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Transfer function design for volume rendering using K-Means clustering

机译:使用K-Means聚类进行体绘制的传递函数设计

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摘要

This paper presents a new transfer function design approach using boundary feature extraction in medical volume data. The proposed method applies K-Means clustering to group voxels of each similar region. Then, boundaries in volume data are extracted by cluster centroids. Opacity transfer function assigns opacity to the boundaries, and the opacity values are determined by gradient magnitude. This transfer function effectively shows boundaries which are important information in volume data. Also, this approach offers ease of use to users.
机译:本文介绍了使用医疗量数据中的边界特征提取的新传递函数设计方法。该方法将K-means聚类应用于每个类似区域的组体素。然后,群体质心提取卷数据中的边界。不透明度传递函数为边界分配透明度,并且不透明度值由梯度幅度确定。该传递函数有效地显示了卷数据中重要信息的边界。此外,这种方法向用户提供了易用性。

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