神经外科导航系统基于迭代局部最近点法技术的形态学三维数据场的快速配准与融合

目的:拟开发一种全自动快速配准技术,用于临床形态学三维数据场的配准与融合。方法:用本研究提出的基于迭代局部最近点法(ILCP)技术的形态学三维数据场的快速配准技术,用临床实际病例的CT、MRI图像进行配准实验。结果:实验得到了满意的全自动快速配准效果,结果显示ILCP法比普通ICP法快10-30倍,比最大互信息法快8-10倍;耗时可以为临床医生所接受。结论:所提出的方法是切实可行的,为进一步应用于临床打下了坚实的基础。

基于二维图像的三维服装重建

针对泊松重建过程中点云缺失导致曲面错误重构的问题,提出采用最近点迭代技术对分批重建点云实现配准融合,并以此恢复三维结构的解决策略。通过对比不同拍摄方案和图像数量对模型重建效果的影响,确定了合适的重建图像数量与拍摄方案;对泊松重建八叉树深度的最优参数选择进行分析,并在此基础上对重建模型精度进行探究。结果表明:泊松重建八叉树深度为11时,可还原模型表面细节;图像数量大于60,且采用半球式拍摄方案更有利于模型的完整性;以深度相机扫描获取点云作为基准,最终获取的三维模型误差小于5.8 mm。