序列图像三维重建中的关键算法

主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文改进了Chetverikov等提出的轮廓曲线中高曲率点的检测算法,使在重采样时,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.     

基于多幅图像序列的三维重建

基于多幅图像序列的三维重建技术, 以两幅图像的三维重建算法为基础, 采用由运动中恢复校准的结构方法, 在已知摄像机参数的情况下, 利用KLT特征点跟踪算法, 实现了多幅图像的三维重建, 并利用集束调整优化了重建结果.     

基于图像分割的医学图像三维重建算法

针对Marching Cubes（MC）算法存在的数据复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题,提出了先将图像进行中值滤波处理,进行了图像分割及三维网格模型简化,并给出了相应算法。实验证明运用本算法,三维重建速度和显示效果均有提高。     

基于非定标图像序列的三维重建

本文介绍了非定标图像序列的三维重建的应用需求、基本概念和当前国际上研究进展情况。     

基于腹部 CT 图像三维重建算法的实现

随着计算机辅助诊断技术的迅速发展,更多的算法和计算机技术在医学影像领域得到了非常广泛的应用,已经成为促进医疗水平提高的必不可少的方法。目前,CT技术由于自身的特点,在医学影像中仅能得到人体横断面的二维平面图像。而本文利用三维重建技术,进行腹部人体CT图像的重建,包括重建出矢状面和冠状面及三维立体结构,从而提供CT设备直接所得图像无法达到的信息,为进一步制定治疗计划提供依据。     

医学CT断层图像三维重建的Matlab实现方法

介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法.运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描(CT)等成像设备得到的人体断层二维图像序列,在计算机中重建成三维图像数据,并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图.可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作,重建方法简单,显示效果良好.     

基于MC算法的CT图像三维重建

医学图像三维重建利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供直观、全面、准确的病灶和正常组织信息.采用VTK库进行医学数据可视化,分析了VTK可视化工具包的机制,介绍了MC算法的机理与实现过程.基于MC算法,使用三维可视化工具包VTK结合VC 6.0对基于DICOM格式的CT图像序列进行三维重建,并给出了实验结果.重建结果表明,采用VTK进行医学图像三维重建可以帮助医生明确诊断和制定正确的手术方案.     

基于序列图像的粒子滤波跟踪算法

基于序列图像的目标跟踪方法研究已成为当前计算机视觉领域的一个重要研究内容.构建一个准确、实时和鲁棒的跟踪系统是该领域的研究重点.本文提出了一种改进的基于粒子滤波器算法的快速目标跟踪方法.通过提取序列图像中目标的HSI颜色空间直方图作为目标模板,建立系统的状态转移模型和观测模型,应用重采样技术,最后利用粒子的加权和估计最终目标位置和形状.通过软件仿真实验,本文提出的算法较传统的目标跟踪算法具有更好的实时性,准确性和鲁棒性.     

在Windows环境中实现医学图像三维重建

为了使医学图像的三维重建既有较快的速度 ,又有很好的质量 ,针对传统的轮廓拼接算法的不足 ,提出一种独特的轮廓拼接算法 .介绍在微机上应用OpenGL实现三维交互显示 ,并将该算法应用于从一组心脏轮廓线重建其三维表面 .结果表明 ,该算法具有快速、适用于非凸轮廓、生成的表面合理等优点     

CT脑血管图像三维重建中的层间目标对齐算法

在CT脑血管三维重建过程中,为了解决二维医学图像的层间目标对齐问题,提出了一种功效函数新算法.该算法根据图像的内部信息,一次性将断层图像移动到理想对齐位置的附近,然后在其目标周围寻找使相邻断层各匹配轮廓平均距离最小和功效函数最小的位置,即为最佳对齐位置.用几何中心代替质量重心,求出各轮廓的质量重心,降低了计算复杂度.     

自适应直接取样岩心三维重建算法

由于直接取样算法在重建过程中引入了多个需要手动调节的参数,使其在实际运用中具有一定的难度.针对这一问题,提出了一种自适应直接取样岩心三维重建算法.首先,使用三级网格对图像进行逐级重建;其次,使用高斯加权来提高模式匹配的准确性;然后,根据待匹配数据事件的条件数据点自适应的选择模式搜索范围,将距离最小模式的中心点赋给待模拟点;最后,使用算法与传统直接取样算法分别对多张储集层岩心图像进行三维重建.通过比较重建结果与真实结构在统计分布、孔隙结构上的差异,证明了算法的有效性.     

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。     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

平面型场景图像的非层次化三维度量重建

平面型场景图像的三维度量重建就是确定图像平面到度量平面的八自由度同形矩阵,通过对平面型场景图像的三维度量重建方法的阐释,提出了非层次化平面型场景图像的三维度量重建方法,该方法不必对摄像机定标,直接考虑射影图像平面上的圆点Ip和Jp,Ip和Jp包含非度量矩阵N的四个自由度,把它们结合起来用两个圆点Ip和Jp表示对偶二次曲线来计算非度量矩阵N,基于场景几何知识,计算图像平面和世界平面之间的非度量矩阵N后就可得到平面型场景图像的三维度量重建。     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

Development of fully 3D image reconstruction techniques for pinhole SPECT imaging

The purpose of this study was to develop fully 3D image reconstruction techniques for pinhole SPECT imaging with our Micro-SPECT system.Our studies involve in the derivation of projection operators,analysis of the sampling characteristics of pinhole SPECT imaging in Radon space,development of effective geometric calibration method for system misalignment,and 3D image reconstruction development and implementation with quantitative degrading compensation for pinhole SPECT with both circular and helical scan.The performances of pinhole SPECT imaging were evaluated using computer simulations and experiments with the Ultra-Micro Hot-Spot phantom,Ultra-Micro Defrise phantom and small-animal imaging.The results from the computer simulations and phantom imaging experiments indicate that the statistically-based iterative algorithms with quantitative compensation provide overall image quality improvement,and the system resolution is significantly recovered for quantitative imaging.The helical pinhole SPECT improves the axial field-of-view (FOV) as compared with the standard pinhole SPECT with circular-orbit scan.The mouse bone imaging experiment shows that the helical pinhole SPECT imaging also provides decent high-resolution whole-body small animal imaging.In conclusion,we have successfully developed a set of valid fully 3D image reconstruction techniques for single-pinhole SPECT imaging.These techniques can be easily extended to multi-pinhole SPECT imaging.     

MRI脑序列图像的三维重建算法研究

针对MRI脑图像分割和三维重建中存在精度与效率不高的问题,提出了一种MRI脑图像分割与三维重建方法。首先,采用双边滤波法对MRI脑图像进行去噪;其次,通过一种改进的区域增长算法对MRI脑图像进行了颅骨去除;同时,再利用改进的模糊空间聚类对脑图像中的组织进行聚类,以准确提取脑白质;最后,将提取出来的脑白质通过规则移动立方体法进行了三维重建。所给实例表明,对MRI脑序列图像的重建效果良好,为后续的定量分析和可视化打下了良好的基础。     

基于图像的3D场景重建

给出了用DSP实现基于图像的3D场景重建的方法和步骤.3D场景重建主要由摄像机标定、图像采集和基于图像的重建3个部分组成.在摄像机标定中,使用摄像机作为测量装置来确定它的内部和外部参数,比对摄像机直接进行测量更为方便;利用摄像机、SEED-VPM642实时图像处理应用平台和PC机构成的系统进行图像采集,DSP芯片与PC机的图像传输采用PCI通信实现;采用体素着色(Voxel Coloring)方法实现3D场景重建,使现实物体在计算机虚拟世界中得以重现.     

多视图几何轻量级三维重建算法

针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题，提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型，将原始图片序列和预测的粗略深度图融合，进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块，减少提取冗余度;采用由粗到精的策略，建立高效的深度图细化模块，减少计算量。实验表明，H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327mm，计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44s，内存消耗可低至2.46GB，显著提高了三维重建的精度和准确度。