改进的Fast Marching肝脏分割方法

为提高肝脏分割效率、改善分割效果,针对传统Fast Marching(FM)方法固定参数值T对肝脏分割结果的影响,提出了一种改进的FM肝脏分割方法。根据对腹部CT图像序列的肝脏区域灰度统计信息,估算出每幅图像上肝脏区域大小,进而自适应调整FM中的到达时间参数T,有效消除传统的固定参数值对分割效率和准确率的影响。对10套腹部CT图像序列的实验结果表明,该方法能够全自动、快速、准确的分割出肝脏区域。其中,处理单副CT图像所需的平均时间为0.3s,平均准确率为97%,其高效性、准确性为临床诊断和手术导航提供了有利信息。

改进的Fast Marching方法在医学图像分割中的应用

Fast Marching方法应用于医学图像分割取得了较好的分割结果,但是Fast Marching方法对边缘比较模糊的图像不能准确完整地分割出来。提出了一种结合像素间信任连接算法和Fast Marching方法的医学图像分割方法,首先用高斯滤波器对图像进行滤波,然后对图像用基于像素间信任连接的算法提取待分割图像中目标区域,取得较大的同质区,最后用Fast Marching方法对图像进行分割。实验结果表明,该方法对边缘模糊和目标内部存在伪边缘的医学图像能取得较好的分割结果。

基于改进Marching Cubes算法的雷达气象数据三维重建

在气象领域中,多普勒天气雷达探测到的气象数据采用以雷达站点为原点的三维极坐标系进行存储,具有形状不规则、数据量大等特征。Marching Cubes(MC)算法是三维重建中的经典算法,但应用于气象领域时存在重建效率低下和不能直接处理气象数据的缺点。为了实现气象数据的三维重建,基于MC算法提出雷达数据归一化处理与状态标记判别算法NBV-MC。该算法根据雷达基数据文件的特点对其进行归一化预处理,使用雷达基数据构建拟梯形六面体体素,对每一个六面体体素进行状态标记,在遍历六面体体素时动态判别其是否需要处理。实验结果表明,NBV-MC算法不仅解决了由于气象数据具有不规则性而不能直接用于MC算法的问题,而且可以在保证数据真实性和重建效果的情况下有效减少绘制等值面所需要的三角面片数量,提高重建速度。与MC算法相比,NBV-MC算法的重建效率提升了77.70%以上,有利于实时场景交互,便于气象研究人员直接分析雷达数据。

基于Fast Marching Method的肝脏CT图像序列自动分割

快速行进法(fast marching method,FMM)已被证明在图像分割方面具有优势,在此基础上提出了一个混合分割的算法。这个方法加入了图像分割后处理步骤,成功解决了活体肝脏CT系列图像自动分割问题。首先是通过滤波去噪等处理得到速率系数图像,然后根据CT图像相邻层间的相似特点计算FMM所需的参数进行图像分割,最后使用开运算修正肝脏边缘。整个序列分割过程只需用户定义一个种子点,减少了人工干预,从而提高了效率和准确性。

基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法

提出了一种基于LiDAR的猕猴桃果园叶密度测量方法,旨在为猕猴桃果园冠层喷药提供更精确的指导。首先,使用激光雷达扫描10个密度不同的猕猴桃冠层建立点云数据集,利用RandLA-Net神经网络模型并通过6折交叉验证的方法对猕猴桃冠层的树叶、树枝和T型架点云进行语义分割;然后,计算仅包含树叶信息的冠层点云表面积,通过与人工落叶后的实测冠层叶属性(叶面积、叶片数)进行回归分析比较,得到冠层叶点云表面积与真实冠层叶属性的关系;最后,将3 m×3 m的猕猴桃冠层区域划分为400个225 cm^(2)的小网格区域,用以生成冠层叶密度图。结果表明:RandLA-Net网络模型能够有效地对猕猴桃冠层的树枝、树叶与T型架点云进行分割,模型平均总体精度OA达到92%以上,平均交并比mIoU为81.4%,冠层实测叶面积与冠层叶点云表面积的回归分析中获得了较高的相关性R=0.78,回归方程为y=1.491x+8315。对于每个猕猴桃冠层点云数据,通过Alpha-shape算法计算网格区域的冠层体积和预测网格真实叶面积的方法生成冠层叶密度图。所开发的基于点云语义分割的猕猴桃冠层叶密度测量方法,各项指标均符合预期要求,可以为果园冠层喷药提供更精准的指导。

Marching Cubes算法研究现状

对现有的Marching Cubes改进算法从拓扑结构二义性、提高逼近精度、算法的时间和空间效率3个方面进行综述,对每一类改进算法进行新的分类,并对各类算法的实验结果进行比较.

Marching Cubes改进算法及其气象三维模拟

用三等分体元边界的方法取代了原始Marching Cubes算法中通过线性插值获得等值面与体元交点的方法,该方法不仅解决了线性插值不适用于气象数据模拟的问题,还有效地减少了等值面绘制过程中生成的三角面片的数量,在减少冗余提高绘制速度的同时也进一步提高了等值面图像绘制的质量。将改进之后的Marching Cubes算法应用在对气象模式数据即WRF数据的等值面模拟中,在图像绘制速度和绘制质量上均取得了不错的实验效果。

基于Kriging和Marching cube算法的地学3维形态模拟

地质构造的复杂性和勘查数据的不完备性,决定了对地质要素(地质体和场)的空间形态进行3维模拟是一个面临众多技术难题的艰巨任务。针对此问题,探讨了一种利用空间插值和等值面勾绘来建立地质要素的接近真实的3维可视化模型的方法。Kriging算法,由于其在揭示空间数据非均匀、各向异性分布规律方面具有良好表现,因而被用于对不完备地学数据进行空间插值,即先将分散的不规则分布的数据转换成规则分布的网格数据;再通过Marching cube算法实现由网格离散点构建光滑3维等值曲面;最后通过OpenGL接口实现等值曲面的计算机3维重绘。整个过程采用VC++.net结合OpenGL编程完成。应用这种方法,可实现有限钻孔取样分析数据的矿体品位3维等值面模拟和电磁测深2维反演数据的电阻率3维等值面模拟,其模拟结果接近于传统勘探方法解释的结果,而且其效率高得多,也更加直观,证明此方法是有效的和实用的。

基于Marching Cubes算法的多层医学图像重建实现

为了进一步增强医学三维图像的可视性,研究了用于医学三维图像重建的Marching Cubes算法,采用了双曲线渐进方法来消除其等值面连接的二义性,使用八叉树数据结构减少多层图像重建的冗余计算.在VS2005平台上,对CT医学图像序列,利用OPENGL图形库实现了基于这些方法的多层医学三维图像重建.实验结果表明:基于MC算法的多层医学图像重建比单层重建能给医生提供更多的可视化信息,具有一定的临床优势.

离散Marching Cubes算法在骨科手术模拟系统的应用

为保证模型相对准确和满足模拟手术过程中三维交互的实时性要求,手术模拟系统要求在保持模型拓扑结构的前提下简化模型。该文详细介绍了离散MarchingCubes(DiscMC)算法及其实现,在实现过程中使用查表法,解决了二义性问题,提高了程序的运行效率。实验表明,DiscMC算法在保持模型的拓扑结构基础上大幅度减少了三角面片数目,缩减比例达66%。DiscMC算法作为计算机模拟骨科手术系统的三维表面模型重构和简化算法是合适的。

Marching Boxes:一个多精度等值面抽取算法

ＭａｒｃｈｉｎｇＣｕｂｅｓ（ＭＣ）算法是生成三维数据场等值面的经典算法，适用于数据场密度较高的体数据．结合显示所需精度提出的ＭａｒｃｈｉｎｇＢｏｘｅｓ（ＭＢ）算法，对ＭＣ算法作了优化，减少了由ＭＣ算法生成的三角面片数，使实时观察体数据成为可能．在保留图象细节的前提下，ＭＢ算法输出的三角面片数比ＭＣ算法减少了一半以上，从而加快了体数据的面绘制速度．

基于Marching Cubes重组的外存模型渐进压缩

外存模型是指其规模远远超出内存容量的海量模型 .为提高其存储、传输、显示等操作的效率 ,对外存模型进行渐进式的压缩是非常重要的 .但当前已有的外存模型压缩算法都是单一层次的 ,不能做到渐进压缩 .为此 ,该文提出一种针对外存模型的渐进压缩方法 ,能高效地压缩外存模型 ,并进行多分辨率的传输和显示 .该方法首先将外存模型的包围盒空间按照八叉树形式进行剖分和层次化组织 ,使得最精细层次的各个立方块空间中的局部模型都能完全装入内存进行处理 ;然后 ,在各个立方块中对局部的模型进行基于MarchingCubes方式的重新拟合 ,并在此基础上建立各个局部的自适应八叉树 ;最后 ,基于各个局部自适应的八叉树 ,由粗至细渐进地遍历全局自适应八叉树的各个节点 ,并利用对内存模型能高效渐进压缩编码的先进方法进行编码压缩 .实验表明 ,该方法对外存模型的压缩比达到了与处理内存模型相似的压缩比 ,高于目前的外存模型压缩方法 ,是第一个能渐进压缩外存模型的方法 .

Joint 3D traveltime calculation based on fast marching method and wavefront construction

3D traveltime calculation is widely used in seismic exploration technologies such as seismic migration and tomography. The fast marching method （FMM） is useful for calculating 3D traveltime and has proven to be efficient and stable. However, it has low calculation accuracy near the source, which thus gives it low overall accuracy. This paper proposes a joint traveltime calculation method to solve this problem. The method firstly employs the wavefront construction method （WFC）, which has a higher calculation accuracy than FMM in calculating traveltime in the small area near the source, and secondly adopts FMM to calculate traveltime for the remaining grid nodes. Due to the increase in calculation precision of grid nodes near the source, this new algorithm is shown to have good calculation precision while maintaining the high calculation efficiency of FMM, which is employed in most of the computational area. Results are verified using various numerical models.

Marching Cubes算法中等值面的优化分析

三维重建中等值面的优化操作可以减少等值面中三角片的数目或改变三角片的组织、存储结构,并尽可能地保持等值面原来的拓扑结构和几何形状.运用中点选择法和三角带生成算法,优化了等值面中三角片的组织、存储结构,从而使得三维模型的绘制速度有很大提高.

基于Marching Cubes方法计算分子体积

利用Marching Cubes方法,基于分子形貌理论,提出了分子等值面模型体积的计算公式.首先,利用二进制和十进制的转换关系定义体元顶点的标号,并将与分子表面相交的体元归纳为16种不同的构型,其中包括基本构型和特殊构型.然后针对不同构型给出相应的体积计算公式,最终通过求和得到整个分子的体积.该方法的优点在于不需要重建分子表面,即可通过已知网格数据和阈值直接得到分子的体积,易于理解,并具有较高的计算效率.最后,通过几个典型分子体积计算结果的对比,证实了该方法准确有效.此外,该方法同样适用于其他从规则网格数据中提取的等值面模型体积的计算.

基于压缩体素模型的Marching Cubes优化算法

等值面的提取是科学可视化的重要一环,面显示算法中经常使用的是Marching Cubes算法。针对经典Marching Cubes算法遍历Cube需时较多且占用大量计算机资源的缺点,提出基于压缩体素模型的Marching Cubes优化算法,其利用材料变化信息直接在位于物体表面的体素模型中提取表面三角网格,省略了物体外部全空和内部全实的体素,提高了表面提取的效率。此算法已应用于虚拟油泥造型系统中,取得了很好的效果。

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.

三维服装表面模型的离散Marching Cubes算法

对三维服装表面模型的重构简化算法进行了研究。在三维表面模型和化简方面采用了离散MarchingCubes(DiscMc)算法,将离散的思想应用到三角面片的化简中,耗时插值计算量被降至最低,使得原有系统在重构效率和效果上都有极大的改善。位于同一平面且相邻的三角面片都进行合并,可以达到很高的简化比,算法效率很高,同时保持有限的精度损失,保持服装表面模型细微结构不会被DiscMC的简化过程所破坏,DiscMC优于其他算法。从算法描述实验可知,DiscMC仅限于原始体数据的密度值都在网格点上,并且简化是一次性的,不会反复进行简化,因此,非常适应于服装系统的三维表面模型简化。

Marching Cubes算法改进研究及应用

对MC算法进行了改进和优化,运用渐近线判别法解决了原有算法的二义性问题,改善了生成图形的质量;利用线性八叉树结构提高了图形的绘制速度,使实时绘制和交互操作成为可能。运用改进后的MC算法,结合某铁矿实测数据进行矿体表面三维重构,得到了满意的效果。

基于表面再现 Marching cubes 算法改进与实现

从医学体数据中得到对象的三维可视图像有广泛的应用领域，例如医学诊断、法医学、古人类学等．本文讨论并分析了一种基于表面再现的Ｍａｒｃｈｉｎｇｃｕｂｅｓ算法的优点及存在的不足，给出了算法在时空开销、不确定性等方面的改进和解决方案，改进后的算法在实际系统中取得了良好的效果．