基于改进的MC与MT方法的三维重建的研究与实现

论文摘要

目前,医学图像三维重建技术获得了国内外医疗和图像处理领域广泛的关注。通过对人体器官或组织进行三维重建,能够更直观、更准确地重现对象的三维结构,辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行准确的定量分析,提高医疗诊断的准确性。图像分割是三维重建的基础,直接影响三维重建的速度和重建效果,本文在三维重建前进行了分割处理。由于图像分割是图像处理的难点与计算机视觉的瓶颈,因此也是本文的难点之一。本文对传统的三维重建方法进行了研究,三维重建方法主要分为体绘制和面绘制两类。由于其中面绘制方法具有成像速度快、交互性强的优点,因此在相关领域得到广泛应用。Marching Cubes(MC)方法是经典的面绘制方法之一,但是存在拓扑二义性问题。Marching Tetrahedral(MT)方法是在Marching Cubes方法基础上发展起来的一种算法,该方法在一定程度上解决了拓扑二义性问题,但是又产生了剖分二义性和生成的三角面片数量过多等问题。针对上述问题,本文提出了四棱锥剖分的概念,利用四棱锥剖分将MC方法与MT方法结合起来,并提出了自适应的混合剖分方法,该方法在不增加三角面片数量的同时避免了拓扑二义性和剖分二义性问题,最后利用基于数据缓存技术的图像绘制加速方法提高了三维重建的效率。为了更清晰地再现器官的三维图像,本文开发了一种改进的能够在相邻图像间进行生长的区域生长方法进行关心器官的分割,然后基于上述自适应混合剖分方法对分割后的图像进行三维重建。最后通过实验验证了本文方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 发展趋势
• 1.4 本文主要工作与创新点
• 第2章 相关技术介绍
• 2.1 数据的获取
• 2.1.1 医学数字图像通讯标准
• 2.1.2 CT成像原理
• 2.1.3 DICOM图像格式及转换
• 2.2 三维数据场可视化算法
• 2.2.1 三维规则数据场中的体素模型
• 2.2.2 三维重建算法的分类
• 2.2.3 体绘制算法介绍
• 2.2.4 面绘制算法介绍
• 2.2.5 体绘制与面绘制的比较
• 2.3 OpenGL介绍
• 2.3.1 OpenGL相关函数库
• 2.3.2 OpenGL光照与材质
• 2.3.3 OpenGL中的多边形顶点顺序与正反面关系
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于改进的MC与MT方法的三维重建
• 3.1 引言
• 3.2 图像预处理
• 3.2.1 传统的区域生长方法
• 3.2.2 改进的区域生长方法
• 3.3 基于混合剖分方法的三维表面重建
• 3.3.1 MC方法原理
• 3.3.2 MC方法的二义性问题
• 3.3.3 MT方法的基本原理及存在的问题
• 3.3.4 基于混合剖分方法的三维表面重建
• 3.4 基于数据缓存技术的图像绘制加速方法
• 3.4.1 快速的层间插值运算
• 3.4.2 快速的非边界立方体素遍历
• 3.4.3 相邻体素冗余运算的消除
• 3.4.4 数据缓存机制
• 3.5 本章小结
• 第4章 系统设计与实验分析
• 4.1 系统设计
• 4.1.1 系统功能概述
• 4.1.2 系统组成
• 4.2 实验结果分析
• 4.2.1 图像分割实验
• 4.2.2 三维表面重建实验
• 4.2.3 图像绘制加速算法实验
• 4.3 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士学位期间参与的项目