构的可视化、旋转、缩放等可视化,直观呈现多孔材料孔隙内部三维结构特征,为后续孔隙三维结构研究奠定基础。 展开更多
关键词 多孔材料 阈值 marching Cube算法 三维重建
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基于PRPNet的三维表面重建方法
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作者 雷懂 宋俊锋 叶振 《软件工程》 2024年第6期59-62,67,共5页
隐式神经网络用于三维表面重建时,存在重建物体的结构不准确、表面缺乏局部细节等问题,针对此问题,文章提出了一种基于PRPNet(点云残差编码网络)的三维表面重建方法。首先采用更深的网络结构且加入残差模块挖掘点云潜在的结构信息,加入P... 隐式神经网络用于三维表面重建时,存在重建物体的结构不准确、表面缺乏局部细节等问题,针对此问题,文章提出了一种基于PRPNet(点云残差编码网络)的三维表面重建方法。首先采用更深的网络结构且加入残差模块挖掘点云潜在的结构信息,加入PointMateBase模块,以增强局部细节表示能力;其次使用特征权重网络获取查询点的占用概率;最后通过区域增长的Marching Cubes算法提取三维表面。实验结果表明,PRPNet模型在ShapetNet和Synthetic Rooms数据集上的精度较DpConvONet模型相应数据集上的精度分别提升了2.5百分点和2.6百分点,能够有效提升三维表面重建性能。 展开更多
关键词 三维表面重建 隐式神经网络 点云 残差模块 PointMateBase模块 特征权重网络 marching cubes算法
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