三维图像显示中的表面绘制与体绘制

介绍了三维图像显示中的表面绘制与体绘制,总结比较二者的优劣,为合理使用这两种方法提供参考。

DLO几何建模算法及其表面绘制

基于B样条的DLO(deformable linear Dbject)几何算法计算量小,但目前的研究尚未解决多个指定点和表面绘制问题。提出采用双段三次开放B样条分段描述DLO中心线,成功解决了多个指定点问题;提出通过坐标变换建立DLO线框模型,利用线框模型顶点构建三角形面片,调用OpenGL函数库中的GL_POLYGON函数填充三角形面片,从而实现了DLO的表面绘制。实验和应用表明,上述算法的逼真度高,能够满足虚拟环境的真实感和实时性要求。

凝固过程中铸件表面绘制的研究

为了更直观和准确地显示整个铸件各部位在凝固过程中各时刻的三维标量场物理量的数值模拟结果 ,设计了一种称之为表面绘制的显示技术。采用该技术来显示铸件各部位在凝固过程中各时刻的三维标量场 ,可以直观地观察铸件表面三维标量场物理量的分布情况。该技术已成功地应用于BUAA CAST铸造过程仿真系统中 ,用于显示铸件整体的各物理量数据信息。

医学图像三维重建中的快速表面绘制

简述了医学图像三维可视化表面绘制的基本原理。由于三维体数据中的等值面直接对应着组织器官的表面 ,而自然器官的表面应处处连续 ,为进一步加快绘制速度 ,假定待提取等值面连续 ,对三维体数据先进行 8像素等间隔采样和阈值判断 ,分离出边界点 ,然后只对边界点邻域做阈值判断。与DividingCubes算法相比 ,优化后的算法计算量不到原来的 1 /4 ,绘制结果图像也比较逼真。

体素几何模型中物体表面的绘制算法

在体素几何模型中 ,物体由体素表示 ,物体表面由边界体素表示。当体素大小与屏幕像素大小相等时 ,可把边界体素作为点向投影面投影 ,但这样易产生空洞现象和图像走样。基于物体边界体素 ,生成一个绘制表面 ,用光线投射法显示这个绘制表面 ,可以消除空洞现象 ,减轻图像走样。这种算法能生成光滑细腻的图像。本文生成绘制表面的速度比 Dividing

基于CBS扫描数据的多层表面体绘制

基于CBS扫描数据,构造了体数据文件,提出了一种改进的体数据分割方法,完成了不同物质间边界面的快速精确提取,实现了对算法的优化。

超声三维成像中一种快速表面体绘制算法

传统B型超声成像系统只能提供扫描物体的断层二维图片,观察者只能将这些断层图片通过大脑将它们重构成三维形体,这就要求观察者要有相当的经验和图形空间想象能力.

基于MITK的医学图像三维表面重建算法

对MITK算法平台进行研究,根据其总体框架、数据模型、算法模型的设计准则,依托该平台对医学图像序列实现基于体积元素的Marching Cubes表面绘制算法,并将绘制后的模型进行三维可视化显示。该方法构造出的等值面虽不能反映整个原始数据场的全貌及细节,但对感兴趣的等值面可以产生清晰的图像,而且可以利用现有的图像硬件实现绘制功能并进行实时交互操作。

基于图像分割的胎儿超声图像面绘制方法研究

三维表面绘制是图像图形领域中的一个研究热点问题。迄今为止,人们已经提出了许多不同的表面绘制方法,其中基于二维Delaunay三角剖分算法是最常用的一种。它广泛应用于地理测绘、工业建模、医学可视化等领域,然而如何应用于胎儿健康检查尚未见报道。本文基于扇形扫描三维超声图像的成像特点,设计了一种从二维超声图像到胎儿表面三维绘制的方法,包括了从滤波,分割,边缘提取,抽点到点云的三维表面绘制的整个过程。全部程序用VC++结合OpenGL实现基于三角形网格测量数据三维场景和格网显示,图形具有平移、缩放、旋转、选择修改等功能,实验证明对于三维超声胎儿表面绘制取得了相当不错的显示效果。

一种用于转子球表面高精度测量系统的研究

提出一种新转子球表面测量技术,用光强调制式的单光纤传感器作为测量元件,相应的灵敏度为2.5mv/μm,对该系统进行测试(在0～100μm之内)结果为精度等级优于1%,重复性优于0.5%,设计一种适用于转子表面测量的系统其测量精度达到0.005μm,以直径为38mm的实心转子球为例介绍了整个系统的组成及其工作过程,给出两种有用转子表面图形绘制法—墨克脱投影法和三维表面重现法,并给出了本转子的测量三维表面图。然后用此数据得到了一些对预测转子的某些动力学性能很有用的参数。

PET脑功能图像感兴趣区提取和可视化研究

目的 提取和显示PET脑功能图像感兴趣区。方法 采用现在流行的SPM统计分析软件对PET脑功能图像进行图像预处理 ,提取感兴趣区域 ;采用三维面绘制技术显示并测量感兴趣区域。结果 在 6例正常人针刺足三里PET脑功能图像感兴趣区提取、显示和测量中 ,得出针刺足三里穴位在大脑中央前后回和中央小叶前部产生功能增强 ,右侧颞叶前端、颞下回前端等区域也有增强。结论 实验结果与神经解剖学理论吻合。感兴趣区域的三维可视化有助于感兴趣区域的立体观察和计算。该方法有效、实用 ,为研究中医针刺足三里穴位与神经调节机制提供了新手段。

基于GPU的三维医学图像混合可视化系统

研究并实现了一个基于GPU的医学图像混合可视化系统,该系统采用三维纹理映射的方法实现直接体绘制,利用GPU的可编程特性完成体绘制方法中的插值后分类算法和传输函数的传递及实时修改,采用O penGL技术实现表面的绘制,并基于场景图结构实现对表面数据的管理。面绘制和体绘制部分都采用O penGL实现,运用O penGL的融合机制,系统实现了面绘制和体绘制的混合显示。本系统大大提高了体绘制的速度,有效地保留了面绘制和体绘制的优势,在保证绘制速度的基础上丰富了图像信息。

医学图像三维重建方法的研究与实现

介绍了医学图像三维重建的分类及其重建方法与基本原理,对医学图像三维重建的方法作了归纳,最后详细地介绍了离散Marching Cubes算法的机理与实现过程。

基于PC机的虚拟内窥镜成像算法

目的对现有的虚拟内窥镜成像方法进行改进 ,使之能够在PC机上运行。方法传统算法在观察点位置变化时 ,应先对所有原始体数据进行三维坐标变换后再作透视投影 ,本文算法只对被观察的那部分数据进行处理 ,减少不必要的坐标变换 ,并将坐标变换、表面检测、透视投影等紧密结合 ,在一次光线跟踪过程中完成这些计算以减小计算量 ;直接对原始体数据进行投影 ,无需先对体数据进行插值 ,因此不用保留插值的中间结果 ,减少了内存消耗 ;在成像过程中自动排除与成像结果无关的数据 ,使它们不参与插值 ,不参与投影 ,进一步提高了计算速度。结果设计出基于PC机的虚拟内窥镜系统 ,并用大小为 5 1 2× 5 1 2的CT图片 ,绘制了胸部气管的内窥图像 ,以验证本文算法的有效性。结论所提出的算法能够在PC机上实现 。

医学人体数据三维可视化方法的研究与实现

结合医学图像三维可视化的两种方法 :表面绘制方法和体绘制方法 ,采用了一种混合绘制方法 ,在微机上实现了医学断层图像序列的三维重构 ,既克服了表明绘制不能体现内部数据的缺点 ,又从一定程度上解决了人体绘制的速度问题 .在此基础上 ,研究了对任意剖面数据进行检索的算法 ,通过对层间数据的插值 ,可以从任意角度和位置来观察剖面的形状、大小、颜色分布等各种病理特征 ,对临床诊断有重要意义 .

医学图像三维重构技术

随着医学影像设备和计算机技术的进步,医学图像三维重构技术得到了快速的发展和广泛的关注,成为医学图像处理领域的热点问题之一。首先描述了医学图像三维重构的一般过程,然后以表面绘制、体绘制为两条主线,综述了两方面的经典算法及研究进展,最后介绍了国内外现有的医学影像软件开发平台及临床应用系统。

计算机辅助DICOM医学图像三维可视化研究

医学图像三维重建是当前医学图像可视化技术研究的热点,在诊断医学、模拟仿真及手术规划等方面具有广泛的运用。因此,医学图像三维重建技术的研究,具有重要的学术意义和应用价值。本文重点对基于DICOM3.0标准的医学图像三维重建的关键技术进行了研究,包括DICOM3.0文件格式的读写及格式转换、面绘制算法研究与实现、体绘制算法研究与实现这三部分内容。本文在对MITK(Medical imaging Tool Kit)深入了解其技术内幕的基础上,利用其工具包提供的底层算法,在Visual C++6.0开发环境下实现了各种功能。

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.

虚拟脊柱手术系统的设计

脊柱手术因其复杂性所以治疗困难。为了使医生可以方便地对患者的病患部位进行观察分析、制定手术方案并随时进行手术模拟,使用虚拟现实技术,利用CT断层图像DICOM格式的原始数字图像数据,提出了使用ITK、VTK等开发工具设计虚拟手术系统平台的思想。对原始数据进行预处理和图像分割获取三维重建的数据信息,进而快速地建立几何形态精准、解剖形态完整的高精度脊柱骨三维有限元模型,最终帮助医生在三维环境下进行多方位多角度观察分析和交互操作,确定及时、准确的诊断和手术方案。

GPU加速技术在医学三维可视化中的应用

针对三维可视化体显示技术在医学影像领域应用时,在没有硬件加速的情况下几乎很难做到实时交互显示的效果问题。本文尝试了基于GPU架构进行并行计算的方法。同时利用MFC扩展动态库及导出类技术,避免了大量代码移植。在试验过程中,针对特定显卡,对GPU同时执行的线程数与计算时间做了统计分析,找到了计算时间最少的最优线程数。实验表明,本文提出的GPU加速方法,计算速度可以提高5～6倍。