一种三维图像的处理方法以及处理装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种三维图像的处理方法以及一种三维图像的处理装置。该三维图像的处理方法包括以下步骤：获取三维图像经过窗函数粗平滑处理的第一网格模型；对第一网格模型进行下采样处理，以滤除其中的噪点数据；以及根据经过下采样处理的第二网格模型中多个顶点的法向量，进行锐边缘分裂处理，以获取平滑的第三网格模型。通过执行这些步骤，该处理方法能够快速进行医学图像的三维重建，并在保留尽可能多的表面细节的情况下平滑网格模型表面的阶梯状粗糙表面。阶梯状粗糙表面。阶梯状粗糙表面。

【技术实现步骤摘要】
一种三维图像的处理方法以及处理装置


[0001]本专利技术涉及医学图像的三维重建技术，尤其涉及一种三维图像的处理方法、三维图像的处理装置，以及对应的计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在医学图像三维重建的
中，现有技术普遍采用离散立方体(Marching Cubes)算法来进行医学图像的三维重建。该算法在数据量较大时不能很快的处理，且只能运行在单线程中，对计算机系统算力的利用率较低。传统表面平滑算法(例如：拉普拉斯平滑算法)会在平滑模型表面的同时带来一定程度的收缩，且平滑时的迭代次数越多，收缩程度越严重，失真也越严重。窗函数(Windowed Sinc Filter)方法虽然能很好的避免模型的收缩，但会在模型表面产生较大的噪点，并且平滑效果不佳，即便增加迭代次数往往也不能得到理想的平滑效果。
[0003]为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种三维图像的处理方法，用于快速进行医学图像的三维重建，并在保留尽可能多的表面细节的情况下平滑网格模型表面的阶梯状粗糙表面，从而为后续基于网格模型的数据处理提供依据。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述三维图像经过窗函数粗平滑处理的第一网格模型；对所述第一网格模型进行下采样处理，以滤除其中的噪点数据；以及根据经过所述下采样处理的第二网格模型中多个顶点的法向量，进行锐边缘分裂处理，以获取平滑的第三网格模型。2.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述获取所述三维图像经过窗函数粗平滑处理的第一网格模型的步骤包括：获取所述三维图像的图像数据；对所述图像数据进行等值面提取及三维重建，以构建所述三维图像的初始网格模型；以及经由窗函数平滑算法对所述初始网格模型进行粗平滑处理，以获取所述第一网格模型。3.如权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行等值面提取及三维重建，以构建所述三维图像的初始网格模型的步骤包括：沿预设方向生成多个顶点的符号值，并确定所述符号值的有效范围；根据各所述顶点的符号值，查表确定对应的各网格单元的切割类型；根据所述切割类型配置存储空间，以生成切割点数据及切割面数据；以及根据所述切割点数据及切割面数据，构建所述初始网格模型。4.如权利要求2所述的处理方法，其特征在于，所述经由窗函数平滑算法对所述初始网格模型进行粗平滑处理，以获取所述第一网格模型的步骤包括：遍历所述初始网格模型中的所有顶点、连线及网格单元，并存储其数据；根据存储的数据对每一所述顶点进行几何及拓扑分析，以确定与所述顶点相邻的顶点集合；根据与所述顶点相邻的顶点集合，经由内核插值法修正所述初始网格模型，以获取所述第一网格模型。5.如权利要求4所述的处理方法，其特征在于，所述根据与所述顶点相邻的顶点集合，经由内核插值法修正所述初始网格模型，以获取所述第一网格模型的步骤包括：判断当前轮次的迭代次数是否达到预设的次数阈值；响应于当前轮次的迭代次数达到所述次数阈值的判断结果，结束修正，并将当前轮次的网格模型确定为所述第一网格模型；响应于当前轮次的迭代次数未达到所述次数阈值的判断结果，根据与所述顶点相邻的顶点集合，经由内核插值法确定所述初始网格模型的修正值；判断所述修正值是否达到预设的变化阈值；响应于所述修正值达到所述变化阈值的判断结果，进行下一轮次的迭代修正；以及响应于所述修正值未达到所述变化阈值的判断结果，结束修正，并将当前轮次的网格模型确定为所述第一网格模型。6.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述对所述第一网格模型进行下采样处理，以滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兆东，王博，陈波，姚登云，范镒，张凯凯，
申请(专利权)人：磅客策上海智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：