医学图像三维可视化是可视化与生物医学信息工程中的热点技术,在诊断医学、手术规划及模拟仿真等方面都有着广泛的应用。 医学图像预处理与三维重建是可视化技术的核心环节,二者直接关系着三维可视化的效果和速度。本论文重点研究了其中的断层图像对比度增强、层间插值和三维体数据绘制等关键问题。 本论文结合DICOM 3.0数据标准,所做的主要工作及其创新性成果包括: 1.研究了模糊集理论,提出了一种基于模糊集理论、适合CT/MR图像的快速对比度增强算法。理论分析和实验结果表明,与传统法相比较,该算法大大减少了计算量,提高了处理速度。 2.尝试性地将Radon变换运用到医学图像增强中,提出了一种基于Radon变换的医学图像增强方法。与常规方法相比较,该方法不仅能够有效地增强医学图像对比度,而且方法实现简单;使图像更加清晰并具有较强的鲁棒性。 3.分析了DICOM3.0标准协议,实现了.dcm格式图像的读取并利用其中的信息成功地对断层切片图像数据进行了插值。 4.针对直接基于灰度插值方法的低通滤波效应,本文研究并实现了基于对应点匹配的插值方法。该方法不仅克服了上述方法的低通滤波效应,而且自动化程度高。 5.运用上述预处理的结果,分别用Marching Cubes算法和Ray Casting算法进行了三维重建,完成了医学三维可视化方案的主要步骤和过程。仿真结果表明:该方案的整体思路以及所提出或采用的算法、方法,具有一定的使用或参考价值。