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基于体绘制的医学图像三维可视化技术

作　者: 李郭
导　师: 解梅
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 三维可视化 体绘制 重采样 错切变形 图像合成
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 77次
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内容摘要


体绘制算法直接对三维数据场进行绘制,避免了构造中间几何图元,绘制的图像可以反映物体的内部细节,逐渐成为三维可视化算法的主流。不过由于体绘制算法的计算量很大,一般难以满足实时绘制的要求,限制了体绘制技术的大规模应用。错切变形算法通过将体绘制中最耗时的重采样计算从三维降低到二维,大大提高了绘制速度,基本实现了实时绘制,是目前为止最快的体绘制算法,具有广阔的应用前景。但是,错切变形算法由于重采样步长相对过大,造成图像质量下降,同时要求体数据各向同性,同性化的过程也可能导致数据信息的丢失。本文研究了主流的体绘制算法,重点研究了错切变形算法,针对该算法存在的问题提出改进方案,实现了改进后的算法,验证了方案的有效性;并将实现的算法集成到实验室医学图像处理软件系统中,对软件系统进行了扩充和完善。本文的主要内容有:1.研究和总结了主流的三维可视化算法,讨论了可视化技术的数学背景;对错切变形算法的基本原理、矩阵分解、坐标系统定义及变换等做了深入研究,总结了算法的具体流程;介绍了将屏幕二维坐标转化为空间三维坐标的虚拟球面模型,以实现通过鼠标在屏幕上的二维移动控制三维物体的空间旋转;2.详细研究了图像合成理论,针对错切变形算法图像质量下降的问题,提出一种改进的图像合成方法。该方法中,用于合成的光线段的取值由两端的样点值决定,引入了后端样点对光线段取值的影响,而不是传统方法中单纯等于前端样点的值,取值更加合理。通过在Matlab中对算法进行实现,验证了该方法对图像质量的改进效果;3.提出一种基于各向异性体数据的错切变形算法。对于三个方向间距相差不大的体数据,可以利用该算法直接进行绘制,避免同性化过程造成的信息丢失。该算法对各向同性体数据也同样适用,更具通用性;4.完成了本文提出的算法的软件实现,并采用可变重采样率的方式,可以同时满足对交互速度和图像质量的要求。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 课题背景  9-10
  1.2 医学图像处理的研究内容  10-11
  1.3 三维可视化技术概述  11-14
    1.3.1 面绘制  12-13
    1.3.2 体绘制  13-14
    1.3.3 点绘制  14
  1.4 DICOM 文件结构  14-17
  1.5 本文的主要内容  17-18
第二章 基于体绘制的三维可视化技术  18-29
  2.1 体绘制中的几个重要概念  18-24
    2.1.1 三维体数据  18-19
    2.1.2 物质分类与颜色赋值  19-20
    2.1.3 重采样  20
    2.1.4 光学模型  20-23
    2.1.5 图像合成  23-24
  2.2 体绘制算法流程  24-25
  2.3 经典的体绘制算法  25-27
  2.4 本章小结  27-29
第三章 错切变形体绘制算法  29-47
  3.1 坐标变换的数学基础  29-32
    3.1.1 错切变换  30-31
    3.1.2 投影变换  31-32
  3.2 错切变形算法的基本原理  32-33
  3.3 算法涉及的坐标系统  33-45
    3.3.1 坐标系统定义  34-36
    3.3.2 物体坐标系的标准化  36-39
    3.3.3 错切坐标系及其标准化  39-43
    3.3.4 变形操作的降维  43-45
  3.4 错切变形算法的具体步骤  45
  3.5 本章小结  45-47
第四章 一种改进的图像合成算法  47-55
  4.1 片内重采样的局限  47-48
  4.2 离散数据场的合成  48-50
  4.3 使用预积分的合成方法  50-52
  4.4 一种改进的合成方法  52-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章 一种基于各向异性体数据的错切变形算法  55-64
  5.1 各向异性体数据  55-56
  5.2 基于各向异性体数据的错切变形算法  56-62
    5.2.1 物体坐标系的定义  57-58
    5.2.2 错切矩阵中平移因子的校正  58
    5.2.3 片内重采样简化  58-60
    5.2.4 不透明度校正  60-62
  5.3 实验效果  62-63
  5.4 本章小结  63-64
第六章 系统软件设计与实现  64-72
  6.1 系统框架  64-65
  6.2 两点说明  65-67
    6.2.1 图像旋转  65-66
    6.2.2 可变重采样率  66-67
  6.3 算法实现  67-71
  6.4 本章小结  71-72
第七章 结论与展望  72-74
参考文献  74-78
致谢  78-79
攻读硕士学位期间的研究成果  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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