三维血管的重建
血管的三维重建
摘要
对于血管的三维重建，本文研究了血管这一类特殊管道的中轴线及其半径的算法，绘制中轴线在XY 、YZ 、ZX 平面的投影图这些问题，问题分为三部分。
针对第一部分，先将100张切片图片在MATLAB 中导出生成0-1矩阵数据，在计算100张切片的最大内切圆半径及对应圆心坐标，为减小误差求100张切片最大内切圆的平均半径41666.29 d 。中轴线的曲线方程可在MATLAB 中拟合得到。
针对第二部分，得到中轴线曲线方程在MATLAB 中绘制出中轴线方程的空间曲线，之后将其投影在XY 、YZ 、ZX 平面上。
针对第三部分，对100张切片进行叠加重合，得到血管的三维立体图，再通过MATLAB 对血管的三维立体图进行优化完成血管的三维重建。
关键词：MATLAB 软件
管道半径中轴线曲线方程
一、问题重述
1.1基本情况
断面可用于了解生物组织、器官等的形态。如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察。根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。
1.2相关信息
假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。
现有某管道的相继100张平行切片图象，记录了管道与切片的交。图象文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均为BMP，宽、高均为512个象素（pixel）。
取坐标系的Z轴垂直于切片，第1张切片为平面Z=0，第100张切片为平面Z=99。Z=z切片图象中象素的坐标依它们在文件中出现的前后次序为（-256，-256，z），（-256，-255，z），…（-256，255，z），
（-255，-256，z），（-255，-255，z），…（-255，255，z），
……
（255，-256，z），（255，-255，z），…（255，255，z）。
1.3提出的问题
问题一：计算出管道的中轴线与半径，给出具体的算法。
问题二：绘制中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图。
问题三：绘制血管的三维重建立体图。
二、问题分析
血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。那么求管道半径问题可转化为求每张切片最大内切圆半径问题，中轴线曲线方程的模型建立可用问题一中求出的数据在MATLAB中拟合得到，题中所要求绘制的图像可通过MATLAB绘制得到。
针对问题一，因为血管可视为一种特殊的管道，管道的表面是由球心沿某一中轴线的球滚动包络，因此过球心的截圆半径就是血管半径，即为切片中包含的最大内切圆半径，再取100个最大内切圆半径平均值以缩小误差。首先将100张图片通过MATLAB导入将其转化为512×512的二维0-1矩阵，并运用MATLAB 中的edge函数求出边界。在第k张切片中，求出任意内点到边界上所有点的最小距离，在这些最小距离中取最大值，最大值即为最大内切圆半径，对应的内点即为每个切片的最大内切圆的圆心。对于中轴线的求解，上述问题分析可分别求出100张切片最大内切圆的圆心坐标及半径，为简化方程设t为参数变量，通过MATLAB拟合工具箱进行曲线拟合可以的到关于参数t的中轴线曲线方程。
针对问题二，基于问题一的基础上，通过MATLAB中拟合工具画出中轴线在的三维图像[1]，将其投影在XY、YZ、ZX平面上。
针对问题三，在MATLAB中用拟合工具将100张切片图像进行叠加重合，绘制出血管的三维图像，再用拟合工具进行优化还原得到血管的拟合还原图。
三、模型的假设
结合本题实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，我们排除了一些因素的干扰，提出以下几点假设：
1.管道中轴线与每张切片有且只有一个交点。
2.球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1。
3.假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。
4.所有数据均是准确的，根据像素能够近似的画出图形。
5.对切片的拍照过程中不存在误差。
6.中轴线上任意两点处的法截面圆不相交。
四、符号说明
符号符号说明
d任意内点到边界点的距离
d100张切片最大内切圆半径平均值
dd最大内切圆半径
d第k张切片
k
X中轴线在X轴的参数方程
)(t
Y中轴线在Y轴的参数方程
)(t
Z中轴线在Z轴的参数方程
T中轴线参数方程
五、模型的建立与求解
通过建立数学模型求解出每张切片的最大内切圆半径，并得出最大内切圆的圆心坐标，借此拟合出血管中轴线的曲线方程，同时可绘制出中轴线在各坐标面上的投影，从而实现血管的三维重建。
5.1问题一
5.1.1血管半径的模型建立
题中将血管通过切片机切成100个平行切片，并给出这100张平行切片的二维平面图，这些平面图是由经过球心的球截面所截而得，其球截面是所有截圆中
半径最大的圆，半径最大圆的半径即为血管半径，再求出这100个最大内切圆半径的平均值以减小误差。
求切片的最大内切圆半径，要先找出切片内任意一点到切片边界距离最小值，在这些最小值中找到最大值，由此建出血管半径的模型。
第k 张切片图像第i 个内点))2,(),1,((i i nd 到第j 个边界点))2,(),1,((j j bjd 的距离：
)1())2,()2,(())1,()1,((2
2j bjd i nd j bjd i nd d -+-=利用MATLAB 软件得到图像的最大内切圆半径：
(2)
)
max(=]1,1[[],2),,min(=dd zb d d dd 为了减小误差，对100张切片的最大内切圆半径求平均值：
)
3(1001100
∑=k
K d d 5.1.2血管半径的求解
（1）首先将切片图像导入到MATLAB 中。
（2）提取切片图像的轮廓，并对图像进行处理，将图像像素点转化为512×512的矩阵[2]。
（3）将矩阵数值导入求切片图像内切圆的程序中。（4）对切片图像内切圆进行筛选，得到最大值。（5）将最大内切圆的半径和圆心的坐标记录下来。
表一：部分切片的最大内切圆的半径和圆心的坐标
X Y Z 半径-1601129.06888-1600228.28427-1602329.01724-1602429.06888-1602529.06888-1602629.06888-160
1
7
29.00000
-1604829.01724-1601929.00000-16011028.86174-16071128.86174-16081228.86174-16091328.86174-160101429.01724-160121529.01724-160131629.01724-160141729.01724-160161829.01724-160171929.01724-160182029.01724-160192129.01724-160202229.01724-160212329.01724-160
22
24
29.01724
（注：表一为部分最大内切圆半径及坐标，具体表格详见附录）
分析：将100张切片图像的最大内切圆半径进行求平均值，得到血管管道半径为41666.29=d 5.1.3中轴线模型建立
在血管管道模型建立中我们可以知道，每张切片的最大内切圆的圆心位于血管的中轴线上。以题中给的坐标系为模型,根据空间中轴线是由散点组成且z 轴值是逐层单调递增,为简化方程的计算,取为参数变量t ，在MATLAB 中通过拟合得到中轴线的模型[3]：
(4)
)
99,210=为参数，()()
( ，,,t t t Z t Y Y t X X ??
?
??===5.1.4管道中轴线的求解
（1）根据切片图像最大内切圆圆心的x 轴和y 轴坐标的数据，使用MATLAB 进行拟合得到关于参数t 的方程。
（2）将拟合曲线函数与Z=t 联立，得到中轴线曲线方程。X 轴坐标随参数t 变化的曲线方程：
)
5(9
.641422.000121.010669.710494.610313.4)(23
648510+++?-?-?=---t t t t t t X Y 轴坐标随参数t 变化的曲线方程为：
)
6(66
.18682.54082.001331.010*******.010062.6)(23
4657-+-+?-?=--t t t t t t Y 将x 、y 对应坐标与切片数绘制三维散点图，并将x 轴坐标和y 轴坐标的变
化曲线X,Y 与切片数Z 联立，得到三维曲线，即中轴线，其方程为：
(7)
)99，，2，0,1=为参数，(66
.18682.54082.001331.010*******.010062.69.641422.000121.010669.710494.610313.4234657)(23648510)( t t t Z t t t t t Y t t t t t X T t t ??
?
??=-+-+?-?=+++?-?-?==-----通过MATLAB
做出中轴线的三维图像：
图1中轴线的三维图像
5.2问题二
在MATLAB中用plot函数可画出中轴线的立体图及在YZ、YX、ZX平面投影拟合曲线。
图2中轴线在X-Y面上的投影
图3中轴线在Y-Z面上的投影
图4中轴线在X-Z面上的投影
5.3问题三
在MATLAB中通过plot3函数可将100张平行切片进行累计叠加重合得到血管管道的三维图像，如图5所示。
图5切片叠加而成的血管三维图形
根据问题一及问题二中所求得的管道半径和中轴线曲线方程，可绘制出拟合后的三维血管图形（图5），在次通过拟合工具拟合得到血管拟合还原图（图6）。
图6血管拟合还原图
六、模型的优点与缺点
6.1模型的优点
（1）应用MATLAB软件对图片进行了处理，得出了大量数据。
（2）采用平均法对数据进行了科学精确地处理，保证了数据计算的精准度。
（3）采用巧妙的算法，求解结果可以达到很高的精度，能够很好的重建包络，在医学方面有很大作用。
（4）对原始图片进行操作能较为准确的得到血管的三维图，模型结果直观形象，具有非常高的实用和推广价值。
6.2模型的缺点
（1）题目自身的像素所决定的误差不可避免。
（2）模型针对性强，不能解决较复杂的三维重建问题，并有一定的局限性。
参考文献
[1]邓巍,丁为民,张浩.MATLAB在图像处理和分析中的应用[J].农机化研究,2006(06):194-198.
[2]金献珍,吴艳.MATLAB实现数字图像锐化处理[J].商场现代化,2008(36): 12-13.
[3]胡庆婉.使用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合[J].电脑知识与技术, 2010,06(21):5822-5823.
附录
附录1：导入图片转化出0-1矩阵
im=strcat(num2str('0.bmp'));
tp=imread(im);
bj=edge(tp);
bjd=[];
for i=1:512
for j=1:512
if bj(i,j)==1
bjd=[bjd;i,j];%边界点的坐标
end
end
end
nd=[];
for i=1:512
for j=1:512
if tp(i,j)==0
nd=[nd;i,j];%内点的坐标
end
end
end
m=length(nd);
n=length(bjd);
d=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
d(i,j)=sqrt((nd(i,1)-bjd(j,1))^2+(nd(i,2)-bjd(j,2))^2);%任意内点到边界点的距离
end
end
dd=min(d,[],2);
[d1,zb1]=max(dd);%最大内切圆的圆心
附录2
100张切片的最大内切圆圆心坐标及半径
X Y Z半径
-1601129.06888
-1600228.28427
-1602329.01724
-1602429.06888
-1602529.06888
-1602629.06888
-1601729.00000
-1604829.01724
-1601929.00000
-16011028.86174
-16071128.86174
-16081228.86174
-16091328.86174
-160101429.01724
-160121529.01724
-160131629.01724
-160141729.01724
-160161829.01724
-160171929.01724
-160182029.01724
-160192129.01724
-160202229.01724
-160212329.01724
-160222429.01724
-160212529.06888
-160212629.06888
-160212729.06888
-159302829.15476 -159302929.27456 -159293029.27456 -158353129.42788 -157403229.61419 -157403329.61419 -157403429.61419 -156443529.61419 -153553629.73214 -153553729.73214 -153553829.73214 -152583929.73214 -152584029.61419 -150634129.54657 -149664229.54657 -148684329.52965 -148684429.52965 -143784529.52965 -137884629.41088 -137884729.41088 -1161154829.69848 -1151164929.69848 -1151165029.69848 -1141175129.69848 -1141175229.69848 -1131185329.69848 -1121195429.69848 -1111205529.68164 -1111205629.20616 -631515729.41088 -751455829.52965 -811425929.52965 -511566029.54657 -511566129.54657
-311626229.61419 -311626329.61419 -311626429.61419 -351616529.61419 -351616629.61419 -261636729.42788 -351616829.41088 -261636929.27456 461637029.42788 461637129.61419 461637229.61419 461637329.61419 651587429.61419 681577529.73214 651587629.73214 811527729.54657 811527829.52965 811527929.52965 1351188029.41088 1361178129.69848 1361178229.69848 1371168329.69848 1381158429.69848 1381158529.69848 1391148629.69848 1391148729.69848 1391148829.69848 1401138929.69848 1401139029.68164 172679129.52965 172679229.52965 172679329.52965 172679429.52965 182439529.73214
187249629.61419
187249729.61419
187249829.61419
187249929.61419
1881810029.42788
附录3:绘制中轴线在yz,xy,xz平面上的投影
t=linspace(0,99)
X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;
Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;
Z=t;
plot(Z,Y,'-R');
ylabel('Y轴');
zlabel('Z轴');
title('中轴线在yoz平面上的投影');
t=linspace(0,99)
X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;
Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;
Z=t;
plot(X,Y,'-R');
ylabel('Y轴');
xlabel('X轴');
title('中轴线在xoy平面上的投影');
t=linspace(0,99)
X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;
Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;
Z=t;
plot(X,Z,'-R');
zlabel('Z轴');
xlabel('X轴');
title('中轴线在zox平面上的投影');
附录4：绘制中轴线的三维图像
t=linspace(0,99)
X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;
Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;
Z=t;
plot3(X,Y,Z);
xlabel('X轴')
ylabel('Y轴');
zlabel('Z轴');
title('中轴线的三维图像');
scatter(x,y,z,'.');
附录5：切片累加形成的血管三维图
for k=0:99
photo=imread(strcat(int2str(k),'.bmp'));
bianjie(:,:,k+1)=edge(photo,'sobel');
end
for k=0:99
for i=1:512
for j=1:512
if bianjie(i,j,k+1)==1
plot3(i,j,k+1,'r-');
hold on
end
end
end
end
grid on
title('切片累加形成的血管三维图')
rotate3d
hold off
附录6：导入数据
jg=ones(100,4);
for k=0:99
data=imread(strcat(int2str(k),'.bmp'));%导入图片和数据for i=1:512
for j=1:512
data(i,j)=1-data(i,j);
end
end
lk=edge(data,'sobel');
gj=bwmorph(data,'skel','inf');
[x0,y0]=find(lk);
[a0,b0]=find(gj);
m=length(a0);
n=length(x0);
d=zeros(m,n);
za=ones(m,1);
for i=1:m
for j=1:n
d(i,j)=sqrt((a0(i)-x0(j))^2+(b0(i)-y0(j))^2);
end
za(i,1)=min(d(i,:));
end
[zd,zdxh]=max(za);
x=a0(zdxh)-256;
y=b0(zdxh)-256;
z=k+1;
jg(k+1,1)=x;
jg(k+1,2)=y;
jg(k+1,3)=z;
jg(k+1,4)=zd;
end
附录7：绘制血管拟合还原图
cenn=zeros(100,3);
cenn(:,1)=jg(:,1);cenn(:,2)=jg(:,2);cenn(:,3)=jg(:,3);
t=linspace(0,pi,50);
p=linspace(0,2*pi,50);
[theta,phi]=meshgrid(t,p);
for i=1:100;
x=29.4159*sin(theta).*cos(phi)+cenn(i,1);
y=29.4159*sin(theta).*sin(phi)+cenn(i,2);
z=29.4159*cos(theta)+cenn(i,3);
hold on;
surf(x,y,z)
axis([-200200-50200-50150])
end
Xlabel('x轴');Ylabel('y轴');Zlabel('z轴'); title('血管拟合还原图');
hold off
shading interp
基于MATLAB的血管三维重建及模型检验
基于MATLAB的血管三维重建及模型检验 发表时间：2019-03-07T11:29:52.780Z 来源：《知识-力量》2019年5月下《知识-力量》2019年5月下作者：马军1 南东波2 [导读] 本文基于2001年数学建模国赛A题，通过MATLAB对血管切片中轴线进行曲线拟合，并画出三维血管图及其投影图，中轴线在平面上的投影图，并其拟合度均高于90%。再求解重新切割前后的匹配率对模型检验。本文优点在于考虑了模型的检验，而这占据了模型的一大半。关键词： （1.陕西科技大学，陕西西安 710021；2.榆林学院，陕西榆林 719000） 摘要：本文基于2001年数学建模国赛A题，通过MATLAB对血管切片中轴线进行曲线拟合，并画出三维血管图及其投影图，中轴线在平面上的投影图，并其拟合度均高于90%。再求解重新切割前后的匹配率对模型检验。本文优点在于考虑了模型的检验，而这占据了模型的一大半。 关键词：MATLAB；图像信息处理；曲线拟合；模型检验 一问题重述（略） 二模型假设 1.假设血管道是由球心沿中轴线且半径固定的球滚动包络而成。 2.假设管道中轴线与每张切片有且只有一个交点。 三模型的建立与求解 结合100个血管切片上的最大内切圆圆心在两平面XOZ、ZOY投影点，利用多项式拟合分别进行曲线拟合，求得曲线l1、l2与曲线方程l，其中， l1、l2可看作一条曲线l落在不同投影面上形成的投影曲线，l应为100个圆心点拟合后的中轴线曲线，见图1。 图1 圆心点拟合后的中轴线 计算结果：X-Z平面拟合度为99.78%，Y-Z平面拟合度为99.93%。 3.2 问题二：中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图与三维血管图 3.2.1 中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图 根据问题一中所得中轴线，运用MATLAB绘制其在XY、YZ、ZX平面的投影图(略)。 3.2.2 三维血管图 根据问题一中所得中轴线，运用MATLAB绘制三维血管图，见图2。 3.3 问题一、二中所的结果重新进行切片检验 3.3.1检验模型一：距离判断法 求出中轴线上的O点到该血管切片面域内各点之间的空间距离D，数学表达式如下：：
三维重建综述
三维重建综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的（如杨宇师兄做的）2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。 基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIO T Automatic creation of3D facial models1993 CHEN C L Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view1970(该篇文章被引用了376次) 发展：Vogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。 优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年； Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年； Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年；
血管的三维重建(一等奖)
血管的三维重建 摘要 本文以血管的三维重建为研究对象，对100张平行切片图像进行分析，利用这些宽、高均为512象素的切片，计算管道的半径和确定中轴线方程，并在此基础上画出重建后的血管三维图像，主要内容如下： 对于问题一，计算管道的半径，由于血管表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成，可以得出结论：切片中包含的最大圆的半径即血管半径，所以问题转化为求每一切片上的最大内切圆的半径。为了便于计算，运用M atlab imread 函数，将B M P 格式文件转化为0-1矩阵，然后运用edge bwmorph 、函数确定轮廓和骨架的位置，并求解骨架上每一点到边缘的最短距离。这些最短距离中的最大值即为最大内切圆半径也就是血管半径。最后对所有的半径取平均值，得出结果： 100 () 1 =29.41666 100 k k R R == ∑ 对于问题二，根据问题一中求出的100个圆心坐标及半径求解中轴线方程，运用M a t l a b 软件对圆心所形成的曲线进行n 阶多项式拟合。为使中轴线较为光滑，在M atlab 拟合工具箱多次试验后，取最高阶次=7n 。由于z 轴值是逐层单调递增的,为简化方程的计算,取t 为参变量，分别对其投影在YZ 、ZX 平面上进行多项式拟合，最后得到中轴线在平面投影上拟合的曲线方程如下： ()()()-107-76-55432 -107-86-55-343 2-3.2310 1.16910-1.628100.00108-0.035260.5706-3.105+5.243=3.06110-9.62310+1.3610-0.640610+0.01912-0.298+1.89-1.63.3=y t t t t t t t t f x t t t t t t t t z t t ?=?+??+?+??=??????? ?? 最后根据方程画出中轴线图形，YZ YX Z X 、、平面的投影在拟合工具箱中可以直接得到。 对于问题三，根据问题一、二求出的中轴线的参数方程和100张切片的最大内切圆的半径，运用M atlab 软件画出血管的三维立体图。 关键词：血管半径 中轴线 M atlab 图像处理 三维重建
数字化重建三维模型技术规范-
工厂数字化重建三维模型技术规范 南京恩吉尔工程发展研究中心 2014
目录 1 目标 (3) 2 范围 (3) 3 规范性引用文件 (3) 4 定义 (3) 4.1 建模对象 (3) 4.2 建模分类 (3) 4.3 建模区域 (3) 4.4 建模精度 (3) 5 建模范围 (4) 5.1 三维模型的建模范围 (4) 5.2 建模的功能分类与应用 (5) 6 建模精度要求 (6) 6.1 精度等级 (6) 6.2 专业建模描述 (7) 6.3 功能性建模 (8) 7 建模对象属性要求 (9) 7.1 一般对象属性 (9) 7.2 功能与属性的对照 (11) 8 装备拆解建模与建筑建模 (11) 8.1 装备建模 (11) 8.2 建筑建模 (12) 9 工厂信息采集及文档 (12) 9.1 建模文档及信息收集 (12) 9.2 三维扫描及场景照片 (13) 9.3 现场测绘及草图 (13) 9.4 工程变更信息收集 (13) 10 建模审查与交付 (14) 10.1 建模的中间审查 (14) 10.2 建模的终审与数字化交付 (14) 11 附件：资料收集一览表 (14)
1目标 工厂数模重建主要面向工厂的实际运营和维护需求的数字化，不同于三维工厂设计及建造建模，主要面向工厂建设和制造。而现代的数字化设计建造产生的数字化交付成果，可以通过迁移转换重用，还需要通过数字化的重建，补充大量的后续工厂数模信息，满足工程运维的数字化需求和大工厂物联网的大数据建设需求。 本规范适用于企业已建工厂的数字化重建工作。定义数字化三维模型重建工作中的建模类型、范围、编码规则、建模精度及模型属性等方面的要求和规则。 2范围 三维的数字化建模主要包括工厂的主装置区、辅助装置区、公用工程区、厂前区；以工厂的专属的站场、码头、管网、办公楼及辅助设施等。 3规范性引用文件 下列文件对于建模及信息收集应用是必不可少的。 ISO 15926（GB/T 18975）《工业自动化系统与集成及流程工厂(包括石油和天然气生产设施)生命周期数据集成》 GB/T 28170《计算机图形和图像处理可扩展三维组件》 HG/T 20519-2009《化工工艺施工图内容和深度统一规定》 4定义 4.1建模对象 指流程工厂模型的基本单元，如设备、管子、管件、结构、建筑、门、窗等。一个模型对象具有四类关键信息：唯一标识、几何属性、工程属性、拓扑关系（与其他模型对象间）。 4.2建模分类 三维工厂重建分为功能性建模和一般建模。 功能性建模：配合运维的管理功能要求，建立的符合一定功能需求的全息数模； 一般性建模：主要用于辅助管理功能要求的虚拟环境（如模型参考、信息索引、标识）的数模建模。 4.3建模区域 指按一定标准将工厂进行划分所得的空间分区（如装置区、功能区），区域间不可重叠。一般将以工程初始设计中的区域定义为准则。 4.4建模精度 建模精度按照一定的功能性需求分为：粗模、精模、全息模。分别在模型的尺寸及
案例6 血管的三维重建
案例6 血管的三维重建 一、问题的提出 序列图象的计算机三维重建是应用数学和计算机技术在医学与生物学领域的重要应用之一[1]; 是医学和生物学的重要研究方法, 它帮助人们由表及里、由浅入深地认识生物体的内部性质与变化, 理解其空间结构和形态. 生物体的外部形态多种多样, 但借助一定的辅助工具, 人们凭肉眼一般都能观察清楚; 而其内部的复杂结构, 却不是一目了然, 只有剖开来才能看个究竟. 剖的方法很多, 其中一种是做成切片. 所谓切片就是用一组等间距的平行平面将生物体中需要研究的部位切成簿簿的一片片, 每一片就是生物体某一横断面的图象. 断面可用于了解生物组织、器官等的形态. 例如，将样本染色后切成厚约1微米(μm)的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构. 如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察. 按顺序排列起来就形成切片图象序列, 或称序列图象. 切片的制作过程实际上是一个分解的过程, 即将一个空间中的生物体的有关部分, 分解为一系列的平面图象. 但是，根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机重建组织、器官等准确的三维形态，则是序列图像的三维重建问题. [1] 假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成. 例如圆柱就是这样一种管道，其中轴线为直线，由半径固定的球滚动包络形成. 现有某血管的相继100张平行切片图象[2]，记录了血管道与切片的交. 图象文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、 99.bmp，图像文件均为BMP格式，宽、高均为512个象素（pixel）. 为简化起见，假设: 管道中轴线与每张切片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1. 取坐标系的Z轴垂直于切片，第1张切片为平面Z=0，第100张切片为平面Z=99. Z=z时切片图象中象素的坐标为（-256，-256，z），（-256，-255，z），…（-256，255，z）， （-255，-256，z），（-255，-255，z），…（-255，255，z）， …… （ 255，-256，z），（ 255，-255，z），…（255，255，z）. 以下图像是100张平行切片图象中的6张，全部图象请从网上（https://www.360docs.net/doc/442810771.html,）下载. Z=0, Z=1 166
MATLAB的血管三维重建源代码
图片下载2001数学建模A题 附录1：图像二值矩阵的0-1互换的matlab程序代码（zhuanhua.m）function b0=zhuanhua(b0) %图像二值矩阵的0-1互换 for i=1:512 for j=1:512 if b0(i,j)==1 b0(i,j)=0; else b0(i,j)=1; end end end 附录2：求各切片的最大内切圆的半径及圆心坐标matlab程序代码（ff.m）function [r, zhongxindian]=ff %输出各切片最大内切圆半径及圆心坐标 a=zeros(512,512); b=zeros(512,512); for i=1:512 for j=1:512 a(i,j)=i-257; %横坐标的对应 b(i,j)=j-257; %纵坐标的对应 end end %图像在xyz面上的x轴、y轴坐标 zhongxindian=zeros(100,2); r=zeros(100,1); for k=0:99 t=strcat('f:/',int2str(i),'.bmp'); b=imread(t); b=zhuanhua(b);%将01互换 blunkuo=edge(b,'sobel');%提取轮廓
bgujia=bwmorph(b,'skel',inf);%提取骨架 %寻找内切圆 [x0,y0,v0]=find(b0lunkuo); [a0,b0,c0]=find(b0gujia); m=length(a0); n=length(x0); juli=zeros(m,n); cunfang=zeros(m,2); for i=1:m for j=1:n p1=a0(i);q1=b0(i); p2=x0(j);q2=y0(j); juli(i,j)=sqrt((a(p1,q1)-a(p2,q2))^2+(b(p1,q1)-b(p2,q2))^2);%骨架上的各个点到轮廓的距离end [zx,zxxh]=min(juli(i,:));%骨架上一点到轮廓的最短距离即以骨架上各个点为圆心的内切园的半径 cunfang(i,1)=zx; cunfang(i,2)=zxxh; end [zd,zdxh]=max(cunfang(:,1));%寻找半径中最大的半径和其对应的圆心坐标 g=a0(zdxh);h=b0(zdxh); zhongxindian(k+1,1)=a(g,h); zhongxindian(k+1,2)=b(g,h); r(k+1)=zd; end 附录3：通过计算不同次数多项式拟合的偏差平方和确定拟和次数的matlab程序代码（pczx.m） function j=pczx(z,t) %根据不同次数的多项式拟合与原图数据偏差平方和的大小来确定多
利用二维工程图重建三维实体模型
生产技术与经验交流 铸造技术 07/2011 皮带张紧装置设计在机尾,采用螺旋张紧装置即可满足输送带要求。此外,在机架上每个适当位置设置一对调偏立辊,机架下部设置下平行托辊,以防皮带过度下垂,机头处还设计有进料砂斗,机尾处有出料砂斗,出料斗直接连接斗式提升机,由提升机把造型工序所需要的砂子提升到储存砂斗上。改造后整个砂处理工艺流程如图1所示。 图1 旧砂处理工艺流程 5 结语 (1)此改造设计方案简便可行,资金投入少,冷却效率高,为旧砂再生、企业可持续发展创造了有利 条件。 (2)旧砂处理工序大大简化,可缩减操作人员,为企业实现减员提效、人员优化创造有利条件。 参考文献 [1] 秦文强.消失模铸造新工艺新技术与生产应用实例[M ]. 北京:北方工业出版社,2007. [2] 张尊敬,汪鲠.DT (A )型带式输送机设计手册[M ].北 京:冶金工业出版社,2003. [3] 成大先.机械设计手册[M ].北京:化学工业出版社, 1999. 收稿日期:2011 01 25; 修订日期:2011 02 20 作者简介:梁玉星(1971 ),广西武鸣县人,工程师.主要从事机械设计 工作. Email:lian gyu xing001@https://www.360docs.net/doc/442810771.html, 利用二维工程图重建三维实体模型 杨晓龙1,晁晓菲2 (1.西安航空技术高等专科学校机械工程系,陕西西安710077;2.西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌 712100) 3D Solid Models Reconstruction with 2D Engineering Drawings Y ANG Xiao long 1 ,CHAO Xiao fei 2 (1.Faculty of Mechanical Engineering,Xi an Aerotechnical College ,Xi an 710077,China;2.C ollege of Infor mation Engineering,Northwest A&F University,Yangling 712100,C hina) 中图分类号:T P391.7 文献标识码:A 文章编号:1000 8365(2011)07 1034 03 为了适应大规模的机械化生成,以平面图来表达 三维实体为设计思想,二维工程图在指导生产、装配和技术交流等方面起到了举足轻重的作用。目前,随着计算机技术的飞速发展,现代设计越来越注重三维实体造型的应用,因为通过三维造型可以分析产品的动态特性、直观地表达设计效果和构造动画模型等[1]。 由此可知,三维实体模型要比二维工程图容易理 解,且效果直观。本文将介绍如何充分利用已有的二维图形信息来辅助建立三维模型,这既能提高三维建模的速度,又不会因采用三维造型技术而抛弃原有二维绘图的宝贵技术资源[2] 。1 三维模型重建的基本原理 图1 三视图的整体与局部都符合三等规律 根据画法几何学的基本理论,空间点在两个不同方向上的正投影可以完全确定点在空间中的位置,即点和线在不同视图中的坐标值应具有对应相等的关 系。对于三视图(亦称正投影工程图),若用F(front)、T(to p)、S(side)分别表示主视图、俯视图和左视图上点的集合,那么主视图中的点f(f F)具有x 、z 坐标, 1034
血管三维重建资料
血管三维重建 论文导读：本文通过对样本断面的数字化处理，运用计算机重建血管三维形态。在求解管道半径时，结合三维图形与断面图形特征，将问题转化为求解断面的最大内切圆的半径。关键词：化处理，三维重建 1 问题重述断面可用于了解生物组织、器官等的形态。例如，将样本染色切成厚约1m m的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构。如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察。根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。 假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由 球心沿着某一曲线(称为中轴线)的球滚动包络而成。例如圆柱就是这样一种管道，其中轴线为直线，由半径固定的球滚动包络形成。现有某管道的相继1 00张平行切片图象，记录了管道与切片的交点。图象文件名依次为 O.bmp、1.bmp、…、99.bmp,格式均为BMP宽、高均为512个象素 ( pixel )。为简化起见，假设：管道中轴线与每张切片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1。取坐标系的Z轴垂直 于切片，第1张切片为平面Z=0,第100张切片为平面Z=99b Z=z切片图象中象素的坐标依它们在文件中出现的前后次序为(-256，-256，z)，(- 256, -255 , z),…(-256 , 255, z), (-255 , -256 , z) ,(-255 ,- 255, z),-( -255 , 255, z), ……(255 , -256 , z), (255 , -255 , z),-( 255, 255, z)。试计算管道的中轴线与半径， 给出具体的算法，并绘制中轴线在XY YZ ZX平面的投影图。2血管的 三维重建通过MATLAB勺图像文件接口，调用IMREA［函数将100张切片位图读入程序中,把精度为的黑白象素点转化为整形数据(黑色象素点为0,白色象 素点为1)。下面是具体操作过程：u 获取平面切片图形下轮廓： 对i 张图像分别从左至右,从下到上扫描,在第j 列获得第一个黑象素点时记录横坐标,纵坐标；u 获取平面切片图形上轮廓：对i 张图像分别从左至右,从上到下扫描,在第j 列获得第一个黑象素点时记录横坐标,纵坐标；u 获取平面切片图形左轮廓：对i 张图像分别从下到上,从左至右扫描,在第j 行获得第一个黑象素点时记录横坐标,纵坐标；u 获取平面切片图形右轮廓：对i 张图像分别从下到上,从右至左扫描,在第j 行获得第一个黑象素点时记录横坐标,纵坐标；以上读取算法获取的8 个矩阵可以为以后数据计算、边界判断提供方便,但是显然8 个矩阵中存在重复元素,这在以后的一般操作时将会降低效率,所以我们将重复元素排除,合并8 个边界矩阵到表示第i 张切片第j 个轮廓点横坐标表示第i 张切片第j 个轮廓点纵坐标将空间离散点(，，i )绘出，即可得到血管重建图形如下3管道半径的求解3.1 模型准备3.1.1 对切片最大内切圆的半径即为管道半径的证明已知：结合题意,管道半径固定,对管道做若干平行切片求证：切片的最大内切圆等价于管道的横截面证明：为便于证明问题,作简要示意图如下： 图1—管道示意图(A为切片的切面)图2—切片A的鸟瞰图 管道的表面可以设想为由球心沿着中轴线的球滚动包络而成。球心的滚动轨迹即为
01血管的三维重建 公交车调度
2001年全国大学生数学建模竞赛题目 A题血管的三维重建 断面可用于了解生物组织、器官等的形态。例如，将样本染色后切成厚约1m 的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构。如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察。根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。 假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。例如圆柱就是这样一种管道，其中轴线为直线，由半径固定的球滚动包络形成。 现有某管道的相继100张平行切片图象，记录了管道与切片的交。图象文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均为BMP，宽、高均为512个象素（pixel）。为简化起见，假设：管道中轴线与每张切片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1。 取坐标系的Z轴垂直于切片，第1张切片为平面Z=0，第100张切片为平面Z=99。Z=z切片图象中象素的坐标依它们在文件中出现的前后次序为 （-256，-256，z），（-256，-255，z），…（-256，255，z）， （-255，-256，z），（-255，-255，z），…（-255，255，z）， …… （255，-256，z），（255，-255，z），…（255，255，z）。 试计算管道的中轴线与半径，给出具体的算法，并绘制中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图。 B题公交车调度 公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，第3-4页给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100 人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过 120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方
三维重建方法综述
三维重建方法综述 三维重建方法大致分为两个部分1、基于结构光的2、基于图片的。这里主要对基于图片的三维重建的发展做一下总结。基于图片的三维重建方法： 基于图片的三维重建方法又分为双目立体视觉；单目立体视觉。 A双目立体视觉： 这种方法使用两台摄像机从两个(通常是左右平行对齐的，也可以是上下竖直对齐的)视点观测同一物体，获取在物体不同视角下的感知图像，通过三角测量的方法将匹配点的视差信息转换为深度，一般的双目视觉方法都是利用对极几何将问题变换到欧式几何条件下，然后再使用三角测量的方法估计深度信息这种方法可以大致分为图像获取、摄像机标定、特征提取与匹配、摄像机校正、立体匹配和三维建模六个步骤。王涛的毕业论文就是做的这方面的工作。双目立体视觉法的优点是方法成熟，能够稳定地获得较好的重建效果，实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法，也逐渐出现在一部分商业化产品上;不足的是运算量仍然偏大，而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低。 代表文章：AKIMOIOT Automatic creation of 3D facial models 1993 CHENCL Visual binocular vison systems to solid model reconstruction 2007 B基于单目视觉的三维重建方法: 单目视觉方法是指使用一台摄像机进行三维重建的方法所使用的图像可以是单视点的单幅或多幅图像，也可以是多视点的多幅图像前者主要通过图像的二维特征推导出深度信息，这些二维特征包括明暗度、纹理、焦点、轮廓等，因此也被统称为恢复形状法（shape from X） 1、明暗度（shape from shading SFS） 通过分析图像中的明暗度信息，运用反射光照模型，恢复出物体表面法向量信息进行三维重建。SFS方法还要基于三个假设a、反射模型为朗伯特模型，即从各个角度观察，同一点的明暗度都相同的;b、光源为无限远处点光源;c、成像关系为正交投影。 提出：Horn shape from shading：a method for obtaining the shape of a smooth opaque object from one view 1970(该篇文章被引用了376次) 发展：V ogel2008年提出了非朗伯特的SFS模型。优势：可以从单幅图片中恢复出较精确的三维模型。 缺点：重建单纯依赖数学运算，由于对光照条件要求比较苛刻，需要精确知道光源的位置及方向等信息，使得明暗度法很难应用在室外场景等光线情况复杂的三维重建上。 2、光度立体视觉（photometric stereo） 该方法通过多个不共线的光源获得物体的多幅图像，再将不同图像的亮度方程联立，求解出物体表面法向量的方向，最终实现物体形状的恢复。 提出：Woodham对SFS进行改进（1980年）：photometric method for determining surface orientation from multiple images(该文章被引用了891次) 发展：Noakes：非线性与噪声减除2003年； Horocitz：梯度场合控制点2004年； Tang：可信度传递与马尔科夫随机场2005年；Basri：光源条件未知情况下的三维重建2007年；Sun：非朗伯特2007年； Hernandez：彩色光线进行重建方法2007年； Shi：自标定的光度立体视觉法2010年。 3、纹理法（shape from texture SFT） 通过分析图像中物体表面重复纹理单元的大小形状，恢复出物体法向深度等信息，得到物体的三维几何模型。
血管的三维重建
血管的三维重建 1 摘要 序列图像的三维重建在各学科中都起到至关重要的作用，本次讨论的是血管的三维重建。首先，假设该管道是由球心沿着某一曲面的球滚动包络而成，故本次的主要目的是求出中轴线坐标及半径。 现有100张平行切片图像，本次建立的模型可分为四步;第一步，采集图形边界点数据。由于每张图片都是512*512的矩阵，故此数据很大，采用imread()函数将其读入矩阵A中。 第二步，最大内切圆寻找及半径的确定。提出两种方案,分别是切线法和最大覆盖法; 从上述两种方法分析及考虑到我们所使用的工具和材料, 可以得出方法二更加直观, 计算机实现更容易, 计算复杂度更低, 所以我们采用后者。根据以上算法, 我们抽取了所有的切片图进行半径的提取, 然后再求其平均值, 求其均值得到球的半径为29.6345。 第三步，轨迹的搜索。在第二步中求出了血管的半径，轨迹的搜索就可以建立在半径确定的基础上, 当然我们也可以求出每一个切面图形的最大内切圆, 然后得到每个圆心的坐标, 即中轴线坐标, 但这样做计算机的运算量会很大, 同时由于最大内切圆搜索法的稳定性不高, 从而会造成搜索的不精确, 所以采用定半径搜索。本文提出了三种方法, 分别为网格法、蒙特卡罗法和非线性规划法;本次采用非线性规划来实现。 第四步，绘制中轴线空间曲线图和在XOY、YOZ、XOZ 三个平面的投影图。由定理1: 切片上血管截面图的头部顶点在XOY 平面上的投影点一定会落在 中 轴线在XOY 平面上的投影曲线上（在论文中以证明），并得出推论：切片上血管截面中中位线与中轴线在XOY 面上的投影重合。 最后可由中轴线和血管半径在作图软件中达到血管的三维重建，本次的模型还存在一定的不足，其假设为管道中轴线与每个切面有且只有一个交点，事实上还存在有多个交点的情况，但为了简化模型在此做了一定的假设，故会存在一定的误差。 关键词：三维重建内切圆半径轨迹（中轴线） 注：求边界时采用了老师的思想和程序。
三维重建模型 内窥镜图像综合分析软件产品技术要求renxing
三维重建模型/内窥镜图像综合分析软件 适用范围：适用于符合DICOM标准的CT图像以.rx3d格式存储的三维模型数据和内窥镜影像的导入、显示、叠加查看的操作。 1.1 软件型号规格：RXFQJMR-I 1.2 发布版本 软件发布版本：V1.0 1.3 版本命名规则 软件的完整版本命名由四部分组成，完整版本型号：VX.Y.Z.B ，分类描述如下： 字母V为版本Version的缩写； * X：主版本号，也是发布版本号，表示重大增强类软件更新，初始值为1，当软件进行了重大增强类软件更新，该号码加1； * Y：子版本号，表示轻微增强类软件更新，初始值为0，当软件进行了轻微增强类软件更新，该号码加1； * Z：修正版本号，表示纠正类软件更新，初始值为0，当软件进行了纠正类软件更新，该号码加1； * B：构建号，表示软件编译生成一个工作版本，符合软件更新的定义，初始值为0，当软件进行了构建更新，该号码加1。 2.1 通用要求 2.1.1 处理对象 软件针对腹腔镜影像、软件定义的.rx3d格式的三维数据进行处理。 2.1.2 最大并发数 软件运行的网络环境为单机环境，支持读取影像数据的最大用户数为1。2.1.3 数据接口 软件通过高清数字视频信号DVI、SDI、VGA接口，与医疗设备进行影像传输，支持模拟视频信号接口。 2.1.4特定软硬件 特定硬件：广播级视频采集卡，支持SDI、VGA、DVI接口，对于非DICOM 标准的视频输出的医疗设备，选用支持DirectShow的视频采集卡。
2.1.5 临床功能 登录界面功能： 1）显示登录用户名，密码。 2）密码隐藏功能，点击输入框后面显示按钮可查看登陆密码。 3）点击登录或按键盘Enter键，均可登录。 操作界面功能： 1）文件导入模块：在软件菜单栏点击模型导入按钮，在软件右侧功能栏即显示患者三维模型信息的导入按钮列表。点击三维模型信息按钮可导入相应的三维模型。 2）患者信息录入模块：在软件菜单栏点击患者信息按钮，在软件右侧功能栏即显示三维模型中已存的患者信息（包括姓名、性别、入院编号、主治医师、病例诊断和手术类型），亦可在此对患者信息进行修改或重新录入。 3）三维模型器官分类模块：在软件菜单栏点击器官分类按钮，在软件右侧功能栏即显示器官分类。在此模块中，亦可通过点击代表各器官、组织的各色按钮来控制三维模型各器官、组织的显示或隐藏，以及拖动滑动条调整各器官、组织的透明度。 4）三维模型姿态调整模块：在软件菜单栏点击姿态调整按钮，在软件右侧功能栏即显示三维模型位置操作按钮，含上、下、左、右移动4个按键，远、近移动2个按键和三个可控制X/Y/Z轴的滑动按钮。在此模块可控制三维模型的姿态变换。 5）摄录模块：在软件的菜单栏点击摄录按钮，在软件右侧功能栏即显示录像和截屏按钮，点击录像按钮可录制手术的操作过程，点击截屏按钮可随时截屏，为后期的视频教学保存相关资料。 6）软件使用帮助模块：在软件的菜单栏点击软件使用帮助按钮，在右侧功能栏即显示鼠标和键盘操作的示意图，在主窗口显示操作视频，可观看学习软件快速上手视频。 7）软件安全退出：点击菜单栏退出按钮，软件数据即存储到指定的文件夹下，便于资料拷贝。
汽车外形设计的三维数模重建
汽车外形设计的三维数模重建 摘要本文提出了一个汽车外形三维数字模型重建的方法，该方法从汽车外形的工业设计效果图和汽车外形图片入手，利用图像处理技术，进行图像三维外形恢复，利用外三维CAD平台进行数字化主模型重建。同时对重建过程中的关键技术进行了分析研究，提出了可行性的解决方案，为汽车外形设计的并行化和自动化打下良好的基础。 关键词数模重建图像处理主模型反求技术 一、引言 汽车外形不仅决定着一个车型的市场形象，而且决定着汽车的性能，因此汽车设计大都采用自上而下（TOP-DOWN）的设计策略，首先进行总体设计，设计出汽车外形。传统的汽车外形设计和一般的机械产品一样，第一步是概念设计，由工业设计师按照产品设计要求，在满足产品功能的基础上，力求使产品更符合美学原则，以适应市场潮流。然后按比例制作实物模型，进行设计评价、设计修改的反复过程，最后按定型的设计绘制工程图纸，再进行试制、评价、修改、定型的过程，才能够进行批量生产。新品开发周期长，且不利于协作，难以适应瞬息万变的市场需要。因此必须利用发展迅速的计算机技术和产品造型技术，以数字化模型代替实物模型，在设计阶段先构造出新车型的数字化主模型（PMM），以利于工业设计、工程设计、产品评价等相关阶段并行和协同，并服务于产品整个生命周期。如何快速、高效、准确地构造出汽车外形的主模型，是现代设计方法的关键技术。根据对我国汽车业的调查研究，新车型的开发基本分为两种类型：一是开发新的车型；其二是老车型的改型设计。其中改型设计约占新车型的70%，是在原有车型的基础上进行改造和再开发，原有车型的大量信息可以再利用，原有设计的大量成果可以继承。而对于纯粹的新车型开发而言，仍有大量的车型属于仿制开发。对于完全自主进行的新车型开发，建立其数字化主模型的依据仍然有工业设计师给出的设计效果图。因此，产品主模型的构造实质上是继承和发展已有信息，即根据已有的设计信息进行数模重建，实现设计自动化。 二、重建思想 产品设计是将对产品的功能需求映射为能实现该功能要求且能加工出来的产品几何模型的过程。产品设计过程即是产品模型变换的过程，即从需求模型、功能模型、结构模型、工艺规划模型等交互映射，各种模型的构造还受着各种各样的约束，设计结果还必须以大量的工程知识为背景进行评估，设计思想是一个交互迭代、从抽象到具体、由模糊到精确的变化思想。设计各阶段由于设计目的、对象及所受约束的差异，而产生出各种各样的设计模型，由于设计模型的不同，需要对构造模型的设计人员进行分工，即由工业设计师负责构造概念化模型和功能化模型，工程设计师负责产品详细设计模型，工艺师具体负责产品工艺规划等，在产品各阶段模型构造中，最重要的模型是产品的主特征模型（PMM），它是连接上、下游设计过程的桥梁。现有的汽车外形技术存在两个极端：一是由工业设计师负责，要求工业设计师除负责概念设计外，还必须负责工程设计；另一类是由工程设计人员直接利用现有CAD 平台直接进行概念与工程设计。显然，这对设计人员素质要求很高，一般人难以完成。所以有必要在工业设计师与工程师之间架起一座数字化桥梁，因此我们提出了基于图像技术的三维重建理论，即对于改型设计和自主开发设计，根据工业设计师提供的工业设计效果图；仿制设计根据被仿制车型的图片资料（而不是依据由三坐标测量机或者激光扫描仪测出的坐标云点，因为被仿制实车往往不易获得，即使较易获得，所测云点的合理性也因操作人员的经验而有所不同，而车型图片则较易获得），恢复出汽车外形的三维云点，再重构汽车外形的三维主模型。其基本思路如图示。 三、重建技术 基于图像处理技术进行汽车外型三维重建，其基本技术是把所获得的仿制车型图片或工
基于二维图形数据的三维模型重建
基于二维图形数据的三维模型重建 (function() { var s = "_" + Math.random().toString(36).slice(2); document.write(''); (window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({ id: "u3686515", container: s }); })();
三维空间数据的快速获取 与重建是制约3D GIS发展的瓶颈问题之一，利用已有二维图形数据重建三维模型是一条经济、快捷的途径。本文以DXF的二维图形为原始数据，将它们分为顶图、底图和结构图，利用ArcInfo工具进行数据预处理，利用SketchUp进行“拔高”重建三维模型数据。实验结果表明方法可行。 【关键词】3DGIS DXF数据三维重建SketchUp 1 引言 三维空间数据的快速获取与重建是制约3D GIS
发展的瓶颈问题之一。特别是随3D GIS 不断成熟及应用的深入，许多领域（如数字城市、房产管理）因昂贵的三维数据获取方式而发展滞慢，如何快速、经济的重建是实现3D GIS在各领域深入应用的关键。 城市中的建筑物多为规则体，并有对应的二维图形数据（楼层平面图）和高度信息，可采用基于二维图形法的三维重建技术来获取建筑物房产单元的三维模型，即以二维图形为底面，按照给定高度，自下向上“拔高”生成体模型。基于二维图形法的三维重建技术具有成本低、自动化程度高等优点。本文将研究基于二维图形法的房产单元重建，为三维房产空间数据获取、模型构建提供快速、经济的手段。 2 二维数据预处理 以DXF格式建筑物的竣工测量图和各楼层平面 结构图为基础，生成三维数据。其中竣工测量图中的
CT三维重建指南
CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三 幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围 包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体 前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将 三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向， 做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状 位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。