基于特征点的表面重建研究

发布时间：2025-02-08 11:49

　　在医学图像的三维重建的过程中,结合图像分割算法,一个序列的CT图像会产生多个不同器官的三角形网格,部分器官如骨骼等会含有大量的顶点和三角形面片。运行分割算法和存储大量的器官模型都需要一个性能强大的服务器,但是在检索网格模型的过程,传输整个模型是没有必要的,既消耗大量的网络带宽也增加了用户等待的时间。本文探讨一种动态传输3D网格模型的方法,服务器端传输含有特征点的点云数据,客户端使用这些数据进行表面重建,最后介绍相应的评价算法和应用场景。本文主要工作分为以下几个部分:第一个部分讨论三角形网格的特征点检测算法,这些特征点算法主要是基于三角形面片的空间拓扑特性或是频谱域的特性,使用相应的算子(计算公式)计算每个顶点的显著性值。依据顶点的显著性值计算出相应的局部特征点与全局特征点。本文探讨并修改相关的特征点检测算法,以使这些算法可以检测出足够的特征点用于表面重建。本文研究的特征点检测算法分为两大类,第一类为基于空间邻域的特征点算法,如Harris-3D,第二类为基于频谱域的特征点检测算法,如Stochastic Mesh Laplacian。实验部分将这些特征点检测算法应用于医学3D模型与标准3...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图ｂ前视图ｃ侧视图图１１华佗轮廓线模型ａ正视

，本算法和凸包算法的时间复杂度分析比较．Ｇｒａｈａｍ［１２］提出的平面点集凸包Ｇｒａｈａｍ扫描算法，其时间复杂度为Ｏ（ｎｌｇｎ）．文献［１３］提出了平面点集凸包的最优实时算法，使其复杂度达到了Ｏ（ｎ）．本算法根据Ｘ、Ｙ双向搜索连接，并对局部的连通性进行判断，其时间复杂度是线性的，....

图ｂ前视图ｃ侧视图图１１华佗轮廓线模型ａ正视

，本算法和凸包算法的时间复杂度分析比较．Ｇｒａｈａｍ［１２］提出的平面点集凸包Ｇｒａｈａｍ扫描算法，其时间复杂度为Ｏ（ｎｌｇｎ）．文献［１３］提出了平面点集凸包的最优实时算法，使其复杂度达到了Ｏ（ｎ）．本算法根据Ｘ、Ｙ双向搜索连接，并对局部的连通性进行判断，其时间复杂度是线性的，....

图ｂ前视图ｃ侧视图图１１华佗轮廓线模型ａ正视

，本算法和凸包算法的时间复杂度分析比较．Ｇｒａｈａｍ［１２］提出的平面点集凸包Ｇｒａｈａｍ扫描算法，其时间复杂度为Ｏ（ｎｌｇｎ）．文献［１３］提出了平面点集凸包的最优实时算法，使其复杂度达到了Ｏ（ｎ）．本算法根据Ｘ、Ｙ双向搜索连接，并对局部的连通性进行判断，其时间复杂度是线性的，....

图4基于泊松方程的三维重建改进算法的流程

变为之前的12，权重不变，以及尺度变换后的区域AreaS～=14Area(S)，还有新的尺度函数域，因此得到:EV→槇(x～)=12EV→(x～)(13)E(m～，s～)(x～)=14E(m，s)(x)(14)以上通过两种尺度变换参数，确保对参数权重的尺度变换不会影响最终的重建结....

本文编号：4031479