虚拟牙种植导航系统研究与开发

针对传统种植方法容易产生植入位置不正和虚拟设计手术难转移问题,文章设计一种基于VTK可视化类库实现新型的CT图像三维虚拟牙种植导航系统;通过对能提供详细软组织,植入区牙颌骨及相邻解剖结构的CT数据进行预处理,三维重建,三维切割与测量;医生能在此系统中参考种植体、邻牙及相关牙骨结构,进行虚拟种植体植入位置、尺寸、角度的设计并通过配准融合的方法生成种植导航导板;实验结果表明:该系统能真实直观地再现牙颌骨全貌,准确地把虚拟手术转化到实际手术中,提高了牙种植修复效果。     

eMTM系统中三维人体模板优化方法的研究

eMTM（electronic made-to-measure）电子化量身定制是二十一世纪出现的数字服装技术。三维人体模板是生成个性化三维人体的核心部分,该文通过对三维人体结构、虚拟人体部件选配算法的研究,提出了对三维人体模板进行分割和组合的优化方法,使不同三维人体模板身段能够进行组合,生成的个性化三维人体更加精确。     

从图片到衣服：快速虚拟角色服饰生成方法

在人群仿真中,虚拟人物的外观多样化可以使得场景更具有真实性。针对如何快速生成具有多样化服饰特征的三维虚拟角色服饰模型,介绍了一种从图片读取角色衣服并自动快速生成对应角色服饰模型的方法。通过GrabCut算法分割识别图片中人物衣服,计算出对应上衣下衣的服饰风格颜色,再通过从所持有模型库中,选取与其对应的典型三维人物角色服饰模型,利用服饰风格颜色对模板模型的UV展开图和纹理图进行填充修改,将修改后的纹理图贴合模板模型,即制作出相似的人物模型,从而完成虚拟角色服饰的快速生成。实验结果表明,该方法可以快速轻便地完成从图片到三维人物的大致还原。     

表格模板可视化技术研究

完善了工程CAD表格模板的定义,研究了表格模板的约束关系及其求解算法。提出表格模版可视化的概念和采用Agent技术生成虚拟模型数据闭包来仿真表格生成的算法。该表格模板技术能够更为灵活地制作出满足工程需求的各种工程CAD表格。     

面向可见光—近红外图像融合的植被与天空概率模板生成

目的 近红外(near-infrared, NIR)图像在夜视和去雾等方面发挥着重要作用,RGB-NIR图像融合是一种常见且有效的处理方式。在实际图像处理过程中,图像的不同对象区域因特性不同需要进行差异化处理,但是现有图像融合算法在植被和天空图像区域存在明显不足。对此,提出RGB-NIR联合图像的植被和天空区域概率模板生成算法。方法 以植被为感兴趣区域,基于RGB图像各通道比值和扩展归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)两种特征,提出RGB-NIR联合图像的植被区域概率模板生成算法。以天空为感兴趣区域,基于透射率图引导的局部熵和扩展NDVI两种特征,结合像素高度信息,提出RGB-NIR联合图像的天空区域概率模板生成算法。两种算法生成的植被和天空的概率模板在RGB-NIR图像融合过程中利用概率模板对权重矩阵进行修正,可明显改善融合效果。结果 检测植被的模板生成算法与传统NDVI进行比较,在对比度和鲁棒性方面有更大优势;与语义分割进行比较,在准确度和纹理细节上有更好表现。检测天空的模板生成算法与当前的概率模板天空检测算法相...     

铸造缺陷X光图像的模拟方法

提出了虚拟铸件缺陷X光图像的模拟算法,以方便对检测过程中所用的算法及在线系统进行测试。该算法主要针对轮毂缺陷中常见的疏松缩孔进行模拟。先建立通用模板限定待处理图像区域,在选定区域内综合利用图像灰度特征和空间位置特征生成缺陷的形状,调整缺陷参数,将该缺陷图形经灰度变换后叠加至缺陷的期望位置。实验结果对比表明,所生成缺陷在形状和灰度方面逼近真实缺陷,且形状不单一,具有随机性。     

基于球面全景图的空战环境漫游研究

研究鱼眼图像的拼接算法,实现利用两幅鱼眼图像生成球面虚拟空间,然后探讨基于球面虚拟图的多视点漫游问题,利用反投影模板技术有效地提高全景图浏览的速度,采用缩放的方法改进了行进间的浏览效果,从而提高虚拟漫游的沉浸感,具有一定的实用意义。     

基于动态特征模板匹配的ARToolKit三维注册

针对ARTool Kit三维注册易受光照、遮挡以及旋转变化的影响,提出一种基于动态特征模板匹配的ARTool Kit三维注册方法。通过对摄像头摄入的一帧视频二值化处理后形成的模板图片采用ORB算法检测特征点;然后采用动态特征模板匹配技术进行特征模板匹配;最后计算出三维注册矩阵来将虚拟信息叠加到现实世界中。将Open GL生成的虚拟信息叠加仿真实验,并将该方法与ARTool Kit注册方法对比。仿真结果表明,复杂环境条件下动态模板匹配算法具有较高的实时性和标识物识别率,且基于动态特征模板匹配的ARTool Kit注册具有良好的稳定性和鲁棒性。     

三维体可视化若干问题研究

首先对可视化技术特别是三维可视化算法进行了分析和对比，并根据体数据的建模方法对算法进行了归类，并指出了目前三维可视化技术存在的问题，继而从基于小波的分辨率模型的体绘制算法和基于Cluster模型的并行体绘制算法这两个方面具体探讨了对三维体可视化算法进一步研究的思路，首次提出了参数化的光照模型和图像质量评价的数学模型等概念。     

基于Java3D的三维栅格生成与可视化*

针对在实际生产过程中采样点数据之间的相关性对生成的三维栅格数据影响的问题,使用了八分域搜索算法以及实验变差函数来改进原有的距离反比加权算法。该方法能够减少搜索距离以及丛聚效应,并且使用Java3D创建了三维可视化的虚拟场景,对最终生成的三维栅格进行显示。最后,通过可视化的效果,证明改进后的算法更符合实际情况。     

多阈值优化交互式分割算法及其在医学图像中的应用

针对交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互的不足,提出了一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法。该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割。算法简化了用户操作,提高了分割精度。应用该算法分别对临床100张肝脏图像和牙菌斑图像进行分割,结果显示了该算法的良好性能。     

基于水平集方法的软组织图像序列分割

医学图像分割是医学图像处理中的关键问题之一.图像序列的分割操作是医学图像三维重建的必要准备,而软组织图像分割则是医学图像分割中的一大难点.基于曲线演化理论的,借助偏微分方程等数学工具的水平集方法已经被广泛应用于医学图像分割领域.介绍了水平集方法的数学模型,并设计了一种基于窄带水平集方法的,专门针对软组织图像分割的算法.用边界追踪等方法提取第一层图片中的软组织相关轮廓;将它们作为初始水平集曲线,再利用窄带水平集方法进行演化;经过两个阶段的迭代处理,最终自动分割出整个软组织图像序列.实验表明该算法具有较高效率、分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建的合适的数据集.     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法

针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。     

基于色彩空间分块匹配的三维动画融合技术

为了提高影视动画制作的三维图像成像质量,需要进行动画图像的动态信息融合处理,提出一种基于二维色彩空间分块匹配的三维动画图像的动态信息融合处理技术,采用虚拟视景重构技术进行三维动画图像采集和特征投影处理,对三维动画图像进行二值拟合和边缘轮廓检测,采用RGB分解技术进行三维动画图像的颜色分量提取,采用颜色模板空间投影算法进行三维动画图像的分块融合处理,提高三维动画图像的边缘像素点的特征配对性能,结合三维动画图像的色彩空间分块融合结果进行像素特征优化配置,计算匹配窗口相关系数,实现三维动画图像的动态信息融合处理。仿真结果表明,采用该方法进行三维动画图像的动态信息融合处理,能提高图像输出峰值信噪比,提高动态成像质量。     

基于医学体数据场的大脑皮层重构

研究如何基于一组连续脑部医学切片重构大脑皮层,介绍体数据场和大脑皮层三维重构系统流程。针对插值后的脑部图像提出一种有效的脑灰质分割算法,通过图像预处理和阈值分割方法获取脑灰质图像。针对分割后的体数据,采用改进的Marching Cubes方法重构大脑皮层三维模型,避免提取脑灰质轮廓线。实验结果验证了该算法的可行性和实用性。     

基于自适应区域生长算法的肝脏分割

把肝脏器官从医学图像中提取出来,为肝脏的三维重建及最终的仿真手术模拟提供正确的数据。针对腹部CT图像中脏器组织多、图像纹理结构复杂、灰度差别小、边缘不明显等特点,提出一种改进的自适应区域生长分割算法。该算法基于两个局部参数：待生长点的局部平均灰度和局部平均梯度,对传统区域生长算法的生长准则进行了改进。实验结果表明,得到的肝脏分割结果比传统区域生长算法分割结果更精确,可以为后续的肝脏三维重建及仿真手术提供准确的数据。     

基于图像分割的三维重构

三维重构方法是医学图像可视化系统、治疗计划系统的重要技术。基于图像分割的三维重构方法结合了图像分割、等值面抽取、网格简化三种技术,是不同于传统Marching Cubes算法的一种三维重构方法。它首先将医学图像分割为二值图,然后利用Marching Cubes方法进行等值面抽取,最后对得到的网格模型进行简化。实验结果表明,基于图像分割的三维重构方法加快了Marching Cubes的运算速度,改善了重构的效果,有利于实现对基于三维重构的大型几何模型的实时绘制和交互。     

单幅人体切片图像的多轮廓二维重构算法研究与实现

基于切片图像数据的轮廓曲线二维重构是轮廓表面三维重构的基础。单幅切片图像可能存在有单轮廓或多轮廓。本文对中国虚拟人切片图像进行分析,针对单幅切片图像里的多轮廓线情况,研究提出了多轮廓提取算法和拟合曲线建模算法。经编程实验,成功实现了单幅图像里的多轮廓二维重构。     

基于视觉图像的舞姿自动空间分割系统设计

为了提高舞姿的视觉指导效果,需要进行舞姿的自动空间规划设计,提出一种基于视觉图像的舞姿自动空间分割方法。构建舞姿自动空间规划的视觉图像采集模型,采用高分辨的视觉信息增强技术进行舞姿自动空间视觉图像的信息增强处理,提取舞姿自动空间视觉特征量,采用三维视觉重构技术进行舞姿自动空间规划设计,构建舞姿自动空间规划的视觉图像多层网格区域分布模型,结合联合稀疏结构特征分解方法,进行舞姿视觉图像的融合和自适应分割处理,根据特征分割结果进行舞姿的多层空间结构规划和融合聚类,实现舞姿的自动空间分割的算法优化设计。在多层B/S构架体系下实现舞姿自动空间分割系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法能有效实现视觉图像下的舞姿自动空间分割,输出峰值信噪比较高,具有较强的舞姿指导性。