中国虚拟人三维模型重建和可视化

中国虚拟人项目已公开发布了数例人体数据集．与美国及韩国虚拟人数据集相比,中国虚拟人数据集提供的解剖和生理信息更为详尽．为解决数据量大处理复杂的难题,研究和实现了基于PC机环境的超大数据集三维模型重建和可视化．为提高重建精度,提出了几种处理算法：各向异性扩散预处理、相关性配准处理和基于水平集的分割处理．利用多处理器和多线程技术,提出并研究了任务并行、管线并行和数据并行的新并行策略,以及一种修正的同步模板算法,可有效提高处理速度．     

基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.