基于分割的三维医学图像表面重建算法

提出了一种基于分割的三维医学图像表面重建算法,它将图像分割与MC(marching cubes)算法有机地结合,这样可以根据不同医学图像的特点,采用适合的分割方法,实现对不同组织的准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,避免了MC只适合于阈值分割的局限性.同时采用一种基于区域增长的立方体检测方法,提高了表面跟踪的效率.实验证明,运用本算法,重建速度和显示效果均有提高.

基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法

在三维场景图像中,像素色度不均匀会影响图像的视觉表现效果,维持像素色度的均匀分布是提升图像视觉表现效果的有效方法。为满足实际应用需求,大幅提升三维场景图像的视觉表现效果,提出一种基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法。首先,确定视觉相机的内参、外参标记结果,通过极线校正双目图像的处理方式,完成基于双目视觉的三维场景图像标定;然后,求解像素代价聚合条件,根据像素节点的三维视差推导图像表面的重建表达式,完成基于双目视觉的三维场景图像表面重建算法的设计。实验结果表明,双目视觉技术作用下,三维场景图像的像素色度呈现出较为均匀的分布状态,符合提升图像视觉表现效果的实际应用需求。

一种三维非刚体图像运动重建算法改进设计

传统三维非刚体图像运动重建算法直接对物体图像动态形心进行确定,未对三维形状进行预估与恢复,导致重建误差较大,效率较低。对此,研究三维非刚体图像运动重建改进方法,通过提取图像帧中的特征点计算三维特征和旋转矩阵,来分析动态形心的变化,可以精确地恢复物体的三维形状和运动轨迹。使用特征点演化和碰撞检测等方法确定物体图像的动态形心。物体图像的动态形心变化代表了物体的动态行为模式。通过对动态形心的变化进行建模和分析,可以提供更丰富和准确的动态行为表示,从而改进三维非刚体图像运动重建算法对物体动作的捕捉和描述。实验结果表明,采用该研究方法重建误差最小仅为2%,最短重建时间为0.234 75 s,具有实用性。

基于高低频特征增强算法的室内场景三维重建仿真

为了提高室内设计效率和质量,提出了一种基于高低频特征增强算法的室内场景三维重建仿真方法。利用小波变换算法提取室内场景单图像高低频特征,通过加权引导滤波算法增强高低频特征图像;采用深度神经网络,预测图像的分割图和深度图,并结合长短时记忆网络估计室内场景单图像平面参数。然后整合分割图、深度图与平面参数,实现三维重建。实验结果表明:该方法可有效提取室内场景单图像高低频特征,增强高低频特征图像和提升图像清晰度;三维重建均方归一化误差最高值为0.15。

基于医学图像序列轮廓线重建三维表面的改进算法

基于医学图像重建三维表面是医学图像可视化的主要手段之一。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,重建的效果和表达的信息均有限。该文提出一种基于三角Bernstein-Bezier曲面拟合和纹理映射的改进算法,即在对生成的单个三角片进行三角Bernstein-Bezier曲面拟合的基础上,通过对三角片三顶点法矢的二次插值来重新计算三角Bernstein-Bezier曲面的法矢,使拟合曲面的显示效果整体连续且光滑;同时通过对重建后的表面模型施以平面剖切,并给剖切后模型的断面和截面贴上纹理来增加图像信息。该算法已运用于伽玛刀治疗计划系统中,重建效果较传统算法取得了较大的改善。

基于PRPNet的三维表面重建方法

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。

基于表面与基于体素的医学图像三维重建方法研究

医学图像的三维重建有基于表面的重建和基于体素的重建两种方法 .本文分别使用这两种方法对同一组头部CT图象进行了三维重建 ,并成功得到了三维重建的结果 .

三维医学图像MT表面重建的相关性处理及模型简化

针对MT(MarchingTetrahedral)算法存在重建速度慢 ,数据存储冗余 ,重建出的模型三角面片数量大 ,难以进行实时交互操作等缺点 ,本文提出了相关性处理方法 ,避免了重复性计算 ,加快了重建速度 ;设计了优化存储的数据结构 ,减少了数据冗余 ;实现了网格简化的边收缩算法 ,并对由MT算法生成的表面模型进行了简化处理。模型经简化 90 % ,依然能较好地保持原模型的特征。

利用三维重建测量算法提高电芯质检精度的案例研究

文章介绍了X-Ray光学成像技术对电芯进行OH检测、Gap检测中出现的三种场景,如图像模糊不清晰无法做出质检分辨、OH检测和Gap检测不能同时完成、超厚电芯检测异常等案例的解决方法。其中:X-Ray高动态范围图像增强算法解决了图像模糊问题;利用三维重建测量算法实现OH检测和Gap检测同步,并融合Gap特征提高了OH检测精度;针对超厚电芯在线质检,利用AI算法增加原图信息,改善图像预处理质量,增强超厚电芯极片轮廓和极片端点的特征,解决了X-Ray穿透超厚电芯出现信号衰减的问题。这些解决方法都是应用“分时频闪三维重建测量算法”来解决简单光学算法方案无法从形态上对缺陷的高度进行量化的测量的问题。

医学图像的交互分割及三维表面重建

提出一种基于灰度信息的三维医学图像交互分割方法，并对分割提取的组织或区域进行了三维表面重建。在分割过程中，首先对图像进行滤波，确定阈值范围进行二值化，然后根据待提取组织或区域的特征，选取合适的数学形态学操作，最后对区域进行种子填充。这一过程是一个交互的过程。对提取出的区域用MT算法构造等值面，用灰度梯度法计算表面法向量，并实现高质量三维显示。

医学图像三维重建系统的数据结构表达及表面模型的构建

医学图像三维重建在诊断、放射治疗规划及医学研究中均有着重要应用 ,本文论述了医学图像三维重建系统程序流程 ,设计了自动及手工轮廓勾画两种分割方法 ,提出并建立了合理的系统数据结构。该数据结构能较好地描述系统数据的层次关系和表达重建的几何模型。对由自动分割和手工勾画出的组织 ,用 MT算法构建其三维表面几何模型。实现了网格简化的边收缩算法 ,并对由 MT算法生成的表面模型进行了网格简化处理。模型网格经简化 90 % ,依然能较好地保持原模型的特征 。

基于PC机的医学图像三维表面重建

目的利用CT、MR等获得的图像 ,重构出器官、骨骼或组织的三维形体 ,帮助医生诊断、治疗或制订手术方案。方法Shear Warp算法通过将三维数据场的投影分解为错切变换 (shear)和变形变换(warp)两步来实现三维重建 ,显著减少了计算量。先对体数据进行错切变换 ,然后在错切空间根据阈值法获取三维表面 ,根据光照模型得到三维表面的亮度 ,最后通过变形变换得到最终的结果图像。结果提出了一种基于Shear Warp投影原理快速显示三维表面的直接重建算法。 结论与其他表面重建算法比较 ,这种算法不需要预处理 ,重建过程中不必生成中间数据 ,在无硬件加速的条件下 。

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·

基于改进移动立方体的医学图像三维重建算法

在医学图像三维重建算法中,等值面的抽取速度是影响三维重建效率的重要因素之一。针对传统三维重建算法——移动立方体(MC)在医学图像重建中速度慢、组织分离困难等问题,提出了一种基于医学图像的改进的MC算法。该算法首先基于人体器官的连通性原理,选取种子体元后根据种子体元衍生出整个器官的等值面,从而避免了对无用体元的遍历;其次,使用中值法取代线性插值法计算法向量和等值点坐标,减少了代数运算。实验结果表明:与原始算法相比,改进的算法可以有效分离需要重建器官和背景,并在重建效果相差不大的基础上,算法的执行效率有了较大的提升。

计算机辅助医学图像三维重建的算法分析

背景:三维重建技术是采用计算机技术对二维医学图像进行边界识别,重新还原出被检组织或器官的三维图像。目的:分析在不同情况下进行医学图像三维重建时如何进行算法的选择。。方法:采用计算机检索中国期刊全文数据库和Pubmed数据库。中文检索词为"医学图像,三维重建,面绘制,体绘制",英文检索词为"medical images,three-dimensional reconstruction,surface rendering,volume rendering"。检索与医学图像三维重建算法相关的文献33篇,从面绘制重置方法和体绘制重置方法的实现原理、实现复杂度、实时显示情况等方面进行分析。结果与结论:目前,医学图像三维重建根据绘制过程中数据描述方法的不同可分为三大类:面绘制方法、体绘制方法和混合绘制方法。通过对面绘制和体绘制方法中不同算法的分析,可以看到面绘制方法在算法效率和实时交互性上是优于体绘制的,虽然面绘制方法在绘制时候会丢失许多细节,使得绘制图像效果不理想,但是由于其算法比较简单,占用内存资源少,所以目前得到了广泛的运用。体绘制方法是对体数据场中的体素进行直接操作,可以绘制出三维数据场中更丰富的信息,因此体绘制方法的绘制效果优于面绘制方法。

医学图像三维表面重建分叉曲面的数学形态学研究

医学图像可视化中基于表面的三维重建方法可以分为体素级重建和切片级重建两类.其中,体素级重建主要采用立方体法(Cuberille)[1]、移动立方体法(Marching Cubes)[2]和分解立方体法(Dividing Cubes)[3];切片级重建主要采用环行轮廓拼接方法[4],在此基础上,后来又研究了一些改进方法[5～7],切片级重建和体素级重建相比,其优点是在重建过程中可以把三维问题转化成二维问题.

基于小波变换的医学图像融合及基于体数据遍历算法的三维重建

在临床的实际应用中,基于小波变换的单模态的医学图像中的计算机断层造影术(CT)和核磁共振图像(MRI)之间的数据融合提供了更丰富的信息.融合图像的3D(three dimensional)重建采用表面绘制方式,所用的一种体数据遍历算法,既提高计算效果,又能进行真实感曲面的显示,并可实现对感兴趣区域(Region of interest, ROI)的分割提取、三维重建和显示,提高医学诊断的准确性和可靠性.

基于插值函数的三维图像表面重建算法

在放射医学、核医学、无损检测及评价和数据压缩等众多领域,研究在不破坏被检测物体的情况下,观察物体内部组织的结构及空间位置,具有重要的理论意义和应用价值.为了获取物体内部的数据信息,通常采用射线扫描方式,然后根据实际需要,运用不同方法进行图像重建.本文研究受损的颅骨扫描图像,提出基于插值函数三维图像表面重建算法,改进了已有的图像重建过程.从数据采集到图像重建的全过程都在计算机上实现,并给出了背景物质检测、图像分割、图像剥离和三维图像表面重建仿真结果.最后对结果进行分析,证明了基于插值函数的三维图像表面重建算法可以有效地提高重建图像的质量.

基于图像分割的医学图像三维重建算法

针对Marching Cubes(MC)算法存在的数据复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题,提出了先将图像进行中值滤波处理,进行了图像分割及三维网格模型简化,并给出了相应算法。实验证明运用本算法,三维重建速度和显示效果均有提高。

虚拟现实技术在三维图像表面重建中的应用

传统的三维图像表面重建技术主要通过3D扫描方法进行立体重建,当面对复杂场景时无法获取帧点坐标,导致重建图像的分辨率较低。基于此,提出融合虚拟现实技术的三维图像表面重建方法。首先,结合群体优化策略和信息素矩阵临界值,获取三维图像边缘信息;其次,运用虚拟现实技术,完成最小识别距离计算、重建点坐标计算和重建深度距离计算,确定复杂场景内每个帧点的重建坐标信息;最后,进行背景图像与前景图像的匹配分析,得到三维图像表面重建结果。实验结果表明,对于原始分辨率为1120 PPI×800 PPI的三维图像,应用该方法进行重建,所得图像的分辨率稳定保持在1280 PPI×1024 PPI,能够满足图像重建要求。