基于AR技术的医学样品展示方法和计算机设备、存储介质技术

本发明专利技术涉及一种基于AR技术的医学样品展示方法，包括：获取待展示的医学样品的三维有向点云数据；将三维有向点云数据建立为八叉树的数据结构，并定义空间函数；根据八叉树和空间函数计算向量场；为求解指示函数，使指示函数梯度同向量场逼近拟合；将拟合过程转换为求解泊松问题得到指示函数；通过指示函数提取对应的等值面并重建实物的表面模型；结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对表面模型进行网格简化；对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型；以及通过AR显示设备对医学样品的三维模型进行显示。上述方法不会导致医学样品磨损、损坏问题发生且便于观看的。本发明专利技术还涉及一种计算机设备和存储介质。

Medical sample display method and computer equipment, storage medium based on AR Technology

The invention relates to a display method of AR technology based on 3D medical samples include: medical samples obtained show to the point cloud data; the 3D data structure to the point cloud data set for octree, and define the space function; according to the octree and space function calculation of vector field; instructions for solving the function indicator function with gradient vector field approximation fitting; fitting process conversion instructions function for solving the Poisson problem; through the indicator function to extract the surface model and the corresponding real isosurface reconstruction; combined with the roughness of the level of detail algorithm of decision algorithm for surface model of mesh simplification; 3D model of the simplified mesh surface model the texture formation of medical samples; and display through the AR display the 3D model of medical equipment for sample. The above methods do not cause medical samples to wear and tear, damage problems and easy to watch. The invention also relates to a computer device and a storage medium.

【技术实现步骤摘要】
基于AR技术的医学样品展示方法和计算机设备、存储介质
本专利技术涉及医学
，特别是涉及一种基于AR技术的医学样品展示方法和计算机设备、存储介质。
技术介绍
在医疗教学过程中，经常需要使用医学样品进行展示，以帮助学员了解相关的医疗知识，加深学员对医疗知识的理解。但是在医学样品的展示过程中，会出现医学样品磨损、损坏的情况且不方便学员观看。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种不会导致医学样品磨损、损坏问题发生且便于观看的基于AR技术的医学样品展示方法和计算机设备、存储介质。一种基于AR技术的医学样品展示方法，包括：获取待展示的医学样品的三维有向点云数据；将所述三维有向点云数据建立为八叉树的数据结构，并定义空间函数；根据所述八叉树和所述空间函数计算向量场；为求解指示函数，使所述指示函数梯度同所述向量场逼近拟合；将拟合过程转换为求解泊松问题得到所述指示函数；通过所述指示函数提取对应的等值面并重建实物的表面模型；结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对所述表面模型进行网格简化；对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型；以及通过AR显示设备对所述医学样品的三维模型进行显示。上述基于AR技术的医学样品展示方法，先获取待展示的医学样品的三维有向点云数据，然后利用该三维有向点云数据通过表面重建过程重建医学样品的表面模型，并结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对表面模型进行网格简化后对表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型，最终通过AR显示设备对该医学样品的三维模型进行显示。上述方法可以结合AR显示技术对医学样品的三维模型进行投影显示，从而无需使用真实的医学样品进行展示，不会造成医学样品的损害、磨损问题。并且，显示过程可以根据需要调整显示位置，方便用户观看。在其中一个实施例中，所述对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型的步骤中，在进行纹理贴图之后、形成医学样品的三维模型之前，还包括：采用细节层次算法对所述表面模型进行网格简化。在其中一个实施例中，所述获取待展示的医学样品的三维有向点云数据的步骤中，是通过三维扫描方式获取所述三维有向点云数据；在所述获取待展示的医学样品的三维有向点云数据的步骤之前，还包括在所述医学样品上的多个位置设置标记的步骤。在其中一个实施例中，所述结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对所述表面模型进行网格简化的步骤包括：利用粗糙程度判定算法将所述表面模型上的各面片划分为粗糙组和平坦组；将所述粗糙组内的各面片按照第一缩减率进行网格简化；将所述平坦组内的各面片按照第二缩减率进行网格简化；所述第二缩减率大于所述第一缩减率；以及将网格简化后的面片合并形成表面模型。在其中一个实施例中，所述利用粗糙程度判定算法将所述表面模型上的各面片划分为粗糙组和平坦组的步骤中，平坦组内的面片数大于所述粗糙组内的面片数。在其中一个实施例中，还包括在所述为求解指示函数，使所述指示函数梯度同所述向量场逼近拟合的步骤中引入屏蔽因数的步骤；所述屏蔽因数用于对所述三维有向点云数据进行点集约束和梯度约束，避免所述指示函数发生偏移。在其中一个实施例中，在所述为求解指示函数，使所述指示函数梯度同所述向量场逼近拟合的步骤中，还包括引入独立尺度屏蔽因数的步骤；所述独立尺度屏蔽因数用于对拟合过程进行修正，以使得所述实物的表面模型的形状不随所述三维有向点云数据的尺度规模的变化而变化。在其中一个实施例中，所述获取待展示的医学样品的三维有向点云数据的步骤之后还包括：对所述三维有向点云数据进行预处理的步骤。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述的方法的步骤。一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述的方法的步骤。附图说明图1为一实施例中的基于AR技术的医学样品展示方法的流程图；图2为一实施例中采用三维扫描方法获取三维有向点云数据的示意图；图3为一实施例中的八叉树的结构示意图；图4为图1中步骤S170在一实施例中的具体流程图；图5为采用图4的方法和传统的网格简化方法在算法执行时间的对比表；图6为采用图4的方法和传统的网格简化方法在效果上的对比图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。一实施例中的基于AR(AugmentedReality，增强现实)技术的医学样品展示方法，可以通过AR显示设备将形成的医学样品的三维模型进行投影显示，进而减少医学样品展示过程中受到磨损、损坏的问题发生，方便用户观看。医学样品可以为各种骨标本、动植物活体或者解剖样本等。图1为一实施例中的基于AR技术的医学样品展示方法的流程图。该方法包括以下步骤：步骤S110，获取待展示的医学样品的三维有向点云数据。三维有向点云数据(或者称为稠密点云的原始数据)可以通过SFM(structurefrommotion，运动恢复结构)算法或者三维扫描方法获取到后通过输入设备输入至系统中。其中，SFM算法的原理是通过相机的移动来确定模型表面的几何关系，并且只需要普通的RGB镜头。因此该算法可用于小数量级的稠密点云获取。SFM算法中考虑两类坐标系，分别为相机坐标系和世界坐标系。对二者之间关系的讨论，是计算相机位置的必要步骤，目的是得到内参矩阵和外参矩阵，从而通过矩阵计算点在坐标系中的具体三维位置。三维扫描获取三维有向点云数据的过程，以采用人类骨标本作为实物模型为例进行说明。可以直接使用三维扫描仪得到稠密点云数据与纹理图层数据。扫描仪内置的扫描方式有环绕扫描、半环绕扫描和单面扫描三种。将实物模型置于架上，每次环绕扫描在水平方向360度旋转并红外测距，每45度旋转一次，得到8张纹理图层；半环绕扫描则是旋转3次，得到3张纹理图层，从而得到模型正面135度视距内的点云；单面扫描仅能扫到正面的图像。实验中一般对头骨标本模型进行两次环绕扫描，如图2所示，两次偏角约为90度，共得到16张纹理图层，这样能几乎覆盖到整个模型表面。若实物模型表面有凹陷，可以对凹陷处增加扫描次数。通过上述方法获取到的医学样品的三维有向点云数据可以先存储在存储器中，从而在需要对该医学样品进行展示时直接从该存储器中读取即可，方便该数据的重复获取。步骤S120，将三维有向点云数据建立为八叉树的数据结构，并定义函数空间。八叉树(octree)是一种表示三维空间树形的数据结构，可以理解为二叉树的改进。对于每个节点都有8个子节点。在三维空间中，这8个子节点围绕着父节点，子节点和父节点的关系类似正方体的8个顶点。图3为一实施例中的八叉树的示意图。采用自相适应的八叉树代表函数空间，以解决表面附近指示函数的问题。在本实施例中，定义Fo表示八叉树每一个节点o的空间函数(也可以称为节点函数)。对于Fo的选择首先要满足其线性求和能够准确表示向量场其次要保证泊松方程通过其求解，这样最终由Fo线性求和可以准确获得代表模型表面的指示函数特征。步骤S130，根据八叉树和空间函数计算向量场。选择一个基函数使得向量场精确有效的表示为节点函数Fo本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于AR技术的医学样品展示方法，包括：获取待展示的医学样品的三维有向点云数据；将所述三维有向点云数据建立为八叉树的数据结构，并定义空间函数；根据所述八叉树和所述空间函数计算向量场；为求解指示函数，使所述指示函数梯度同所述向量场逼近拟合；将拟合过程转换为求解泊松问题得到所述指示函数；通过所述指示函数提取对应的等值面并重建实物的表面模型；结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对所述表面模型进行网格简化；对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型；以及通过AR显示设备对所述医学样品的三维模型进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于AR技术的医学样品展示方法，包括：获取待展示的医学样品的三维有向点云数据；将所述三维有向点云数据建立为八叉树的数据结构，并定义空间函数；根据所述八叉树和所述空间函数计算向量场；为求解指示函数，使所述指示函数梯度同所述向量场逼近拟合；将拟合过程转换为求解泊松问题得到所述指示函数；通过所述指示函数提取对应的等值面并重建实物的表面模型；结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对所述表面模型进行网格简化；对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型；以及通过AR显示设备对所述医学样品的三维模型进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对网格简化后的表面模型进行纹理贴图形成医学样品的三维模型的步骤中，在进行纹理贴图之后、形成医学样品的三维模型之前，还包括：采用细节层次算法对所述表面模型进行网格简化。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待展示的医学样品的三维有向点云数据的步骤中，是通过三维扫描方式获取所述三维有向点云数据；在所述获取待展示的医学样品的三维有向点云数据的步骤之前，还包括在所述医学样品上的多个位置设置标记的步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合细节层次算法中的粗糙程度判定算法对所述表面模型进行网格简化的步骤包括：利用粗糙程度判定算法将所述表面模型上的各面片划分为粗糙组和平坦组；将所述粗糙组内的各面片按照第一缩减率进行网格简化；将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡柏，费文媛，许娟，盛斌，冀欣，李羿，
申请(专利权)人：上海妙影医疗科技有限公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31