医学图像的处理及三维重建

图像三维重建技术

1概述随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些三维信息。三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 2三维建模技术三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、工业测量、电子商务等领域的深入广泛的应用。3基于图像的三维重建技术基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场景。它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 4 基于图像重建几何模型的方法 4.1 基于侧影轮廓线重建几何模型物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。 4.2采用立体视觉方法重建几何模型基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。近年来，立体视觉图像三维重建技术康皓，王明倩，王莹莹（装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117）摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理，并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02 Three-dimensional image reconstruction technique KANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ） Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce a representative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research. Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality 收稿日期：2009-03-19 作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研究方向：计算机辅助设计与编程。 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年6月Jun.2009 企业技术开发第28卷

医学图像三维重建的体绘制技术综述

医学图像三维重建的体绘制技术综述摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation

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；

基于Kinect的三维重建

基于Kinect-OpenNI-OpenCV-OpenGL的环境三维重构项目源码详见：https://www.360docs.net/doc/9c12880345.html,/forum/viewtopic.php?f=1&t=13042 前几天刚入手了期待已久的Kinect ，用于实验室机器人项目的视觉导航与环境理解。首先要做的是破解-->连接PC-->获取深度数据和图像数据-->三维点云显示这么几项基本工作。开始仿照的是饮水思源[1]博客的方法（使用VS2008在windows平台上试用Kinect[2]），利用CL-NUI-Platform 来破解，它的最新版是1.0.0.1210，但我在XP上用会当机，后来换 1.0.0.1121 版的就可以用了。CL NUI 提供了十分简便易用的接口，在OpenCV 上调用很简单，另外它还提供了Kinect 底座马达的控制接口和LED 灯颜色的选择接口，其例程中可以操控Kinect 上下摆动。如果只需要获取深度数据和图像数据，CL NUI 就够用了。不过要做深入的应用，比如人体姿态识别、骨架提取、深度数据与图像数据的合并等等，就该用到OpenNI 了。国的CNKINECT[3]是个不错的Kinect 开发论坛，版块丰富，有很多资料可供借鉴。我通过论坛介绍的方法[4]成功配置了OpenNI + Kinect，先是用最新版的OpenNI+SensorKinect+NITE ，但在XP 下不能正常运行，可能跟 .net 平台有关，老实按上面论坛的方法装就成功了。另外用CMake + VS2008 装了最新的OpenCV_SVN，开始试过在CMake 里选择With TBB，但诡异的是TBB 似乎只适用于VS2005，在VS2008 编译后试用里面的samples 老是提示报错找不到msvcp80.dll，重新用CMake 配置取消了With TBB，就一切正常了。

CT三维重建的指南

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。

机器视觉—三维重建技术简介

三维重建技术简介一、视觉理论框架 1982年，Marr立足于计算机科学，首次从信息处理的角度系统的概括了心理生理学、神经生理学等方面已经取得的重要成果,提出了一个迄今为止比较理想的视觉理论框架。尽管Marr提出的这个视觉理论框架仍然有可以进行改进和完善的瑕疵,但是在近些年,人们认为,计算机视觉这门学科的形成和发展和该框架密不可分。第一方面,视觉系统研究的三个层次。 Marr认为,视觉是一个信息处理系统,对此系统研究应分为三个层次:计算理论层次,表示与算法层次,硬件实现层次,如下图所示: 计算机理论层次是在研究视觉系统时首先要进行研究的一层。在计算机理论层次，要求研究者回答系统每个部分的计算目的与计算策略，即视觉系统的输入和输出是什么，如何由系统的输入求出系统的输出。在这个层次上，将会建立输入信息和输出信息的一个映射关系，比如，系统输入是二维灰度图像，输出则是灰度图像场景中物体的三维信息。视觉系统的任务就是研究如何建立输入输出之间的关系和约束，如何由二维灰度图像恢复物体的三维信息。在表示与算法层次，要给出第一层中提到的各部分的输入信息、输出信息和内部信息的表达，还要给出实现计算理论所对应的功能的算法。对于同样的输入，如果计算理论不同，可能会产生不同的输出结果。最后一个层次是硬件实现层次。在该层次，要解决的主要问题就是将表示与算法层次所提出的算法用硬件进行实现。第二方面，视觉信息处理的三个阶段。 Marr认为，视觉过程分为三个阶段，如表所示：

第一阶段，也称为早期阶段，该阶段是求取基元图的阶段，该阶段对原始图像进行处理，提取出那些能够描述图像大致三维形状二维特征，这些特征的集合构成所构成的就是基元图(primary sketch)"。第二阶段也称中期阶段，是对环境的2.5维描述，这个阶段以观察者或者摄像机为中心，用基元图还原场景的深度信息，法线方向(或一说物体表面方向)等，但是在该阶段并没有对物体进行真正的三维恢复，因此称为2.5维。第三阶段也称为后期阶段，在一个固定的坐标系下对2.5维图进行变换，最终构造出场景或物体的三维模型。二、三维重建技术现状目前三维重建的方法大致可分为三类，即:用建模软件构造的方式，多幅二维图像匹配重建的方式以及三维扫描重建的方式。对于第一种方式，目前使用比较广泛的是3D Max, Maya, Auto Cad以及MultiGen-Creator等软件。这些三维建模软件，一般都是利用软件提供的一些基本几何模型进行布尔操作或者平移旋转缩放等操作，来创建比较复杂的三维模型。这样所构建出来的模型，比较美观，而且大小比例等非常精确。然而，这需要建模者精确知道三维场景的尺寸、物体位置等信息，如果没有这些信息，就无法建立精准的模型。第二种方式是利用实时拍摄的图像或者视频恢复场景的三维信息。这种方式是基于双目立体视觉，对同一物体拍摄不同角度的图像，对这些图像进行立体匹

基于MATLAB的CT图像三维重建的研究与实现

基于MATLAB的CT图像三维重建的研究与实现作者：张振东来源：《电子世界》2013年第03期【摘要】介绍了利用MATLAB软件对CT切片图像进行三维重建的方法与程序实现。分别对体绘制法、面绘制法实现的三维重建进行了研究与讨论。利用MATLAB软件制作GUI界面，实现对肺部CT图像的三维重建以及切分操作。【关键词】体绘制；面绘制；三维重建；GUI界面 CT（Computed Tomography）技术是指利用计算机技术对被测物体断层扫描图像进行重建获得三维断层图像的扫描方式。自从CT被发明后，CT已经变成一个医学影像重要的工具，虽然价格昂贵，医用X-CT至今依然是诊断多种疾病的黄金准则。利用X射线进行人体病灶部位的断层扫描，可以得到相应的CT切片图像。医生可以通过对连续多张CT切片图像的观察，来确定有无病变。应用三维重建技术可以将连续的二维CT切片图像合成三维可视化图像，便于观察研究。医学图像的三维建在判断病情、手术设计、医患沟通和医学教学等方面具有很高的研究价值。CT图像通常是以DICOM格式存储，实验中通常需要转换格式。本文分别研究讨论了利用MATLAB软件实现对JPG格式的CT切片三维重建的两种常用方法，并制作GUI界面实现切分操作。 1.MATLAB软件在生物切片图像三维重建中的应用 MATLAB7.O提供了20类图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。 Matlab软件环境提供了各种矩阵运算、操作和图象显现工具。它已经在生物医学工程，图象处理，统计分析等领域得到了广泛的应用。在三维重建方面，使用的数据量相对较大，同时涉及到大量的矩阵、光线、色彩、阴影和观察视角的计算，对于非计算机专业研究人员来讲，难度很大。利用MATLAB软件中的图像处理函数、工具箱操作，可以大大简化研究。 2.常用的三维重建方法 2.1 面绘制面绘制法是指利用几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，实现三维重建，也被称为间接绘制方法。

CT图像三维重建(附源码)

程序流图： MATLAB 源码： clc; clear all; close all; % load mri %载入mri 数据，是matlab 自带库 % ph = squeeze(D); %压缩载入的数据D ，并赋值给ph ph = phantom3d(128); prompt={'Enter the Piece num(1 to 128):'}; %提示信息“输入1到27的片的数字” name='Input number'; %弹出框名称 defaultanswer={'1'}; %默认数字 numInput=inputdlg(prompt,name,1,defaultanswer) %弹出框，并得到用户的输入信息 P= squeeze(ph(:,:,str2num(cell2mat(numInput))));%将用户的输入信息转换成数字，并从ph 中得到相应的片信息P imshow(P) %展示图片P D = 250; %将D 赋值为250,是从扇束顶点到旋转中心的像素距离。 dsensor1 = 2; %正实数指定扇束传感器的间距2 F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor2 = 1; %正实数指定扇束传感器的间距1 F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor3 = 0.25 %正实数指定扇束传感器的间距0.25 [F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,... 'FanSensorSpacing',dsensor3); %通过P ，D 等计算扇束的数据值，并得到扇束传感器的位置sensor_pos3和旋转角度fan_rot_angles3 figure, %创建窗口 imagesc(fan_rot_angles3, sensor_pos3, F3) %根据计算出的位置和角度展示F3的图片 colormap(hot); %设置色图为hot colorbar; %显示色栏 xlabel('Fan Rotation Angle (degrees)') %定义x 坐标轴 ylabel('Fan Sensor Position (degrees)') %定义y 坐标轴 output_size = max(size(P)); %得到P 维数的最大值，并赋值给output_size Ifan1 = ifanbeam(F1,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F1及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan1) %创建窗口，并展示图片Ifan1 title('图一'); disp('图一和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan1,P); Ifan2 = ifanbeam(F2,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F2及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan2) %创建窗口，并展示图片Ifan2 disp('图二和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan2,P); title('图二'); Ifan3 = ifanbeam(F3,D, ... 生成128的输入图片数字对图片信息进行预处用函数fanbeam 进行映射，得到扇束的数据，并用函数ifanbeam 根据扇束投影数据重建图像，并计算重建图像和原图的结束

三维重建与可视化技术的进展

医学图像的三维重建与可视化技术的进展随着20世纪七十年代计算机断层技术（Computerized Tomography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等医学影像技术的应用，可以得到病人病变部位的一组二维断层图像，通过这些二维断层图像医生可以对病变部位进行分析，从而使得医学诊断和治疗技术取得了很大的发展。但是，这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像，二维断层图像只是表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状，“构思”病灶与其周围组织的三维几何关系，这就给治疗带来了困难。在放射治疗应用中，仅由二维断层图像上某些解剖部位进行简单的坐标叠加，也不能给出准确的三维影像，造成病变定位的失真和畸变。三维重建与可视化技术利用一系列的二维图像重建为具有直观、立体效果三维图像模型，并进行定性、定量分析。该技术不仅给医生提供了具有真实感的三维图形，并让医生从任意角度观察图像，还可以从二维图像中获取三维结构信息，提供很多用传统手段无法获得的解剖结构信息，帮助医生对病变体和周围组织进行分析，极大地提高医疗诊断的准确性和科学性，从而提高医疗诊断水平。同时，三维重建与可视化技术还在矫形手术、放射治疗、手术规划与模拟、解剖教育和医学研究中发挥着重要作用。本文首先介绍了医学图像三维重建的几种经典方法，以对该技术有个总体性的大致的了解；然后结合相关文献，深入研究了一个改进的MC（Marching Cubes）算法以及基于寰椎的X线图像的三维形态重建。一、医学图像的三维重建的几种常见方法目前，医学图像三维重建的方法主要有两大类：一类是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为基于表面的面绘制方法；另一类是直接将体素投影到显示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称直接体绘制方法。其中面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，并借助传统图形学技术及硬件实现的，而体绘制方法则是直接应用视觉原理，通过对体数据重新采样来合成产生三维图像。近来，产生了结合面绘制和体绘制两者特点的混合绘制方法，可以称为第三类三维重建方法。

CT三维重建技术

CT三维重建技术医学三维重建(three dimensions reconstructure，3D)是近10年发展起来的借助计算机对生物组织结构影像的连续图像进行后处理,获得三维图像并能进行定量测量的一项形态学研究的新技术与新方法。传统医学影像获得的是二维图像，临床医师需要在此基础上通过空间思维综合过程建立起抽象的三维立体图像，由于患者个体的差异及手术医师个人思维方式的不同，容易对手术的精确性产生不利影响。螺旋CT(spiral CT, SCT)扫描设备用多排高速螺旋CT, 扫描基线与病变部位横径平行，通过调整扫描层厚度、扫描时间等条件，可满足不同图像要求。CT扫描数据传送到计算机工作台，采用3D重建软件进行处理，选用合适的重建算法完成图像重建，按人体解剖坐标轴的原则，图像逐层显示并围绕X轴(身体左右轴)和Z轴(身体上下纵轴)旋转，选择对病变显示良好，或对手术有参考价值的层面摄取图像。同时，在显示整体结构的基础上，通过立体切割法，可以去除部分解剖结构，使感兴趣的结构更为清晰并有利于各种数据的测量。 CT三维重建技术在骨科疾病的诊断中应用广泛。比如重叠因素较多的脊柱病变、髋臼骨折、胫骨平台骨折等。3D图像可以立体地、多角度地显示骨骼与其相邻结构的解剖关系，指导手术方案，模拟手术切除，预测手术的可能性。

在心脏介入手术方面，对于有冠脉变异但又需要做冠脉搭桥手术的病人，术前的三维重建对手术的可行性具有重要意义。在其它复杂而又需要明确解剖结构的部位，三维重建也具有重要的应用价值，例如下颌骨的隐匿性骨折的诊断等。

三维重建技术能清晰地、立体地显示解剖结构及病变，明确毗邻关系，提高诊断的准确率，有利于治疗方案的选定和手术效果的预测。该技术还可大大减少扫描过程中病人因呼吸或疼痛等原因引起的伪影，尤其适用于危急病人的检查。同时，它作为一种新的影像学技术，在医学教育中也有广泛应用前景，如虚拟手术及解剖教学等。

基于虚拟现实的三维重建复原技术

基于虚拟现实的三维重建复原技术产品简介基于虚拟现实的三维重建复原技术, 集成了三维360度全景照相技术、三维虚拟现实动态仿真技术（增强现实技术）为一体，北京金视和科技股份有限公司致力于VR技术在各行业的研发，结合实际情况，并联合相关的高校专家共同研发制成，完全满足现在公安系统里现场全景照相、全景三维测量、三维重建、模拟、和分析的应用。基于虚拟现实的三维重建复原技术生成高度逼真的三维场景图片和动画片，把这些全景图片、三维场景、动画片和声音、文字结合，为侦查、技术、指挥人员生成各种三维虚拟案件现场场景的多媒体影音和影像材料。对这些数字化多媒体信息进行分析、演示，并可以在网络服务器上发布、保存、修改案例，其他用户可以通过网络服务器进行查询、观看案例。为案件的侦破、记录、汇报、存档查询，都提供了便利的直观方便。产品特点全自动拍照刑侦人员将设备架好后，无需人工调整角度，挪动设备。特制照相设备自动将现场记录到设备里。照片拼接具备多照片全自动智能拼接功能，对白墙、同色区域等单张照片边缘特征不明显的情况也可准确全自动拼接，无需手动拼接；平均一组全景拼接≤30秒；具备100组及以上批量照片全自动、快速拼接功能，批量拼接无需编程或设置（平均一组图像拼接≤50秒）；具备处理超大、超高清晰度图像的全景合成能力（能够拼接图像尺寸≥20000*10000像素的全景图）。全景图预览可以生成多种格式的三维全景图（html、flash、mov、exe等），可自动可视化生成雷达导航效果，使雷达与全景方向同步；可以生成exe可执行文件，跨平台播放；可以全满屏观看全景图，现场细目、导航栏、工具栏、现场地图等均可自由隐藏、显现。全景图热点编辑可在全景图中快速方便的添加热点，热点可添加文字标注、并具备超链接常见格式的图片（bmp、jpg、tiff）、视频（avi、mpg、wmv、mp4）、音频（mp3、wma）、动画、其他文档等功能；具备鼠标拖动、释放即实现热点链接功能，自动对热点进行分类，自动为热点添加三态图标。全景图转换编辑全景图自动生成平面示意图；全景图内可以任意截取照片。全景测量具备真正的空间三维测量功能，可测量全景图内任意两点间的空间距离，误差符合工程误差标准；三维测量时，被测物体无需地面有投影，无需预先构建图形；测量过程无条件限制。

MC算法在医学图像三维重建中的应用

MC算法在医学图像三维重建中的应用摘要：详细介绍了mc算法，提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是，尽可能地接近原始网格，通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下，优化网格模型简化算法可以提高运算速度，而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全，且算法简单，在多排螺旋ct等医学图像三维重建中有较好的应用。关键词：三维重建；移动立方体算法；面绘制 abstract： 3d reconstructions has been widely used in the field of medical disease diagnosis and marching cube algorithm (mc) is the most representative structure in the face of 3d reconstructions. the authors introduce in the paper the principle of mc algorithm, and present a simplified algorithm based on optimized grid model. the simplified algorithm selects points as close to original grid as possible, usually using the subset selection method or the optimized selection method. to ensure the best possible result in image accuracy, the simplified algorithm will improve the computation speed, while the pure grid algorithm is not practical due to serious distortion. the experiments show

利用CT图像三维重建软件VGStudio对流纹岩1

利用CT图像三维重建软件VGStudio对流纹岩1#岩样的CT图像进行后期三维重建，该软件可以将重建后的三维图像可视化处理，通过调整不同的色彩对比度能够对岩样内部的孔隙、裂缝等缺陷进行观察。重建后得到的1#岩样整体三维图见图3-21，从图中可看出可视化处理后，可以清晰的观察到岩样内部的模拟井筒及天然孔隙分布情况。图3-21 流纹岩1#岩样CT图像三维整体图图3-20中给出了1#岩样模拟压裂实验前后不同的CT图像和连续变化的张数，由于水力裂缝只在这些CT图像上发育较为明显，因此重点对这部分的CT 图像进行后期三维重建图，图3-22是该岩样的水力裂缝延伸部位CT图像的三维重建图。

图3-22流纹岩1#的水力裂缝部位CT图像三维图仔细分析压前和压后的CT图像后，可以观察到凝灰岩3#岩样形成的水力裂缝近乎是从岩样中的天然裂缝处起裂，并沿着该天然裂缝扩展，最终形成一条贯穿岩样的主裂缝，而且该主裂缝从天然裂缝的两翼开始起裂，并沿着该方向扩展贯穿岩样。上述的实验结果和CT图像的对比，说明若火山岩储层中存在延伸比较远的天然裂缝时，天然裂缝会对水力裂缝的起裂和扩展产生很大的影响，本次实验结果说明压裂后形成的水力裂缝会完全沿着原天然裂缝起裂和扩展。因此，在现场压裂施工前，要正确认识储层中的天然裂缝，充分利用天然裂缝，形成利于油气开发的人工裂缝。

图3-31 凝灰岩3#实验前后的CT图像（78-81张，左为压前，右为压后）

图3-32是凝灰岩3#岩样实验前后CT图像的三维重建示意图，（a）和（b）是实验前的岩样CT图像三维图，（c）和（d）是实验后岩样的CT图像三维图。从图中（a）和（b）观察发现虽然该岩样表面的天然裂缝发育较为明显，但是经过可视化处理后发现岩样内部的天然裂缝发育并不是很明显的；图3-31已清晰的显示该岩样的水力裂缝完全沿着天然裂缝起裂、扩展，而观察图中的（c）和（d）可以发现该岩样表面的原天然裂缝与（a）和（b）相比较更明显、缝宽有所增加，仔细观察可视化处理后的三维图可知岩样内部的水力裂缝已明显的扩展延伸并贯穿了整个岩样。综上，可知该岩样实验后所形成的水力裂缝完全沿着原天然裂缝起裂、扩展，水力裂缝的扩展形态较为扭曲，空间整体上呈“S型”的裂缝。（a）实验前3#岩样三维图1 （b）实验前3#岩样三维图2

医学影像三维重建系统的研究与实现

电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现专业学位类别工程硕士学号 201322070532 作者姓名卢开文指导教师蒲立新副教授

分类号密级 UDC注1 学位论文医学影像三维重建系统的研究与实现（题名和副题名）卢开文（作者姓名）指导教师蒲立新副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称控制工程提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席邹见效评阅人金卫王子斌注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。

RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTION SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Lu Kaiwen Advisor: Pu Li-xin School : School of Automation Engineering

独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日

CT图像三维重建(附源码)

dsensor1 = 2; %正实数指定扇束传感器的间距2 F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1); %通过P，D等计算扇束的数据值 dsensor2 = 1; %正实数指定扇束传感器的间距1 F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2); %通过P，D等计算扇束的数据值 dsensor3 = 0.25 %正实数指定扇束传感器的间距0.25 [F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,... 'FanSensorSpacing',dsensor3); %通过P，D等计算扇束的数据值，并得到扇束传感器的位置sensor_pos3和旋转角度fan_rot_angles3 figure, %创建窗口 imagesc(fan_rot_angles3, sensor_pos3, F3) %根据计算出的位置和角度展示F3的图片 colormap(hot); %设置色图为hot colorbar; %显示色栏 xlabel('Fan Rotation Angle (degrees)') %定义x坐标轴 ylabel('Fan Sensor Position (degrees)') %定义y坐标轴 output_size = max(size(P)); %得到P维数的最大值，并赋值给output_size Ifan1 = ifanbeam(F1,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F1及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan1) %创建窗口，并展示图片Ifan1 title('图一'); disp('图一和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan1,P); Ifan2 = ifanbeam(F2,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F2及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan2) %创建窗口，并展示图片Ifan2 disp('图二和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan2,P); title('图二'); Ifan3 = ifanbeam(F3,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor3,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F3及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan3) %创建窗口，并展示图片Ifan3 title('图三'); disp('图三和原图的性噪比为：');

3D-CT为三维重建CT的简称,是一种特殊的计算机软件系统

3D-CT的特点?3D-CT为三维重建CT的简称，是一种特殊的计算机软件系统 3D-CT的特点?3D-CT为三维重建CT的简称，是一种特殊的计算机软件系统。在X，Y轴的两维连续断层图像上，经计算机程序处理，对Z轴(立体轴)进行投影转换及负影显示处理，重建为直观的、精确的立体图像，并经过旋转处理和电子“解剖”，不仅可以从各个方向观察组织影像，而且能够得到不同组织类型的各自影像，从而可详细了解各解剖结构的空间关系，它是图像处理技术的一大飞跃。学术术语来源--- CT图像后处理重建膝关节三维模型：3D-CT评估前交叉韧带重建后的骨道差异文章亮点： 1 目前对于前交叉韧带断裂主要的治疗方法是手术修复重建，而对于骨遂道位置的研究仍存争议。理想隧道的定位，不仅可以减少不必要的翻修手术，而且能够减轻患者的痛苦及经济负担。 2 试验对前交叉韧带损伤的患者手术重建修复后进行随访，通过对重建后膝关节CT扫描进行隧道止点的测量，分析不同临床结果下骨隧道止点位置的差异，探讨理想骨隧道的影像学位置，以期指导临床医生在手术中准确定位。关键词：组织工程；组织构建实验模型；三维重建；关节镜；前交叉韧带；重建；骨道；自体肌腱；异体肌腱；移植物主题词：组织工程；前交叉韧带；关节镜；移植摘要背景：有研究表明影响前交叉韧带重建手术效果的因素主要取决于骨道的位置，而目前对骨道位置的研究仍存在一定争议。目的：探讨3D-CT对关节镜辅助下前交叉韧带重建后骨道评估的临床价值。方法：对2014年1月至8月收治的58例前交叉韧带损伤患者行关节镜下前交叉韧带重建。股骨端采用Endobutton固定，胫骨端使用可吸收界面钉固定。分别对58个膝关节进行双源CT扫描，使用CT图像后处理工作站重建膝关节三维模型，再现股骨外髁内侧壁及重建后单束骨道，胫骨平台及骨道。根据Lysholm评分分级办法，将随访时Lysholm评分≥80分病例作为优良组，80分以下为不良组，标记、测量股骨及胫骨骨道中心点的相对位置，比较两者的位置关系。结果与结论：3D-CT三维重建法清晰地反映了膝关节前交叉韧带重建后的骨道及其出入口的位置、固定物及移植物等情况。膝关节功能优良组与不良组患者的术侧膝关节的股骨骨道中心位置之间差异有显著性意义 (P < 0.05)，胫骨骨道中心位置之间差异无显著性意义(P > 0.05)。结果证实，3D-CT能够清晰重建骨隧道及前交叉韧带移植物的图像，临床上可用于评估骨隧道定位与移植物走形的关系。