论文摘要
科学计算可视化技术在医学领域中正得到越来越广泛的应用。可视化技术是由一系列二维图象重构出三维模型,并在计算机上显示出来。这大大加强了医生的诊断能力,提高了医学诊断结果的正确性和治疗的质量。医学图像三维重建是一个多学科交叉的研究领域,涉及计算数学、数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。因此,对医学图像三维重建基础算法的研究,具有重要的学术意义和应用价值。本文主要目的是针对医学图像的特点,对三维重建的基本算法进行改进,提高算法的效率。由序列二维轮廓线重构三维形体在三维数据场的可视化中有着广泛的应用前景。本文在基于区域增长法的基础上提出了一种改进的轮廓线提取算法,该算法采用查找表来加速搜索边界单元,从而避免了搜索所有的网格单元。并且给出了医学图像轮廓线提取的实例,实验结果表明,改进算法大大提高了轮廓线提取的效率。随后介绍了单轮廓线重构三维形体的方法,给出了一个实例的具体实现过程并验证了改进轮廓线提取算法的实用性。最后运用有限元法和ANSYS软件对重建模型进行了初步的力学分析。Marching Cubes(MC)算法是三维重建的一种经典算法。本文针对传统MC算法存在的算法效率低,产生的三角面片数量巨大等缺点,提出了一种改进的MC算法,称之为规则移动立方体法(RMC)。该方法通过判断一个立方体中有等值面通过的表面,从而可知与此立方体相邻的哪些立方体会有等值面通过,这样就不需要判断体数据中的每个立方体。RMC算法自适应地合并已判断过立方体中包含的面片,从而减少了三角面片的数量。同时应用基于OpenGL的真实感图形显示技术,通过设置光照模型和材质属性、添加表面法向量、进行消隐处理及纹理映射,实现逼真的三维立体重建结果,该结果真实、客观地反映了实体在三维空间的特征与细节。实验结果表明,RMC算法在保持显示结果基本不变的情况下有效的提高了重建的效率。
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摘要Abstract1 绪论1.1 科学计算可视化1.1.1 科学计算可视化概述1.1.2 科学计算可视化的意义与应用1.2 三维数据可视化1.2.1 三维数据可视化研究的内容及基本流程1.2.2 三维数据可视化的基本算法1.3 医学图像可视化概述1.3.1 医学图像的预处理1.3.2 医学图像的分割1.3.3 医学图像三维重建的方法1.3.4 医学图像三维重建在医学中的应用1.4 本文的工作2 医学图像轮廓线的提取2.1 网格序列法2.1.1 轮廓线与网格交点的计算2.1.2 网格单元中轮廓线段的连接2.2 单元剖分法2.2.1 单元剖分法基本思想2.3 基于区域增长的轮廓线提取算法2.3.1 区域增长t和种子点的选取'>2.3.2 阈值Ft和种子点的选取2.3.3 改进的基于区域增长的轮廓线提取算法2.3.4 实验结果分析与讨论2.4 小结3 由二维轮廓线重建三维形体及有限元分析3.1 单轮廓线之间的三维形体重建3.1.1 凸轮廓线之间的三维形体重建的基本原理3.1.2 构造连接两轮廓线的三角面片3.1.3 非凸轮廓线的三维形体重建3.2 多轮廓线之间的三维形体重建3.2.1 对应问题3.2.2 分支问题3.3 基于序列轮廓线的三维牙齿重建3.3.1 平面轮廓线的提取3.3.2 相邻断层间的轮廓线对应问题3.3.3 重建结果3.4 有限元法与ANSYS软件3.4.1 有限元法简介3.4.2 有限元常用术语3.4.3 ANSYS软件简介3.5 牙齿模型的有限元分析过程3.5.1 前处理（Preprocessor）3.5.2 施加载荷并求解（Solution）3.5.3 查看分析结果——后处理（General Postproc）3.5.4 结果分析与讨论3.6 小结4 基于OpenGL的三维可视化技术4.1 OpenGL简介4.2 OpenGL工作流程4.3 OpenGL函数库4.4 OpenGL颜色、光照、材质、纹理4.4.1 计算机颜色4.4.2 颜色模式4.4.3 光照模式4.4.4 明暗处理4.4.5 材质4.5 三维可视化的关键技术4.5.1 投影变换4.5.2 视图变换和模型变换4.5.3 三维显示的光照模型4.5.4 纹理映射4.6 OpenGL与三维图形4.7 VC++6.0环境下OpenGL开发的方法5 三维体数据场等值面的提取5.1 MC算法的基本原理5.1.1 确定包含等值面的体元5.1.2 求等值面与体元边界的交点5.1.3 求等值面的法向5.1.4 用MC方法求等值面的算法流程5.2 MC算法的改进5.2.1 用中点避免线性插值5.2.2 规则移动立方体法5.2.3 实验结果与分析5.3 小结6 结论6.1 主要研究成果6.2 进一步需要做的工作致谢参考文献附录
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标签：科学计算可视化论文; 三维重建论文; 区域增长论文; 规则移动立方体法论文; 真实感图形论文;
