基于锥束CT的两类三维表面重构方法比较研究

目前锥束CT的三维重构主要采用面绘制,其方法有两类,即体素级重构和切片级重构。在对比两类方法的基础上,提出了一种新的二维切片轮廓重构与三维表面重构相结合的切片级重构方法,然后以标准MC算法和该算法分别对两个实例进行重构并比较。结果表明,该算法更适合工业产品的三维表面重构。     

计算机辅助神经元三维重构

本文叙述由IBM PC/AT微机(或PDP 11/23)组成的一个神经元三维重构系统。三维重构简称CARN(Computer Aided 3-Dimensional Reconstruction ofNeurons from Serial Sections)。该系统实现了连续切片中神经元的三维重构。本文对神经元的数据结构、树突、轴突的样条处理,细胞体的三维重构及神经元的立体图对显示、参数测量作了详细介绍。     

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B样条插值的医学图像三维重构技术

传统的三维重构方法不适用于旋转式切片，该文针对旋转式切片提出了一种可行的三维重构方法，即基于B样条插值的重构方法，解决了旋转式切片的实体建模问题，在绘制时利用OpenGL的NURBS接口编程，比三角面片逼近等方法的重构时曲面的绘制质量有了显著提高。另外，该方法也适合于平行式切片的重构。     

视觉图像三维重构计算一般性框架研究

三维实体数字图像重构建模是当前计算机视觉研究领域的热点课题,涉及到相机标定、对应点匹配和三维重构计算等关键技术.本文回顾了三维重构建模的研究现状,分析了现有理论和方法在实际应用中存在的问题;在此基础上进行了相关研究,总结出了三维重构计算的一般性框架,提出了一些研究观点和方法,并探讨了三维重构技术的难点和发展趋势.     

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IFS分形插值的序列切片数据三维重构算法

提出了一种三维重构算法，采用分形插值方法对三维物体多个序列切片的特征数据点进行插值重构。传统的三维迭代函数系统(IFS)分形插值算法只适用于矩形剖分，而序列切片的特征数据形成的网格往往是不规则的四边形网格。该文针对这种网格的特点和分形插值的自相似性，设计了该算法。实验结果证明了该算法的实用性和有效性。     

颅颌面三维重建与网格简化的研究

三维网格简化是十分有意义的研究问题.研究中首先搭建了一个颅颌面CT切片图像三维重构系统.其次,在网格模型顶点删除算法的基础上,提出一种新的三角化所用判据.实验结果表明,应用这一判据,在避免了原算法通过迭代步骤完成三角化的不必要的大量计算的同时,简化模型与原算法结果属同一数量级别,在视觉上无显著差异.     

一种基于切片的三维模型检索算法*

为了更加高效地从三维模型库中检索出相似模型,提出了一种基于切片的三维模型检索算法。首先应用主元分析对三维模型进行预处理;然后对预处理后的模型在不同位置和不同方向上进行切片,根据所得切片断面的相对面积进行三维模型检索。基于该算法设计并实现了三维模型检索系统。实验采用PSB(PrincetonShape Benchmark)提供的三维模型数据库,结果表明把模型的切片截面作为三维模型的特征描述,能有效地区分不同模型,并取得了较好的检索效果。     

等高线的光滑内插重构三维物体

三维曲面重构技术在现实中有着广泛的应用，目前已经有多种三维曲面重构技术出现．本文通过对当前各种三维重构算法的研究，在DSI算法的基础上提出了一个三维曲面模型重构的新方法。该方法简捷直观，集成了其它方法的优点，而又避免了它们的不足。     

脑,神 经组织图像分析处理系统

本文介绍一个生物图形、图像处理系统。系统实现了脑和神经组织的三维重构、定量分析结合到脑和神经组织上的[~3H]。     

机器人操作臂工作空间的混合计算方法

机器人操作臂工作空间的形状和体积的精确计算对于其优化问题是非常重要的。为此首先根据从关节空间到工作空间的运动映射关系,使用蒙特卡洛方法产生由点组成的三维机器人工作空间。然后,通过把这些点分解成一系列的切片,获得机器人工作空间每层的二维边界曲线;基于切片曲线,由三维重构的方法产生边界曲面。最后,用数值积分的方法计算了机器人工作空间的体积。     

一种三维表面重构中的轮廓集拼合新方法

针对切片级三维表面重构中的难点,提出了一种拼合轮廓集的新方法：通过对待拼合的轮廓集首尾轮廓进行平面三角剖分方向的判别,将空间轮廓集拼合的三维问题转化为平面多连通域三角剖分的二维问题,并改进了现有的平面多连通域三角剖分算法,巧妙地解决了切片级重构中的轮廓分支对应问题。实验表明,谊方法能准确完成复杂轮廓集的表面拼合,具有良好的适应性。     

多媒体技术研究:2015——类脑计算的研究进展与发展趋势

目的 类脑计算,是指仿真、模拟和借鉴大脑神经网络结构和信息处理过程的装置、模型和方法,其目标是制造类脑计算机和类脑智能。方法 类脑计算相关研究已经有20多年的历史,本文从模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件、神经网络芯片、类脑计算模型与应用等方面对国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果 与经典人工智能符号主义、连接主义、行为主义以及机器学习的统计主义这些技术路线不同,类脑计算采取仿真主义：结构层次模仿脑（非冯·诺依曼体系结构）,器件层次逼近脑（模拟神经元和神经突触的神经形态器件）,智能层次超越脑（主要靠自主学习训练而不是人工编程）。结论 目前类脑计算离工业界实际应用还有较大差距,这也为研究者提供了重要研究方向与机遇。     

基于工业CT切片数据的CAD模型重构

为了使工业CT（computed tomography）扫描获得的切片数据能够被CAD软件直接处理并进行模型重构，在得到切片轮廓点坐标数据的基础上，提出了用IGES（Initial Graphics Exchange Specification）格式作为边缘轮廓坐标数据和CAD软件交换标准的方法，并采用VC^＋＋设计了IGES格式转换软件。实现了IGES格式文件的生成，并用逆向软件Imageware重构出三维CAD模型，取得了较好的效果。     

医学图像三维可视化中任意平面切片的研究与实现

对医学图像的三维重建技术进行研究,利用介于面绘制和体绘制之间的切片法来实现三维体数据可视化,并针对断层图像序列所生成三维体数据的切片方法进行了深入讨论。提出一种可操作性很强的切片方法,能较好地实现三维体数据中冠状面、矢状面、特别是任意平面的切片。同时,该方法已经用VC6．0结合VTK（Visualization Toolkit）编程进行实现,效果符合医学诊断要求,并得到了有关应用。     

多点地质统计学在数字岩心重构中的算法研究

在一个多孔介质中流体物质的渗流依赖孔隙空间几何结构和拓扑结构特性。因此,描述介质特征及预测其流动特性最重要的第一步是对一个多孔介质的三维孔隙空间进行重构。有介于此,一种随机模拟技术被提了出来,应用二维切片训练图像重构一个三维的孔隙图像。这项技术基于从连续的二维多点统计模拟拟合多尺度二维调节数据提取的过程。单一标准方程模拟算法(SNESIM),最初作为一种模拟引擎,起到了对地质构造的曲线特征进行复制的作用。     

基于克里金插值的脑电图成像系统

脑电图在医疗诊断中发挥了重要作用,能够快速纪录脑内神经元活动产生的电信号并能在屏幕上清晰地成像。针对16导联设备设计了一种脑电图成像系统,可以有效地支持二维脑电地形图和三维脑电旋转图的显示。对于二维脑电地形图采取了对时域信号的频域变换以及克里金空间插值方法进行填充绘制;对于三维脑电旋转地形图采取了反向映射到二维平面像素点的方法加以实现,该方法的成像效果清晰,并避免使用外部库文件,最后对导联设备增加以及产品的进一步功能发展所面临的挑战作了简要的分析。     

基于Kohonen神经网络的B样条曲面重构

探讨了三维散乱数据点的自由曲面自组织重构方法。建立了基于自组织特征映射神经网络的矩形网格重构模型及其训练算法。所建模型利用神经元对曲面散乱数据点的学习和训练来模拟曲面上点与点之间的内在关系,节点连接权向量集作为对散乱数据点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系。通过该方法不仅能够对无规则散乱数据点进行逼近,并且通过该方法得到的曲面也可以作为后继曲面重构的初始曲面。仿真实验表明,所建神经网络模型可实现三维密集无规则数据点的曲面自组织重构集自压缩于一体。     

采用CT切片的三角片曲面重构算法

采用二维平行轮廓线三维重建表面是三维建模研究领域的一项重要研究课题,具有非常广泛的应用领域.重建过程中计算量非常庞大,有效地化简重建的数据可以大大提高重建效率.文中提出了一种基于分析轮廓骨架点的表曲面重构算法.首先对CT切片进行预处理及图像分割,然后对轮廓线提取骨架,再进行骨架剪裁,最后采用模拟退火法进行三维重建.该算法使三维重构的数据大大化简,同时克服了局部优化算法中需交互指定初始连接边的缺点.