基于特征的矢量场及医学图像可视化研究

摘要

基于特征的可视化技术是科学计算可视化中一个重要的研究方向,在矢量场和医学图像可视化方面有着重要应用.本文综述了基于特征的可视化技术,对其在矢量场及医学图像可视化中的应用作了深入研究和探索.基于纹理图像的矢量场可视化技术能够清晰有效地揭示整个矢量场的全局特征,不会造成局部信息的丢失.针对这类方法图像质量较高但计算时间长的缺点,我们提出一种利用纹理融合操作进行加速的算法,算法能够利用现有图形加速卡的硬件功能提高运算速度.同时我们研究分析了矢量场可视化中的特征提取技术,实现了一种鲁棒性较好的拓扑特征检测算法;并将检测到的结构特征映射到最终可视化图像上,达到特征增强显示的效果.在医学特征可视化方面,研究和比较了医学图像中的分割技术,在传统区域生长算法的基础上,提出一种利用图像局部统计特征信息构建区域生长算法参数的方法,能够避免由于手工指定带来的不确定性,提高了分割的自动化程度和准确性.

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重要名词中英对照

第一章绪论

1.1背景

1.2数据场分类

1.3可视化技术应用

1.3.1矢量场可视化

1.3.2医学可视化

1.4特征可视化技术

1.5相关研究工作

1.5.1矢量场可视化相关研究

1.5.2医学图像分割相关研究

1.6本文主要工作

第二章基于纹理图像的矢量场特征可视化

2.1简介

2.2基本LIC算法及其扩展

2.3基于纹理融合的加速算法

2.3.1算法思想

2.3.2算法参数选择

2.3.3临界点特征提取

2.3.4染色增强

2.4试验结果与分析

2.4.1性能比较

2.4.2特征增强显示

2.5小结

第三章基于图像的矢量场动画

3.1简介

3.2流线积分卷积动画

3.3基于纹理平移动画

3.3.1算法思想

3.3.2前向与后向积分

3.3.3试验结果

3.4小结

第四章矢量场多维特征可视化

4.1简介

4.2基本映射算法

4.2.1颜色映射

4.2.2三维高度映射

4.3基于图像对比度映射算法

4.3.1算法思想

4.3.2图像局部对比度映射

4.3.3试验结果

4.4小结

第五章基于局部特征信息的医学图像分割

5.1简介

5.2常用分割方法

5.3自适应区域生长算法

5.3.1图像预处理

5.3.2算法描述

5.3.3区域修整

5.3.4试验结果

5.4小结

第六章基于Web可视化技术

6.1简介

6.2基于Web可视化模型

6.3系统框架及实现

6.3.1 VTK与VRML简介

6.3.2服务器端结构

6.3.3图像及模型压缩

6.4小结

第七章总结与展望

7.1工作总结

7.2未来工作展望

参考文献

作者攻博期间科研及论文发表情况

致谢