基于医学图像的曲面重构的基础算法研究

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本文对医学体数据造型技术的基础算法进行了研究,内容包括轮廓线的抽取、基于骨架的表面重建、基于距离场的表面重建和等值面抽取的加速算法。全文共分六章。 第一章对体数据可视化技术作了一个综述,着重阐述了基于医学图像重构物体三维表面的研究现状和存在的问题。从医学图像重建三维模型的研究始于19世纪70年代,在近三十年的发展历史中,该领域中出现了以下几类算法: 1.三角曲面[Cai96,Tang99]; 2.粒子系统[Jaillet97]; 3.超二次曲面[Bajscy87]; 4.隐函数方法[Bittar95,Turk99]; 5.其它方法,如B样条曲面、C~2连续曲面等。 三角曲面是传统的基于轮廓线来构造三维模型的曲面形式,这类方法的研究文献比较多,其中基于骨架的构造方式是最近几年的研究重点。粒子系统和超二次曲面的文献则较少,由于问题的复杂性粒子系统远未达到实用化的水准。基于薄板函数的隐函数方法由于它能构造出光滑的曲面(能量最小)而成为新的研究热点,近几年的SIGGRAPH会议上都有这类文章出现,但是这种方法非常耗时,很多研究者在探索使该方法实用化的技术[Carr01]。 第二章描述了从断层数据抽取目标器官的轮廓线的技术。我们提出了一种新方法,它利用边界微分算子来尽量在自动分类过程中保留图像特征,还讨论了轮廓线的定向提取技术。最终的目的是设计一种半自动方法,如果计算机不能正确追踪目标器官的边界,则允许用户进行交互修改。 第三章介绍了基于骨架来进行表面重构的技术。骨架能反映物体的主要特征,具有所需表达数据量较少的特点。传统方法在重构复杂形状的目标器官WWW.-t.HNW…..H…wt--------W-We---------------H------------x--------WW 浙江大学博士学位论文 时,往往会出现错误的连接和奇异结果。在这一章中,我们提出了利用骨架特 征点匹配来引导曲面镶嵌的方法,并讨论了在处理分支问题和对应问题时如何 利用骨架信息来构造中间连接曲面。实验表明,利用骨架特征来进行曲面重建 能大大改善对复杂形状的适应,减少奇异结果的产生。 第四章详细阐述了利用离散距离场来抽取目标表面的技术。这种技术可以 t 处理复杂的轮廓线,而无需考虑分支和对应问题。对于离散距离场的计算,我 们提出用轮廓线扩散的方法来进行加速,和最小欧几里得距离方法比较,该方 法具有速度快的优点,其时间复杂度为O加。和传统方法比较,它们生成的曲 面都是精确通过采样点,但是对于中间曲面的生成(在有分枝问题和对应问题 时)方式不同,传统方式是指定中间层的位置,在中间层按一定方式生成一个 轮廓线,然后分别与上下层进行曲面镶嵌,而基于距离场技术的方法则是通过 线性插值的方式来产生中间曲面。因此我们提出的方法不仅快速稳定,而臣对 于传统方法有较大优势。 第五章讨论等值面抽取算法的加速问题。由于医学图像数据的规模大,因 此对于建模的速度有很高的要求。我们提出了用cache方法来进行加速,这是’ 一种效率较高的等值面抽取MC(Marching Cubes)方法,大大减少了冗余计算 和对于数据网格点的冗余访问。实验结果表明,该方法极大地加快了MC方法 的计算。 第六章讨论将基于RBF的隐函数插值技术应用于医学图像三维重建。这种、 造型方法以曲面能量最小化为目标,因而能够生成较为光滑的曲面。但这种方 法有计算量较大的缺点,我们提出分段进行曲面重构的局部 hF技术来降低问‘ 题的规模和复杂度,并提出相应的快速隐函数多边形化的算法,因而是一个较 实用的医学数据造型方法。 第七章我们对全文进行了总结。
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