三維圖像中邊緣曲面的重構(gòu)與可視化研究.pdf

1、伴隨著三維成像技術(shù)的快速發(fā)展及其在生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，在實(shí)際中產(chǎn)生了大量的三維生物醫(yī)學(xué)圖像。對(duì)這些三維圖像進(jìn)行處理和分析的需要促進(jìn)了三維圖像的分析與可視化這一重要研究方向的發(fā)展。由于三維圖像中的階梯型邊緣曲面通常對(duì)應(yīng)于所包含解剖結(jié)構(gòu)的邊界面，因此，階梯型邊緣曲面的重構(gòu)與可視化成為該方向的一個(gè)重要的研究問題。三維圖像中的階梯型邊緣曲面可以看作包含在三維圖像的連續(xù)采樣區(qū)域中的連續(xù)隱曲面。本文將討論該類連續(xù)隱曲面的檢測(cè)、重構(gòu)和可視化。

2、 首先，本文基于連續(xù)邊緣曲面的連通特性，提出了一個(gè)三維圖像中階梯型邊緣曲面的檢測(cè)與追蹤算法。在該算法中，我們首先檢測(cè)出部分包含邊緣曲面片的邊緣立方體；然后再?gòu)闹羞x取一定數(shù)量的邊緣立方體作為種子立方體；最后，從這些種子立方體出發(fā)，基于連續(xù)邊緣曲面的連通特性，采用區(qū)域增長(zhǎng)法，追蹤出包含連續(xù)邊緣曲面的所有邊緣立方體。所提出的算法可以很好地改進(jìn)已有算法中邊緣曲面上有洞的缺陷，并且能夠很好地去除由于噪聲及小細(xì)節(jié)所產(chǎn)生的噪聲碎片，最終獲得高

3、精度的邊緣曲面模型。此外，考慮到三維圖像的數(shù)據(jù)量非常大，在對(duì)立方體的追蹤過程中，我們采用了一些有效的方法降低算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。 其次，本文提出一個(gè)基于交互方式的邊緣曲面的選擇與抽取算法。在該算法中，用戶可以在二維切片圖像中選取感興趣的區(qū)域(ROI: Regionof Interest)。選定的二維ROI區(qū)域?qū)⒆詣?dòng)地映射到三維圖像中的一個(gè)ROI區(qū)域。從該三維ROI區(qū)域中我們可以自動(dòng)檢測(cè)到對(duì)應(yīng)于用戶感興趣邊緣曲面的部分邊