体素重建中的快速移动立方体方法

利用二维切片数据重建三维结构,在医学等领域有着重要的应用。在大数据量的情况下,等值面抽取的计算效率是富有挑战性的课题。本文提出了一种改进的等值面抽取算法。该算法采用区域增长和一种优化的搜索策略加速边界体素的寻找,避免了整个体素空间的搜索,从而加速等值面抽取。实验结果表明,本算法大大加速了传统的移动立方体(Marching Cubes)方法,特别是在大数据量时,加速的效果更加明显。

基于移动立方体方法的脏内器官重建的研究

医学影像可视化的一个重要分支——三维重建技术在临床学领域一直发挥着重要的作用,同时也是计算机领域一直关注的热点问题。从三维图像入手,医生可以更加精准地判断患者病灶的形态、状况和位置等,从而提高诊断的准确性。本文针对CT图像的预处理和分割结果做进一步研究,在腹腔二维切片感兴趣器官分割的基础上,提出采用移动立方体方法完成腹部器官和脊椎的重建,可解决二维序列影像到三维立体模型的转换问题。最后本文用试验验证了该方法对腹腔内器官三维重建的有效性。

基于GPU的锥束CT体数据等值面重构和显示的改进

本文提出一种采用可编程显卡的计算能力来加速锥束CT体数据等值面重构的方法,并进行多方面的改进,有效地提高移动立方体(Marching Cubes)算法的性能。最后在表面绘制中引入深度剥离技术实现顺序无关透明度显示。

建筑物内部火场的模拟显示

主要讨论了三维数据场,在计算机上生成建筑物内部火场的仿真动画。采用基于移动立方体算法,综合运用离散数据网格化、面片简化、表面平滑化等三维可视化的相关技术,使用OpenGL基本函数编程技术设计火场模拟显示系统的具体过程。通过火场模拟系统,读取基于火灾模拟的流体计算后得到的数据场值,可以直观的观察建筑物内火的发生和蔓延的情况,为科学火灾事故研究和虚拟现实研究提供了一个快速有效的可视化分析方法。