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1.
基于体素的医学图像三维表面模型重建   总被引:5,自引:0,他引:5  
三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·  相似文献   
2.
光线投射算法是三维数据可视化中一种重要的数据遍历方法,文中详细分析了该算法在显示薄细结构时所面临的困难,提出了两种改进算法,成功地解决了原算法的缺陷。  相似文献   
3.
在具有可编程管线的图形处理器(GPU)上重新实现了传统的光线投射算法,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,以提高绘制速度.首先将体数据映射为三维纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.本算法通过只绘制一个代理面,避免了使用固定管线的混合操作,从而可通过自定义的混合算法来实现各种复杂的绘制效果.结论:与传统的光线投射算法相比,文中算法可快速重建出质量较高的图像,使实时绘制工业CT断层图像成为了可能.  相似文献   
4.
基于光线投射技术的医学图像三维重建   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对医学图像数据的特点以及应用中的实际要求,通过对不同重建算法的比较,提出了以光线投射技术为基础的医学图像三维重建方案,同时提出了基于空间跳跃技术和序列相关性的综合加速算法,对重建算法进行加速·最后在PC机平台上实现了该方案,获得了接近实时的交互速度·由于所有重建算法的核心都是光线投射技术,因此在获得高质量重建结果的同时,极大地降低了系统的复杂性,提高了开发的效率,为医学图像三维重建的实用化提供了一种非常好的解决方案·  相似文献   
5.
结合面绘制的GPU体绘制加速   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种改进的基于图形运算单元(graphic processing unit, GPU)的体绘制方法, 可用于影像数据的交互级可视化. 利用基于2D轮廓线的面绘制算法, 提取包含用户感兴趣数据的闭合曲面, 并将它作为基于GPU的光线投射算法的代理几何面, 进行快速体绘制. 通过代理几何面的绘制可减少光线的数量及采样长度,节省光线投射算法的时间. 将该方法应用于医学、工业等领域得到的数据结果表明,该方法在保证有效数据不丢失的情况下提高了绘制效率.  相似文献   
6.
体绘制技术及其在矿床三维可视化中的应用   总被引:4,自引:2,他引:2  
体绘制技术是与传统的面绘制技术完全不同的一种可视化方法。论述了体绘制技术的原理、算法和过程,并结合地矿工程特点,设计了一个基于改进的光线投射法的地矿三维可视化仿真系统,利用某一矿山实际地测数据对系统进行了验证。结果表明,所研究的系统能够很好地反映地矿三维空间实际情况,展示了算法的正确性与仿真系统的应用前景,使体绘制技术向实际应用迈进了重要的一步。  相似文献   
7.
针对医学体数据场的直接体绘制(DVR)的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术。利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。。  相似文献   
8.
PET/CT一体机的出现,使PET/CT三维融合方法成为研究的热点。现有基于光线投射算法的PET/CT三维融合需要构建多个转换函数,人机交互复杂且耗时较多,融合效果中正常与非正常组织对比度差。针对这一问题,提出了一种基于差分累积的PET/CT三维融合方法,沿视线方向,根据PET数据中采样点灰度值的变化,计算其对成像平面的贡献和融合权重;对CT数据进行光照计算后,根据计算得到的权重将PET与CT当前采样点的颜色和不透明度进行融合。实验结果表明,该方法的人机交互简便,PET/CT三维融合后的渲染结果中可疑病灶组织与正常组织有较好的对比度。  相似文献   
9.
提出了一种基于层次包围盒的光线投射方法,引入OBB层包围盒减少投射光线数量,以遍历方式实现空体素跳跃,对原始图像进行预处理,提高三维图像显示效果,加快绘制速度.通过对实际医学胸部CT图像病例进行三维重建,显示效果较好,绘制速度得到提升,验证了该算法的有效性.  相似文献   
10.
体积图象的显示、处理和分析已成为图象处理和分析研究的一个重要分支。本文提出了一个在微机上实现的显示体积图象的光线跟踪方法以及相应的处理与分析方法,如景物分割;提出和实现了实际中常见的各向异分辨率数据的显示方法,对实际医学图象数据(CT,MRI)的实验结果表明,该方法具有许多优点。  相似文献   
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