16排螺旋CT三维重建技术在鼻骨骨折诊断中的应用

目的探讨16排螺旋三维重建技术对鼻骨骨折诊断的应用价值。方法对47例鼻外伤病例采用16排螺旋CT行常规横断位非螺旋薄层扫描后,再行多平面重建(MPR)、最大密度投影(MIP)及容积重建(VR),观察鼻骨损伤细节,同时与二维图像进行对比。结果 MPR、MIP、及VR技术可以清晰地显示鼻骨骨折细节,并能明确的鉴别横断位所显示的非骨折性透亮线影。结论 16排螺旋CT结合MPR、MIP及VR等后处理技术在鼻骨骨折中具有重要的诊断价值,能有效的减少过诊、漏诊。     

基于PC系统的快速体绘制实现

由于体绘制算法需要强大的计算能力，通常在PC系统上难以实现满足交互式应用的绘制速度，因而阻碍了其应用普及。该文使用Shear-Warp体绘制算法，结合Intel公司的SSE2扩展指令对整个绘制过程进行加速，实现了基于中高档PC系统对256*256*256体数据的实时快速体绘制技术。     

一种基于体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法

为了实现一种更好的虚拟内窥镜算法，在分析虚拟内窥镜和体数据可视化方法的特点的基础上，提出了一种基于透视投影体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法。该算法运用了动态数据精简技术，提出了视点3D漫游路径的快速自动生成方法和交互式内窥显示方法，能方便医生实时观察与诊断。并对传统面绘制中的光照计算加以修改，应用于内窥体绘制过程，以生成3D效果逼真的虚拟内窥镜图像。在微机平台上实现的基于体绘制的虚拟内窥镜系统，验证了该算法的实时性和所生成图像的质量。     

基于SPN模型的分布式动漫渲染系统架构分析

对分布式动漫渲染系统的建模技术进行了研究,首先,分析了分布式动漫渲染系统中的两种典型架构--集中式架构和分布式架构的渲染过程,并在此基础上分别建立了集中式架构和分布式架构的sPN(Stochastic Petri Nets,随机Petri网)模型,然后进一步采用SPNP(Stochastic Petrt Nets Package)6.0软件对两种架构的平均时延进行了模型仿真分析,最后,得出了2种架构的性能优劣比较结论,为渲染系统在构建和设计阶段提供重要的理论依据.     

基于Z-buffer的深度图像三维滤波方法

采用对深度图像自适应分层滤波方法，提出三维掩模的概念，基于Z－buffer把深度图像分解成若干个不相交的子图像，通过对子图像的滤波与合成，降低算法的复杂度，并使滤波后的误差控制在给定范围内，为计算机渲染算法提供了一种新的后期处理途径，并可应用于景深与运动模糊的模拟．     

人造毛皮花型设计系统

本文介绍了采用微型计算机构成的人造毛皮花型设计系统,并详细介绍了系统软件中的RMHS指令集。该系统能实现图案的输入、变换、编辑、修改和输出等功能,包括对图案进行放大、缩小、镜象、旋转、重复、移动和调色等。系统可靠性高,操作方便,实现了人造毛皮花型设计的自动化。     

隧道照明光源光色对驾驶员视觉功效的影响

目前,各国以及CIE的隧道照明设计规范和标准在隧道照明研究中都只考虑隧道路面的亮度或者照度水平,对于色温、显色性和光谱分布等因素对视觉效果的影响考虑不足,导致对隧道照明质量的评价不够科学。笔者从隧道照明光源光色对于驾驶员视觉功效的影响出发,选择两个隧道进行了小目标识别现场实验和不同色温反应时间测试实验,分析了驾驶员视觉功效受隧道照明光源的显色性和色温的影响情况。结果表明：隧道照明光源显色指数越高,驾驶员的视觉功效越好;对于光谱能量分布相似的光源,背景亮度相同时,含有短波成分多的光源照明效果更好,驾驶员的视觉功效也更好。     

基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法研究

提出了一种基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法,算法将焦散的计算过程进行了分解并采用动态组织浮点纹理的方式将计算所需的几何数据从几何空间转换到了图像空间,可完全通过GPU编程实现实时逼真绘制.算法的主要优点是适用于可变形物体,可模拟由物体双面折射形成的焦散现象,算法效率受场景规模影响小并可方便地与阴影等绘制效果相结合.实验表明,GPU的数据处理能力和可编程特性得到了充分挖掘,与经典焦散绘制算法相比具有明显的效率优势.     

中国山水画3D皴法的计算机仿真算法

总结中国山水画中披麻皴笔道的形态和分布特征,提出基于素描线的分形造型方法来构建3D山石模型,并基于模型主方向生成"披麻皴基准线".将风格化信息合成到自定义笔法模型中,运用笔模型和笔法模型完成3D皴法的绘制.结果表明,算法成功实现了中国山水画仿真中披麻皴效果的3D渲染.     

卡通画的非真实感绘制技术

提出了一种无需专门的硬件,无需用户参与,直接对原图像进行操作的卡通画渲染方法。该方法使用双边滤波器对输入图像进行抽象化,修改视觉上重要特征的对比度,然后对抽象化的图像进行色彩量化来模拟卡通画的着色风格。为提高结果的可视化程度,对图像进行风格化边缘提取,最后将色彩量化后的图像与风格化边缘图进行融合。