海量数据的曲面分层重建算法

从二维图像序列进行表面重建的问题由来已久.传统的重建方法通常是先重建或先等值面抽取,再简化数据量.随着处理数据量的增长,传统算法的中间过程会因为存储空间的限制不能进行下去.如何利用有限的存储空间对大数据量进行处理,从而完成曲面的重建曾是要研究的问题.针对大数据量的已分割的医学切片图像,利用逐层重建、即时简化的基本思想,给出一个易于操作实现、数据量可控制的算法.这样可以在硬件条件不太高的计算机(如内存不太大的个人微机)上实现大数据量的医学图像表面重建.