基于CUDA架构的改进Marching Cubes算法

Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生产的网格质量差、算法执行速度慢成为阻碍其用于数值分析的两个主要缺点。文中提出一种基于硬件加速的Marching Cubes改进算法。该算法采用统一设备架构(CUDA)充分发挥Marching Cubes算法分而治之的优点,利用CUDA的可编程性并行分类体数据,加快了活跃体素和活跃边的提取;同时,该改进算法将得到的活跃边按照中点投影方式进行偏移,从而达到了改善网格质量的目的。最后通过实验表明,该算法可以保证在阈值未知的情况下,进行交互式的高质量网格建模。     

基于改进Marching Cubes算法的乳腺MRI肿块三维重建

核磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是目前乳腺癌肿块诊断的常用辅助手段,对图像的正确解析是关键,针对传统MC(Marching Cubes)面绘制算法应用于乳腺MRI图像的不足,提出了改进方法。首先利用乳腺MRI序列图相邻帧间图像灰度分布的相似,肿块组织形状相近等相关性,在RSF(Region-Scalable Fitting)模型的基础上利用初始轮廓迭代的方法提取肿块区域。接着将多组参数下获得的结果,依据每一帧与其前后帧的重叠面积越大越好作为条件进行筛选,使提取的等值面最优化。最后采用基于加权二次误差度量的三角形折叠方法,对面绘制产生的大量三角网格进行了简化。将所提出的改进方法应用于30例乳腺MRI序列图,实验结果表明,对于乳腺MRI肿块的三维重建在精度和绘制速度上都比使用传统MC算法有很大提高。     

基于小波变换的非渐进网格压缩

为了取得较好的三角形网格压缩性能，提出了一种基于小波变换的三角形网格非渐进压缩方法。该压缩方法先利用重新网格化来去除大部分连接信息，然后利用小波变换的强去相关能力来压缩几何信息。在进行重新网格化和小波变换后，再按一个确定的次序将所有的小波系数扫描为一个序列，然后对其做量化和算术编码。另外，对重新网格化得到的自适应半正规采样模式，还设计了一种自适应细分信息编码算法，以便使解码端知道每一个小波系数应该放置在哪一个顶点上。实验表明，用该压缩方法对由三维扫描仪获取的复杂网格进行压缩，取得了比Edgebreaker方法明显要好的率失真性能；10比特量化时，压缩倍数在200倍左右，为Edgebreaker方法的2倍多。     

基于Marching cubes的三维目标表面积估算方法

三维目标表面积参数广泛应用于石油地质,医学,制造行业等领域。在介绍一种基于Marching cubes的局域配置方法来估算三维目标的表面积的过程中,针对Marching cubes分类的14种模型元,给出了一种简单和易于实现的分类方法,避免了重新实现Marching cubes算法或者使用一系列复杂的三维表面探测算法。基于Marching cubes的表面积估算方法对于规则和不规则目标表面积的估算均适用。通过实验数据对比几种不同的估算方法结果的精确度,说明基于Marching cubes的估算方法精确度是非常高的,可以应用于实际工程中。     

一种基于四叉树和变换域的渐进水印方案实现

数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法。数字水印技术则为上述问题提供了一个有效的解决方案。数字水印技术将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中，以起到版权保护、秘密通信和产品标识等作用。文中针对JPEG2000的渐进压缩编码特性，利用四叉树编码算法和变换域数字水印算法在JPEG2000中实现了一种渐进水印方案。此方案在VC6．0中实现，根据实验结果，证明该方法是有效的并且对原有的JPEG2000编解码过程基本没有增添复杂度。     

基于四叉树的自适应门限分形图象IFS压缩方法

为了克服四叉树分块ＩＦＳ编码过程中,排列块与区域块的匹配误差不考虑输入图象特点这一缺点,提出了一种新的基于迭代函数系统（ＩＦＳ）进行静止灰度图象压缩的方法。该方法是根据当前排列块的方差来确定它与区域块的匹配门限。经分析证明,这种基于自适应门限的ＩＦＳ编码方法与人类视觉系统的特性基本相符,而且实验也证明,这一自适应门限的编码方法提高了ＩＦＳ图象压缩的适应性。     

基于法线网格的渐进压缩

多分辨率分析(Multi resolutionAnalysis)和法线网格(Normalmeshes)是近年来进行三维网格图形处理和网格压缩的新方法。该文在这两项技术的基础上,提出并实现了三维网格的多分辨率分析及其渐进几何压缩(ProgressiveGeometryCompression)方案, 研究了基于细分的法线网格在多分辨率分析中的边界处理问题。实验结果表明,利用法线网格的多分辨率分析结合法向多边形构造方法来处理边界,可以取得非常高的压缩率和较好的重构效果。     

基于外存性能模型的多通道并行I／O

I／O部分一直是制约计算机系统整体性能提升的瓶颈。本文提出外存性能模型，用于定量分析外存的I／O性能并帮助克服I／O瓶颈，并在此基础上，提出用多通道I／O克服PCI总线瓶颈。采用多钱程控制和异步I／O技术，使所有通道的磁盘并行工作。对比实．验表明，最大顺序读性能提升了46％，顺序写提升48％，随机读提升4％，随机写提升57％。     

基于上下文的分块图像联合压缩加密算法

为了研究图像压缩与加密同步进行及提高安全性问题, 提出了一种基于改进零树结构的分块图像联合压缩加密算法, 将图像对应不同分块区域映射到相应子带中。利用密钥对图像压缩产生的原始上下文进行修正, 然后与判决一起送往自适应算术编码器实现图像联合压缩加密。由于自适应算术编码的概率跳转规律复杂, 相对概率固定的区间分裂算术编码安全性更好。对所提出的算法进行仿真, 结果表明：与原始图像压缩算法相比较, 所提出的算法具有基本相当的压缩效率; 而采用的图像分块方法能够灵活地控制不同区域图像的相对质量及更好地实现信息安全防护; 使用不同的密钥可以进行分块加密, 实现了对重要信息的隐私和机密保护。     

一种基于四叉树和变换域的渐进水印方案实现

数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法。数字水印技术则为上述问题提供了一个有效的解决方案。数字水印技术将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中,以起到版权保护、秘密通信和产品标识等作用。文中针对JPEG2000的渐进压缩编码特性,利用四叉树编码算法和变换域数字水印算法在JPEG2000中实现了一种渐进水印方案。此方案在VC6.0中实现,根据实验结果,证明该方法是有效的并且对原有的JPEG2000编解码过程基本没有增添复杂度。     

基于MC算法的医学建模方法与研究

针对现有医学图像特点,提出了一种医学三维建模的新方法.该方法基于传统MC算法,结合种子填充思想进行等值面扩展,并利用DMC方法进行插值位置取代,最后直接连接等值点生成多边形网,从而减少了面片数量,很好的解决了二义性问题.实验表明,该方法较传统方法在拓扑结构、存储空间和处理速度方面均有较大改善.     

离散Marching Cubes算法在骨科手术模拟系统的应用

为保证模型相对准确和满足模拟手术过程中三维交互的实时性要求,手术模拟系统要求在保持模型拓扑结构的前提下简化模型。该文详细介绍了离散MarchingCubes(DiscMC)算法及其实现,在实现过程中使用查表法,解决了二义性问题,提高了程序的运行效率。实验表明,DiscMC算法在保持模型的拓扑结构基础上大幅度减少了三角面片数目,缩减比例达66%。DiscMC算法作为计算机模拟骨科手术系统的三维表面模型重构和简化算法是合适的。     

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。     

基于MITK的医学图像三维表面重建算法

对MITK算法平台进行研究,根据其总体框架、数据模型、算法模型的设计准则,依托该平台对医学图像序列实现基于体积元素的Marching Cubes表面绘制算法,并将绘制后的模型进行三维可视化显示。该方法构造出的等值面虽不能反映整个原始数据场的全貌及细节,但对感兴趣的等值面可以产生清晰的图像,而且可以利用现有的图像硬件实现绘制功能并进行实时交互操作。     

熵编码局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩

为进一步提高三维网格压缩算法性能,在高斯混合概率模型(GHPM)基础上,提出基于贝叶斯熵编码的局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩算法。采用GHPM模型实现三维网格压缩过程的顶点创建、边沿触发器设计、面方向预测以及分级跳跃分割,实现对给定顶点的后验概率几何拓扑符号估计。基于后验概率的算术编码器进行拓扑符号编码,采用不同情景进行设计,提出渐进式的标签预测过程,实现已编码组信息的充分利用,并采用局部坐标系,有效压缩几何残差。通过与对比编码器实验验证,所提算法相对于AD,wavemesh,AAD以及RDO编码器,具有更高的压缩比和压缩精度,计算性能更好。     

医学图像重建MC算法三角片的合并与实现

提出一种算法对Marching Cubes算法中产生的大量三角片进行合并。根据三角片顶点的空间位置，按照所给的约束条件对顶点进行判断，合并符合条件的顶点，以减少三角片的数目。这个方法在保留图像细节的前提下，改善影像的显示速度，以期实现三维医学图像实时显示。对数据量大的医学图像的三维重建尤为必要。     

二值图像矩形划分优化编码研究

针对二值图像矩形划分编码在表示矩形顶点时存在的冗余位,提出了两种优化编码方法。一种是缩减信源的自适应算术编码,通过增加运算复杂度提高编码效率,另一种是列等分相邻位置关联编码（CA-APRE）,CA-APRE充分利用了图像的行列先验结构信息,可减小复杂二值图像的码长15%-30%以上,且编码运算量与原方法相同,CA-RPRE在运算复杂度和编码效率方面明显优于自适应算术编码。