可视化类库VTK在三维建模中的应用

采用VC＋＋6．0作为开发平台，引入三维可视化类库VTK，实现了散乱数据和体数据的建模．通过数据压缩、平面分割来减少数据量，分别采用不同的建模方法，如Delaunay三角化建模、轮廓线建模、MarchingCubes建模，实现了三维数据的建模．     

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。     

热处理炉炉膛内空间温度场建模与检测

为了能更有效地对热处理炉的炉膛温度进行观测和控制,从而提高热处理的质量,在Marc-hing Cube算法的基础上,建立了炉膛内空间温度场的数字模型,利用最小二乘法进行了等温面上点的坐标及各点法向量等参数的求解,并进行了等温面的绘制和模型误差分析。实验结果表明,该模型使用简单,相对误差小于1%。     

基于Level Set方法的低对比度医学图像分割

基于Level Set方法,提出了一种应用于对低对比度医学图像进行分割的改进的FastMarching方法.该方法结合演化曲线在演化过程中平均能量的变化特性,重新定义Fast Marching算法的停止准则,从而提高了算法的鲁棒性和自动性.实验结果表明,所提出算法的分割效果良好.     

基于SPH的运动物体与水交互仿真建模方法

提出一种基于SPH的运动物体与水交互的仿真建模方法。该方法以坠落物体为例,对物体和水进行粒子化,建立物体粒子与水粒子的受力分析模型和状态更新方法,以及粒子与障碍物的碰撞检测方法,并基于MarchingCubes算法从水粒子的数据中抽取出水的自由运动表面,完成水面绘制。实验结果表明,该方法能获得比较真实的仿真效果,且当粒子数量低于6000个时,可达到实时仿真的速率。     

基于中国人MRI影像的真实头模型构建研究

真实头模型是进行脑电正问题和逆问题研究的基础,在进行基于真实头模型的相关计算时,需要对头模型的表面进行三角片离散化处理,显然头模型形态的差异必然会导致脑电分析结果的差异性,然而目前已知的脑功能成像软件均采用的是欧美人头模型数据进行分析;基于56个中国人的大脑MRI切片数据,采用改进的Marching Cubes算法,对头模型表面进行了三角片离散,构建了中国人的真实头模型,并从形态上直观地比较了中外头模型的差异,为下一步的脑功能数据分析提供了更准确的技术支持。     

Signal overcomplete representation and sparse decomposition based on redundant dictionaries

In many signal processing applications, overcomplete representations, with their benefits of small decomposition coefficient and high flexibility, have lent an impetus to signal processing theory. Traditional methods based on orthogonal linear transforms are not suitable for the multi- ple components present in natural data. For example, it is hopeless to analyze a mixture of impulses and sinusoids with such a method, because each phenomenon needs its own appropriate basis. This would be simil…     

两种简化标准Marching Cubes算法拓扑构形的方法

通过沿插值边移动等值点,提出了两种方法来简化标准MarchingCubes算法的拓扑构形。其一是将等值点移动到高于阈值的立方体顶点位置,其二是将等值点移动到低于阈值的立方体顶点位置。结果发现,这两种移动方式均可简化等值面的拓扑构形,明显减少重建三角片的数量,避免对等值点位置和法向量的插值计算,显著缩短重建时间。由于等值点的移动量不超过体素立方体的1个边长,这对于高分辨率图像数据集是可以忽略的。     

基于X线片的脊柱三维重建及分析

 以青少年脊柱侧凸诊断上的应用为背景,研究了一种在X线片上通过横向和纵向推理提取每块脊椎偏移和旋转信息的方法,然后结合标准三维脊柱模型重构出患者病变脊柱的空间形态,以便医生能直观、形象地从多个视角对患者的脊柱形态进行全方位的分析,最后对提出的一种Cobb角计算机辅助测量方法进行可行性分析.对文中提出的Marching Cubes与三维信息相结合的三维重建算法进行验证,实验证明该算法具有计算简单、可实现性好等优点,能精确地重构出患者的脊椎空间模型.     

医学图像感兴趣区域(ROI)的分割三维重建算法研究

在医学图像处理与分析过程中,医生通常最关心的信息便占图像中的很小一部分,这部分就是所谓的感兴趣区域,即ROI(Region of Interest)[1],感兴趣区域包含着重要的诊断信息,这些信息是临床诊断和病理学研究的重要依据.基于感兴趣区域的三维重建形成的可视三维图像结果能够帮助医生准确的识别各种组织和器官,并对其进行处理与分析,使诊断更有效、更轻松、更精准,同时它也为医学培训、医学研究和教学提供数字实现手段.