醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的體繪制技術(shù).pdf

1、為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)按不同的組織結(jié)構(gòu)的三維重建，本文對(duì)三維圖像的分割做了深入研究。本文的主要內(nèi)容有： （1）提出了一種基于紋理映射與融合、具有Phong光照效果的體繪制加速方法，用2D紋理映射與融合的方法實(shí)現(xiàn)了體數(shù)據(jù)的3D重建。該方法提出的Phong明暗處理加速算法利用Phong光照模型引入外部光源，使用一單位球面體來仿真體數(shù)據(jù)的法線矢量集所產(chǎn)生的反射光強(qiáng)，以快速得到每一個(gè)體素的反射光強(qiáng)度，使物體的三維重建達(dá)到現(xiàn)實(shí)世界中人眼直接觀察的

2、逼真效果；此外，還研究了三維重建物體的三維旋轉(zhuǎn)等矩陣變換，提出了一種Phong明暗修正的快速算法來保證了體繪制中三維幾何變換的多視角觀察的交互速度。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在目前通用個(gè)人計(jì)算機(jī)上即可以近似實(shí)時(shí)交互的速度繪制出高品質(zhì)的3D圖像。（2）給出了模糊C均值FCM分割算法的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解分析與算法流程，將該算法應(yīng)用于人顱腦組織MR醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的分類處理問題，以達(dá)到按人體不同組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行三維分類重建的目的，該算法較好地解決了傳統(tǒng)的“硬”分