【技术实现步骤摘要】
基于体素模型的影像重建四边形网格方法及系统
本专利技术涉及图形图像处理
，尤其涉及一种基于体素模型的影像重建四边形网格方法及一种基于体素模型的影像重建四边形网格系统。
技术介绍
三维重建长期以来一直是CAD/CAE/CAGD/CAM的重要问题，许多三维重建的算法在各个领域涌现出来，特别是在逆向工程领域。在逆向工程的背景下，医学影像的三维重建也在不断发展。计算机断层扫描(CT)由于高空间分辨率和快速成像时间，已经成为最流行的医学成像技术之一。因此，如何从CT影像进行三维重建在逆向工程中已经引起了越来越多的关注。对CT影像进行三维重建常使用三角形网格，最典型的是MarchingCube算法。该算法于1987年由Lorensen和Cline创造，是CT影像三维重建中最受欢迎的方法之一。三角形的网格拓扑结构自由，在处理复杂边界时有更强的适应性，能够灵活地表达模型的细节。然而，在有一些应用场合也需要应用四边形网格。四边形网格边的连接关系比较规则，更能够表达模型的曲率信息，因为四边形网格边的方向一般都和模型的主曲率方向相近，所以四边形网格更加符合人类的视觉感知。然而，现...
【技术保护点】
1.一种基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，包括：S1，CT影像预处理：将CT影像转换为文本格式，并进行平滑处理过滤噪声；S2，提取点云数据：根据要重建的组织选取灰度值，并使用插值法提取出等值点作为点云数据；S3，构建体素模型：根据堆叠立方体的方法构建初始体素模型，并对体素模型进行体素优化，通过深度优先搜索提取出体素模型外表面；S4，顶点映射：计算体素模型外表面每个顶点的法向量，通过领域搜索方法查找与法向量最近的一个点云点作为顶点的映射点；S5，网格优化：将四边形网格的顶点调整到重心后进行重新映射，并对四边形网格进行网格塌缩处理。
【技术特征摘要】
1.一种基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，包括：S1，CT影像预处理：将CT影像转换为文本格式，并进行平滑处理过滤噪声；S2，提取点云数据：根据要重建的组织选取灰度值，并使用插值法提取出等值点作为点云数据；S3，构建体素模型：根据堆叠立方体的方法构建初始体素模型，并对体素模型进行体素优化，通过深度优先搜索提取出体素模型外表面；S4，顶点映射：计算体素模型外表面每个顶点的法向量，通过领域搜索方法查找与法向量最近的一个点云点作为顶点的映射点；S5，网格优化：将四边形网格的顶点调整到重心后进行重新映射，并对四边形网格进行网格塌缩处理。2.如权利要求1所述的基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11，将CT影像转换为文本格式的灰度值数据，并调整灰度值的区间；S12，将转换后的CT影像灰度值数据进行平滑处理，将每个点的灰度值替换为平均值。3.如权利要求1所述的基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21，根据要重建的组织选取灰度值；S22，根据CT影像灰度值数据构建三维体数据，在每条边上使用插值法得到值为灰度值的点，作为点云点。4.如权利要求1所述的基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31，根据网格精度选取立方体的边长，并在有点云数据的位置堆叠立方体，构建初始体素模型；S32，去除错误连接的立方体，并且进行移除和填补处理；S33，使用深度优先搜索的方法在包围盒中填充立方体，提取外侧立方体与体素模型有共面的四边形，通过所有四边形组成体素模型的外表面。5.如权利要求1所述的基于体素模型的影像重建四边形网格方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41，根据法向量公式计算体素模型外表面的法向量，并对法向量进行单位化处理；S42，根据点云数据与立方体之间的归属关系构建顶点相邻的立方体并将点云点作为顶点的搜索点集，在搜索点集中提取与法向量最近的点并将与法向量最近的点作为顶点的映射点。6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑永川，王若梅，周凡，林谋广，林格，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44
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