三维体数据兴趣区域提取技术及其应用的研究

【摘要】现代科学发展迅猛，大量由计算机产生的数据都需要进行可视化处理，以达到辅助分析、提取目标数据、再现客观的目的。体数据的可视化技术作为计算机图形学的一个重要的研究分支，它是将科学计算或实际工程中产生的数据中间结果有效地以图形图像的形式呈现在显示器上，同时还可以进行交互处理的理论、方法和技术。在体数据的应用中兴趣区域的提取作为可视化的一部分有着很重要的实践意义，本文以兴趣区域提取引入，详细介绍了体数据的定义和绘制方法。分析并实现以切片为基础的简单兴趣区域和等值面两种类型的兴趣区域。以coin3d库为基础的，对体数据的切片、矩形兴趣区域进行提取，并以地震数据为实例给出绘制出结果。本文针对大数据情况，使用了八叉树进行动态加载和绘制。同时介绍了多种等值面的提取算法，如移动立方体和移动四面体等算法，并给出了算法的思想和存在的问题，以及相应的改进策略。并以著名的移动立方体算法进行基于邻域体素搜索的改进，以此实现等值面提取。为了处理等值面提取中遇到的噪声、轮廓模糊等问题，论文引入了在图像分割领域中应用广泛的水平集方法。水平集方法将n维的对象演化转换到n+1维空间中，求解其零水平集即可获得n维对象演化后结果，具有良好的拓扑自适应能力。传统的水平集方法多用于二维图像分割，能在灰度图像中识别出物体轮廓，本文将其拓展到三维领域上应用，使用几何轮廓模型，通过对定义的与源图像和水平集函数相关的能量泛函求解偏微分方程，得到水平集函数演化的迭代形式，利用数值计算使水平集函数不断演化，使能量泛函达到极小值，从而完成轮廓的演化过程，最终将演化后的清晰轮廓应用等值面提取算法中，计算得到等值面。本文使用Mumford-Shah模型的简化模型C-V模型，实现水平集函数的演化，该模型的能量函数利用了图像的全局信息，对不清晰的边界有很好的三维分割效果。使用水平集方法对三维体数据进行目标轮廓提取在等值面提取中相当于一个预处理的过程。因为水平集函数使用的是符号距离函数，表示三维数据上的点距离目标轮廓的最短距离，在目标之内的点标记距离为正，区域以外标记为负值。所以就可以通过这个特性将水平集函数周围划分出一个窄带，窄带之外的数据就可以作为噪声来处理。只针对窄带内的数据做等值面提取，可以有效地控制外围噪声数据在等值面提取过程中产生的离散的三角面片，使得等值面提取更加清晰有效。
【作者】侯忠民；
【导师】郭晓新；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】可视化技术；兴趣区域；等值面提取；移动立方体算法；水平集；

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