移动立方体算法的地质体三维空间形态模拟

针对地质勘察中地质体采样数据离散且不完备,难于构建地质体三维模型的问题,提出一种基于移动立方体算法的地质体三维空间形态隐式模拟方法。首先运用空间插值方法,推断和预测地质体的分布趋势,构建了地质体三维空间规则数据场;在此基础上,采用移动立方体算法实现了由网格离散点到三维等值面的模拟,提取出三维地质体的光滑等值曲面;最后结合OpenGL三维可视化技术,通过计算机图形学中的微小三角面逼近实现了地质体三维空间形态的可视化。通过实例,将这种方法应用于基于钻孔勘探数据的矿体三维空间形态模拟,快速构建了矿体三维模型,模拟结果接近于传统的手工圈定边界和进行矿体推断而建立的三维模型,证实了该方法的可行性和高效性。

基于改进移动立方体算法的三维重建

目的探讨基于改进移动立方体算法的腹部器官CT图像三维重建效果。方法提出一种基于区域增长法的通用树结构和移动等值点法的自适应改进移动立方体算法,先进行医学图像分割,选取种子点后标记出与阈值相交的所有体元;创建通用树结构,将相交体元插入子节点中,确定基于通用树的顶点索引方式;通过移动等值点合并共面三角形,简化等值点信息的获取。基于1名志愿者的腹部CT图像,采用传统移动立方体算法和改进移动立方体算法构建肾脏三维模型,并比较其效果。结果与传统算法比较,改进的移动立方体算法生成的三角面片个数减少39.20%,算法执行效率提高37.59%,三维模型表面平滑逼真,局部细节真实性较好。结论基于改进移动立方体的算法可更快速精确地实现CT图像腹部器官三维重建。

移动立方体算法与移动四面体算法的对比与评估

等值面提取在标量场体数据可视化和隐函数曲面显示中具有重要应用,经典算法包括移动立方体算法和移动四面体算法,其核心是在立方体或四面体体素单元中用线性的三角面片逼近原始曲面.文中以可计算的代数曲面为例,对上述2种等值面提取算法的逼近精度、时间和空间效率等方面进行了详细的对比,为各种应用中等值面提取算法的选取提供了参考依据.

基于体数据变形的自适应移动立方体算法的研究

移动立方体(Marching Cubes)算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多的图像信息从而使体素内的三角面片更加逼近等值面;同时,采用了区域增长策略对体数据进行分割从而避免了对整个体素空间的运算;对算法的并行优化提升了算法的三维重建效率。实验证明使用该算法对稀疏体数据进行三维重建,提高了重建的精确度,并且保证了重建的实时性与交互性。

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。

像素的移动体素面绘制算法

移动立方体算法是最具影响力的等值面构造算法。本文以移动立方体算法为基础,提出了像素点移动体素面绘制算法。根据物体表面的显示特性和体素特点,利用像素点组成的边界体素绘制物体的等值面,实现物体表面的三维重建。在实验中,对一组CT图像中的骨骼组织进行三维表面重建和显示,并与用Matlab绘制函数重建的三维结果进行比较。实验分析表明,该算法能对物体进行三维重建,避免了二义性问题,但重建表面不光滑,重建花费的时间较长。

基于区间树硬件加速索引的Marching Cubes算法

为了充分利用GPU的海量线程并行架构,提高等值面可视化效率,提出一种基于区间树硬件加速索引的Marching Cubes算法.该算法在预计算阶段利用GPU构造多区域的区间树作为体数据体素的值域索引;在实时运行阶段根据用户给定的阈值,通过该索引并行地搜索活跃体素,并生成活跃体素的多级索引,然后分配线程处理活跃体素,抽取并绘制等值面.将文中算法应用到不同体数据上的实验结果表明,其能够显著地提高现有Marching Cubes算法的效率;与现有的GPU基准算法相比,最高能达到4～10倍的加速比.

一种改进的MC算法

在等值面三角化算法中,MC(移动立方体)算法是最常用的,本文对标准的移动立方体算法进行了改进。在原MC算法中,根据体元8个角点的不同值,总共有256种状态,再根据螺旋对称性,可简化为15种等值面刨分方式,本文中,将15种刨分方式修改为21种,并且使用中点法取代线性插值法计算法向量和等值点坐标,最后用VRML语言进行仿真。实验证明,此方法减少了代数运算,成功的解决了原算法中相邻体元之间产生黑洞的问题,并且提高了重建模型的清晰度和重建效率。

天气雷达三维回波实时渲染算法研究

天气雷达实验中三维回波的显示与交互能够提升学生对雷达探测方式和天气学分析的认知。根据雷达探测原理及其数据结构特点,提出极坐标系下三角面片顶点位置的计算方法,简化了坐标转换和空间插值;运用相邻体素状态的快速判别算法和三角剖分构型的判定算法,进一步提升计算性能。测试结果表明,本算法的计算速度是传统移动立方体算法的4倍,内存占用仅为传统算法的56%,能够满足师生教学过程中雷达数据渲染与交互的实时性要求。该算法也可应用于数值天气模式、气象卫星等资料的三维渲染,具有一定的推广应用价值。

MC算法生成数据的分组网格化处理

对MC算法生成的数据进行后续处理,首先采用排序归并算法,归并顶点数据.根据相邻三角形共有顶点的特性,确定三角形之间的连接关系.根据属于同一个子等值面的三角形相互连接的特性,采用种子算法,将属于不同子等值面数据进行分组.采用顶点表与三角形表的数据结构存放子等值面的数据,实现MC算法生成数据的分组与网格化.

MC算法在医学图像三维重建中的应用

详细介绍了MC算法,提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是,尽可能地接近原始网格,通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下,优化网格模型简化算法可以提高运算速度,而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全,且算法简单,在多排螺旋CT等医学图像三维重建中有较好的应用。

医学图像中微细管道结构的表面绘制算法

在医学图像处理中,常常需要提取出特定的组织或者结构,再以提取到的二值体数据为基础,对组织结构进行三维重建。传统的Marching Cube(MC)算法在对微细结构进行三维重建时,可能会产生断裂现象,不能有效保持原始体数据的连通性。以血管体数据为例,针对医学图像中微细管道结构重建提出一种改进的MC算法,以保持重建后组织结构的连通性。

基于标签化医学图像的多阈值三维重建算法

针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。

基于MC-E算法的CT图像三维重建

为减少三维重建时的空洞、提高重建效率,对传统移动立方体算法(MC)进行研究和改进,提出移动立方体拓型算法(MC-E)。对传统算法中的15种基本拓型进行修改,主要包括缩减对称拓型、合并镜像对称的构型、拓展存在二义性的基本拓型,使用17种拓型进行三维重建,减少二义性造成的表面空洞;在图像插值时,采用中值法替代线性插值,减少运算次数。仿真结果表明,该算法较传统MC算法具有更好的重建效果和运算效率。

基于MC算法的光刻仿真微结构的三维重建

在深度光刻中为了仿真微结构的形状,需要利用三维光场分布的数据对其进行三维重建。而MC(Marching Cubes)算法是三维重建中构造等值面的代表性的方法之一。以MC算法为基础,首先介绍了如何利用MC算法来绘制三维光场数据的等值面,然后分析将等值面和边界所围成的空洞补全的方法,最后研究了如何利用有限元分析软件的参数化设计语言将生成的面模型转换成实体模型。该方法重建的几何模型不但可以用于微结构形状误差分析,而且还可方便的用于建立有限元模型,直接应用于有限元分析。

多分辨率体素地形建模算法及实验分析

针对基于面模型的战场地形要素建模与可视化的不足,提出利用体素模型实现战场环境地形要素的建模与可视化方法和基本思路。对基于特征点的双重移动立方体算法进行改进,实现体素地形的可视化表达,引入体素地形可视化的影响因子便于对体素地形可视化效果的控制,通过实验进行分析,得出最佳取值空间。

基于超声波断层图像的三维重构方法

为降低检测成本,减少辐射危害,提出了基于超声波断层图像进行典型零件的三维重构方法.设计了相共振结合拉东反变换计算方法的零件断层扫描试验,基于Matlab平台构建了轮廓提取算法、图像堆叠算法以及三维模型重构算法.结合图像处理算法与三维模型重构算法实现了二维超声断层图像的三维重构,重构的零件外形尺寸与内部形位误差约为1 mm.结果表明,本文提出的超声波断层图像三维重构方法可靠、准确,可用于典型金属零件轮廓及内部缺陷的无损检测与三维重构.

三维可视化技术在雷达三维组网产品显示中的运用

采用三维可视化技术,将三维面重建算法和体重建算法引入气象雷达回波图像的分析中,同时与中国气象科学研究院国家灾害天气重点实验室开发的新一代3D组网拼图产品相结合,对2007年9号台风"圣帕"进行了三维显示。结果表明:对于单部雷达体扫产品,三维组网拼图产品能全面地掌握更大范围内雷达回波的演变过程;相对于单一的二维平面的分析显示,三维可视化技术在构建回波的空间分布状况,尤其是回波的空间结构上有更大的优势,三维可视化技术结合雷达三维组网拼图产品为雷达回波的分析提供了一种更为全面的方式。

医学图像处理中三维模型的快速重构与简化

通过分析 Mcrching cube与 Triangle decimation算法的特点 ,并结合医学图像中常见的断层数据 (例如 CT,MRI)的实际情况 ,提出了加快三维重建与组织和模型简化的相应方法 ,并在约减的同时生成了一个多分辨率模型。该方法对于基于断层数据的三维快速重建与约减工作具有通用性 ,在微机平台上实现该算法的效果良好。

基于CT图像的鼻咽组织重建

基于CT图像的鼻咽部组织三维重建是建立鼻咽癌虚拟治疗系统的基础。鼻咽部组织多达六十多种,在组织分割过程中建立了鼻咽部组织解剖图谱,设定组织颜色查找表。在重建过程中,单纯利用一种重建算法不能满足重建模型效果好、显示速度快的要求。所以利用不同算法重建不同组织:改进的移动立方体算法用于重建重要鼻咽部组织,轮廓拼接算法用于重建次要的鼻咽部组织,表示空间位置的外轮廓使用光线投射算法进行绘制。通过组织分割,重建和模型简化实现了鼻咽部多组织模型重建。所建模型满足鼻咽癌虚拟治疗的需要。