利用DICOM图片优化脑部三维成像

医学影像三维重建具有重大的临床诊断价值，但由于原有医学影像文件格式的缺陷，致使基于该影像文件的三维重建结果存在着信息不全、噪声偏多的缺陷，直到医学DICOM影像文件格式的出现，这一状况得到极大改观．首先阐述了医学DICOM图片格式，随后着重探讨了在用OpenGL进行脑部三维重建中如何充分利用DICOM的优点，从而使得三维重建既快速又准确．①     

智能装配视觉系统新的三维重建方法

提出一种新的三维重建方法，对所获得的立体象对进行适当的变换，把空域中的立体匹配问题转换到波数域中来解决；采用基于局部相的立体匹配方法来求解立体匹配这个难题，并用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络来实现立体匹配过程，以便实现并行处理；构造了一个三维重建神经网络来实现三维重建     

显微腭部组织序列切片图像的定位

针对显微腭部序列切片图像三维重建的特殊性，在硬定位的基础上，提出了一种基于ＲＳＴ变换的软定位方法，利用特征点，解决了显微腭部组织序列切片图像在三维重建过程中的错位问题，为真实再现腭部组织结构打下了良好的基础。这种定位方法也适用于其它显微序列切片图像的三维重建问题。     

三维重建中表面平滑算法的应用研究

介绍了三维重建中常用的几种表面平滑算法，并结合实验对它们进行了一些比较，最后尝试对一个WindowsNT下的三维重建系统选用表面平滑算法进行了讨论。     

基于表面与基于体素的医学图像三维重建方法研究

医学图像的三维重建有基于表面的重建和基于体素的重建两种方法。本文分别使用这两种方法对同一组头部CT图象进行了三维重建，并成功得到了三维重建的结果。文章最后对两种结果进行了比较和分析。     

文物三维重建技术综述

本文综述了文物三维重建中的关键技术-3D建模、纹理映射，并对文物三维重建技术领域的未来发展进行了总结和展望。     

腭部组织序列切片图像的微机三维重建

腭部组织序列切片图像的微机三维重建蔡江胜李民项世法（大连理工大学物理系１１６０２４）为提高唇腭裂整复手术效果，利用体绘制由后向前消隐微机三维重建方法对腭部组织显微序列切片图像进行三维重建，能以整体、直观的方式确定腭部肌肉、血管和神经的排列走行。用Ｃ语...     

基于BMP格式失真特征的血管重组快速算法的设计

针对2001年全国大学生数学建模竞赛A题血管切片的三维重建问题，在分析切片的几何特性的基础上，抓住BMP格式图像的失真特征，分析相邻切片动态特性，直接利用计算机软件工具，快速实现管道的三维重建，避免了复杂的数学运算和繁琐的计算机搜索，取得较好效果．     

非接触式三维重建技术综述

三维重建是获得物体三维信息的技术,是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点,广泛应用在机器人视觉导航、工业制造、医学等领域,具有较高的研究价值。目前,三维重建技术的方法众多,三维重建的外界环境、使用设备和物体的几何形状等因素都会对三维重建效果的准确性、稳定性产生一定的影响。通过分析原理,对主动式三维重建的飞行时间法、光栅重建、结构光重建和被动式三维重建的单目、双目、多目重建等非接触式三维重建技术进行了分析。     

用VRML语言实现头部CT图像三维重建

利用人体组织的CT、MRI或生理切片图像对人体组织进行三维重建，在医学中拥有非常广阔的应用前景。本文介绍了一种利用VRML语言实现头部CT图像三维重建的方法，在此基础上将脑神经核团嵌入三维视图，并实现了三维视图的切割，从而更加直观方便的观察神经核团在大脑中的相对位置。     

三维重构仿真平台

基于运用Radon理论的三维重构,建立了三维重构软件仿真平台.该平台采用VC 和MATLAB混合编程,可以生成多种样品模型及其不同倾斜角度条件下的投影像、计算对应不同样品倾斜范围的系列投影像的重构图像以及显示投影像和三维结构的表面及断层图像.实验结果表明:该系统具有精度高、运行时间短、使用方便等优点,能够运用且目前已成功地应用于电子显微术三维重构的研究中.     

一种确定三维锥束CT精确重建域的方法

三维锥束CT精确重建是近几年图像重建领域的研究热点,完全条件、源点轨迹和重建方法是精确重建的主要研究内容。在已知源点轨迹形状和尺寸的情况下,确定物体精确重建的区域,是一个在实际应用中需要解决的重要问题。基于3D Radon变换的性质和三维锥束CT精确图像重建的一般公式,提出了一种在锥束源点轨迹给出之后确定物体精确重建域(ERR)的方法——“Radon壳图解法”。该方法使原有分析复杂轨迹ERR的工作大大简化,且更加直观、有效,使精确重建方法向实际应用又前进了一步。     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

基于彩色伪随机编码单幅图像的三维欧氏重构

文章针对机器视觉中彩色伪随机序列编码与灵活的预标定三维重构技术,研究了基于单幅编码图像的三维欧氏重构系统集成。先对CCD相机采集的编码图像进行必要的预处理,接着对其进行特征点检测与匹配,结合预先标定的LCD投影仪参数,利用层次化的三维欧氏重构理论,即可根据单幅图像恢复该三维场景的三维坐标数据,重构三维场景的三维形貌。     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

足球正脚背射门动作的三维姿态重构方法研究

足球正脚背射门动作实时变化,不同时刻目标二维图像存在很大差异,当前三维姿态重构方法可得到的动作信息非常有限且具有姿态敏感性,导致重构结果不可靠、连续性不高。为此,提出一种新的足球正脚背射门动作的三维姿态重构方法,依据足球正脚背射门动作图像中所有像素的平均梯度平方矩阵获取Harris算子,通过Harris算子对足球正脚背射门动作特征进行提取。通过矩阵因式分解方法从观测矩阵中分解出三维姿态位置矩阵,实现足球正脚背射门动作三维姿态重构。实验结果表明,所提方法具有很高的重构精度,且连续性较高。     

基于光线投射技术的医学图像三维重建

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·     

基于孔隙度分类的超维重建算法

由于超维算法在字典建立过程和三维重建过程都涉及到大量的模式匹配，导致超维算法耗时较长，在实际的应用中还有一定难度.针对这个问题，本文提出了一种基于孔隙度分类的超维重建算法，能够较大程度上减少三维重建的时间成本.首先，结合字典元素的孔隙度这一特征对字典集进行分类；其次，利用孔隙度分类字典在重建时采取依孔隙度的搜索方式，优先搜索相应的字典区间；然后，针对不同的训练图像进行三维重建，结合孔隙度分布，提出了一种自适应的搜索范围确定方法；最后，通过对高中低三种孔隙度的训练图像分别进行多次重建，将传统超维算法和新算法的重建结果与真实岩心三维结构的统计特征函数、孔隙参数以及两种算法重建时间的进行对比分析，验证算法的有效性.     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.