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基于体绘制的图像三维重建算法研究

作　者: 景孝凯
导　师: 解梅
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 可视化体绘制光线投射 OpenGL 传递函数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 360次
引　用: 4次
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内容摘要

直接体绘制算法有可以不必分割、重建后结果图像质量高等优点,从而逐渐取代面绘制算法成为当前可视化算法的主流。但体绘制算法中影响结果图像质量的参数众多且相互制约难以控制,同时算法的时间复杂度很高,在处理一定规模的数据场时,难以满足用户对实时性的要求。本论文针对上述问题,详细研究了直接体绘制算法中的光线投射算法,重点研究了基于OpenGL的光线投射算法的实现及提高其效率的若干方法,并给出融合了本文研究内容的软件系统实现,本文主要内容如下:1.直接体绘制算法可以得到高质量的三维重建图像,但由于需要遍历数据场空间的每个采样点并计算其对屏幕像素的贡献,或者针对屏幕上的每个像素发出光线并进行色彩合成,数据处理量十分巨大,因此,本文研究了一种基于OpenGL函数库的高效光线投射算法,该算法借助OpenGL的变换矩阵,并采用扫描转换的方法精确计算三维体数据场在屏幕上的投影,大大减少了投射光线的数量,同时,算法针对大量的矩阵运算作了适当优化,在一定程度上提高了此算法实现的效率。2.采用Phone光照模型并通过引入外部光源来凸显生成图像的真实感,给出了一种预先为体数据场计算法线并编码,根据编码后的法线和Phone光照模型生成三类明暗光照表的加速算法,虽然增加了一定的预处理时间和存储空间,但大大增强了后续的光线投射算法效率以及与用户交互的效果。3.针对体绘制算法中甚至是可视化算法中最困难的物质分类问题,总结了一维传递函数设计的一些规律,研究了基于体直方图的多维传递函数的设计,并结合模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm)对一组脑部MRI医学影像进行了传统分割,实验表明,基于模糊理论的分割算法在医学影像的组织分割中表现良好。4.完成了应用上述算法的软件系统,本文简要讨论系统设计、实现和算法流程,并讨论关键技术的代码实现。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-18
  1.1 医学图像可视化技术概述  9-11
  1.2 医学影像可视化技术现状  11-12
  1.3 医学体数据的描述  12-13
  1.4 医学影像中的DICOM 标准及其文件结构  13-16
  1.5 本文主要内容  16-18
第二章直接体绘制算法理论  18-30
  2.1 体绘制理论基础  18-24
  2.2 体绘制算法详述  24-30
第三章基于OPENGL 的高效光线投射算法的实现  30-42
  3.1 基于OPENGL 的投影区域的计算  32-34
  3.2 数据场的法线编码和明暗光照表计算  34-37
  3.3 光线投射中的常规代码优化  37-38
  3.4 方法的实现及实验结果  38-39
  3.5 其它加速策略和改进方案  39-41
  3.6 本章小结  41-42
第四章物质分类与传递函数模型  42-54
  4.1 一些著名的传递函数模型  42-43
  4.2 一维分段线性传递函数  43-45
  4.3 梯度信息辅助的多维传递函数  45-47
  4.4 基于体直方图的多维传递函数模型  47-50
  4.5 模糊C 均值聚类算法用于物质分类  50-53
  4.6 本章小节  53-54
第五章软件设计与算法实现  54-65
  5.1 软件系统框架  55-61
  5.2 光线投射算法实现中的几处细节  61-65
第六章结论与展望  65-67
致谢  67-68
参考文献  68-71
作者硕士在学期间的研究成果  71-72

基于体绘制的图像三维重建算法研究

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