用于体绘制可视化的交互式直方图传递函数设计研究

医学图像体绘制可视化可以直接显示体数据的内部信息,成为可视化研究的一个重要的领域.由于医学图像数据本身的复杂性和传递函数的设计的灵活性,可视化传递函数成为研究的热点.通过CT,MRI设备获取的体数据,其质量受噪声影响严重,首先使用非线性增强方法对数据进行预处理,之后对体数据进行边界体素预判,并构造二维直方图用以设计传递函数,最终用光线投射算法绘制体数据.利用文中方法对大小为256×256×161的牙齿数据集进行非线性增强去噪,并设计传递函数,牙齿数据噪声得到了有效地抑制,不同边界区分比较明显.此外对牙齿体数据进行边界体素预判后,通过二维直方图查找边界的时间由78.2s减少至28.3s.实验结果表明,文中方法能有效地去除噪声、查找边界并提高绘制速度.基于构造出的直方图能够方便进行半自动化传递函数设计,提高绘制结果的质量.     

基于二维直方图图像智能分割的体绘制传递函数设计

为了增强传递函数的特征区分能力并简化交互模式,提出一种基于二维直方图图像分割和特征度量差异性分析的渐进式体绘制传递函数设计方法.通过渐进式地用不同的特征组成传递函数对目标区域进行逐步求精地分离,并在每次分离时采用面向数据分类的特征空间度量差异性的评估方法智能指导二维传递函数数值特征的选取.使用这一系列二维传递函数对目标区域进行多次分离,得到目标区域精确的分离结果;再利用此结果突出目标区域的显示,增强可视化效果.由于该方法借鉴了前人建立在对二维直方图图像进行normalized cut分割和层次聚类的交互方式,使得二维直方图的交互也非常简单便捷.实验结果表明,文中方法是有效的.     

面向医学数据的分层剥离体绘制算法

采用直接体绘制方法显示医学数据时,一般通过修改传递函数来显示感兴趣区域,但仅通过调节传递函数很难清晰地显示被遮挡的人体组织,为此提出一种新的分层剥离直接体绘制算法.通过计算相邻的不透明度极小值和极大值之间的斜率,并根据用户指定的斜率阈值和累积不透明度阈值确定分层点,实现对体数据的分层绘制.实验结果证明,该算法可以根据不同医学数据的特征信息更精确地定位分层点,绘制效果清晰,速度较快.     

采用形态学边界特征的医学图像检索

特征提取是基于内容的图像检索(CBIR)中的关键步骤,如何有效提取反映高层语义的图像特征对于医学图像的检索至关重要.提出一种基于边界形状特征的医学图像检索方法.该方法首先通过多尺度形态学方法检测图像边界点,然后对边界图像进行形状特征提取,构建边界的形状密度直方图,最后通过相似性匹配实现医学图像检索.实验结果证明了所提取的边界形状特征在医学图像检索中的有效性,通过对比实验给出了结果分析和进一步的研究思路.     

基于K-Means++聚类的体绘制高维传递函数设计方法

如何将体数据中重要的信息高质量地绘制出来是医学可视化急需解决的问题。基于高维直方图的高维传递函数交互设计法是目前流行的方法,但是该方法设计复杂且效果不理想。针对高维特征的传递函数设计问题,提出一个基于改进的K均值(K-Means++)聚类的高维传递函数自动设计与交互式的体绘制方法：首先,对三维数据场进行特征提取;然后,采用基于K-Means++聚类的传递函数自动生成方法;最后,提供便捷的交互式界面给用户进行调整。还利用基于图形处理器(GPU)的体绘制方法,充分利用图形卡的强大并行计算能力,达到实时绘制的效果。实验结果表明,该方法能消除高维传递函数设计的复杂性,并且能有效地融合多种人体组织结构特征,提高渲染效果。     

基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法

为降低体绘制中传递函数参数选择的盲目性和设计的复杂性,提出一种基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法.提取体数据中各种特征信息构建高维传递函数参数空间,通过拉普拉斯特征映射将其映射到保持了体数据局部流形结构和高维参数空间分类能力的二维参数空间,在此嵌入空间上设计一种基于k-means聚类的传递函数,得到了较好的体数据分类和绘制结果.通过在一组体数据上的实验验证了该方法的有效性.     

医学图像可视化的视觉优化方法

由于受主观意识和经验等因素的影响,医学图像可视化中传递函数的选择和设置会直接影响医学图像可视化效果.为此,提出一种基于视觉优化的医学图像可视化方法.针对三维医学图像绘制,采用基于GPU加速的光线投射体绘制半自动化传递函数,解决了三维图像全局和焦点上下文的优化显示问题;针对二维图像呈现,借助直方图均衡化、图像融合和全变分模型3种图像增强算法,解决了二维医学图像噪声干扰、对比度模糊和边缘丢失等问题.通过与传统方法的实验对比,三维医学图像在绘制时间和绘制效果方面均有改善;引入图像质量评估指标峰值信噪比和平均结构相似性,验证了全变分模型在二维医学图像增强中的有效性.结合视觉优化方法设计开发了医学图像可视化交互系统,包含对医学数据的三维可视化和交互分析功能,有效地拓展算法的应用性.     

基于平行坐标主维度的多变量传递函数设计方法

为解决多变量体数据高效绘制时操作复杂、不易分析和表达的问题,将平行坐标与交互操作应用到传递函数设计中,并通过引入平行坐标主维度概念提出一种平行坐标与传递函数曲线相结合的设计方法.针对目前基于平行坐标的高维传递函数设计方法不灵活、调节烦琐的问题改进强度梯度直方图,并提取主维度数据特征;实现平行坐标自适应范围选择并进行指导性范围调节;把满足平行坐标各维度条件的采样点空间位置映射至主维度,提取数据范围实时生成传递函数曲线.实验结果表明,该方法能有效地降低高维传递函数设计的复杂度,提高传递函数调节灵活度,在实现实时交互的同时还可有效地增强绘制效果.     

应用RBF神经网络的体绘制传递函数设计方法

提出一种基于RBF神经网络的体绘制多维传递函数设计方法,利用直观的交互界面,通过画笔获得感兴趣体素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络实现全部体素的分类识别,对不同的分类结果赋予不同的光学参数进行显示,自动完成传递函数的设计。实验结果表明,所设计的交互界面能直观方便地定义感兴趣的对象,大幅提高人机交互的效率;RBF神经网络的自主学习能力能够避免传递函数设计的盲目性,增强感兴趣区域的绘制效果,实现传递函数设计的自动化和智能化。     

体绘制中多维传递函数的交互实现

为提高医学体绘制的精度和实时性,研究了多维传递函数的设计问题,基于体直方图产生多维传递函数.利用GPU的纹理特性,实现了基于GPU的多维传递函数,大大提高了绘制速度.采用划线的交互方式,使最终交互界面直观友好.研究结果表明,基于GPU的体绘制多雏传递函数的实现能够更灵活地挖掘数据的内部信息,更好地区分医学影像中的各种组...