二维及三维重建技术

二维及三维重建技术

2008年12月22日星期一 17:25

一、二维重建

1、多层面重建（MPR）：在CT任意断面上按需要划线，然后沿该划线将断面上的层面重组，即可获得该划线平面的二维重建图象。MPR可较好地显示组织器官内复杂解剖关系，有利于病变的准确定位。

2、曲面重建（CPR）：在容积数据的基础上，沿感兴趣区划一条曲线，计算指定曲面的所有象素的

CT值，并以二维的图象形式显示出来。曲面重建将扭曲、重叠的血管、支气管、牙槽等结构伸展拉

直显示在同一平面上，较好地显示其全貌，是MPR的延伸和发展。

二、三维重建

1、多层面容积重建（MPVR）：是将不同角度或某一平面选取的原始容积资料，采用最大密度投影（MIP）、最小密度投影（MinMIP）或平均密度投影（AIP）方法进行运算所得到重组二维图象的方法。这些二维图象可从不同角度观察和显示。

MIP是取每一线束的最大密度进行投影，反映组织的密度差异，对比度较高，临床上常用于显示具有相对较高密度的组织结构，例如注射对比剂后显影的血管、明显强化的软组织肿块等，对于密度差异较小的组织结构则难以显示。

MinMIP的方法与MIP相似，是对每一线束所遇密度最小值重组二维图象，主要用于气道的显示。

AIP法因组织密度分辨率较低，临床很少应用。

2、表面遮盖显示（SSD）：是通过计算被观察物体表面所有相关象素的最高和最低CT值并保留其影象，但超过限定CT域值的象素被当作透明处理后重组成三维图象。此技术用于骨骼系统、空腔结构、腹腔脏器和肿瘤的显示，其空间立体感强，解剖关系清晰，有利于病灶的定位。

由于受CT域值选择的影响较大，容积资料丢失较多，常失去利于定性诊断的CT密度，使细节显示不佳。域值高时易造成管腔狭窄的假象，分支结构显示少或不能显示；域值低则边缘模糊。

3、仿真内窥镜成像术（CTVE）：将螺旋CT容积扫描获得的图象数据进行后处理，重建出空腔脏器内表面的立体图象，类似纤维内镜所见。

CTVE首先是调整CT域值及透明度，将不需要观察的组织透明度变为100%，从而消除其伪影，而需要观察的组织透明度为0，从而保留其图象（例如重气管腔CT值选择在-200Hu～-700Hu，其透明度为0）。在调节人工伪彩，即可获得类似纤维内镜观察的仿真色彩。利用计算机远景投影软件功能调整视屏距、视角、透视方向及灯光，以管道内腔为中心，不断缩短物屏距（调整Z轴），产生目标物体不断靠近观察者和逐渐放大的多幅图象，随后以动画方式连续重显这些图象，即可产生类似纤维内镜进动和转向观察效果的动态重建图象。

CTVR的缺点是不能显示管腔内肿瘤或异物的表面情况（如出血、炎症等），因而只能明确肿瘤或异物的位置，而不能判断其性质。

CTVE目前多用于气管、支气管、大肠、胃、鼻腔、鼻窦、鼻咽、喉、膀胱和主动脉等。

图像三维重建技术

1概述 随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些 三维信息。 三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 2三维建模技术 三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、 工业测量、 电子商务等领域的深入广泛的应用。3基于图像的三维重建技术 基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场 景。 它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 4 基于图像重建几何模型的方法 4.1 基于侧影轮廓线重建几何模型 物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的 一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。 4.2采用立体视觉方法重建几何模型 基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。近年来，立体视觉 图像三维重建技术 康皓，王明倩，王莹莹 （装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117） 摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了 具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理， 并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02 Three-dimensional image reconstruction technique KANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ） Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce a representative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research. Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality 收稿日期：2009-03-19 作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研 究方向：计算机辅助设计与编程。 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年6月Jun.2009 企业技术开发 第28卷

三维重建模型内窥镜图像综合分析软件产品技术要求

三维重建模型/内窥镜图像综合分析软件产品技术要求 结构组成：产品为单机架构；版本号：V1.0； 本软件以光盘形式交付（光盘包括软件安装包、产品说明书）； 软件主要由模型导入模块、患者信息查看模块、器官分类模块、姿态控制模块、摄录模块、操作教程模块组成。 适用范围：适用于符合DICOM标准的CT图像以.rx3d格式存储的三维模型数据和内窥镜影像的导入、显示、叠加查看的操作。 1.1 软件型号规格：RXFQJMR-I 1.2 发布版本 软件发布版本：V1.0 1.3 版本命名规则 软件的完整版本命名由四部分组成，完整版本型号：VX.Y.Z.B ，分类描述如下： 字母V为版本Version的缩写； * X：主版本号，也是发布版本号，表示重大增强类软件更新，初始值为1，当软件进行了重大增强类软件更新，该号码加1； * Y：子版本号，表示轻微增强类软件更新，初始值为0，当软件进行了轻微增强类软件更新，该号码加1； * Z：修正版本号，表示纠正类软件更新，初始值为0，当软件进行了纠正类软件更新，该号码加1； * B：构建号，表示软件编译生成一个工作版本，符合软件更新的定义，初始值为0，当软件进行了构建更新，该号码加1。 2.1 通用要求 2.1.1 处理对象 软件针对腹腔镜影像、软件定义的.rx3d格式的三维数据进行处理。 2.1.2 最大并发数 软件运行的网络环境为单机环境，支持读取影像数据的最大用户数为1。 2.1.3 数据接口 软件通过高清数字视频信号DVI、SDI、VGA接口，与医疗设备进行影像传输，支持模拟视频信号接口。

2.1.4特定软硬件 特定硬件：广播级视频采集卡，支持SDI、VGA、DVI接口，对于非DICOM标准的视频输出的医疗设备，选用支持DirectShow的视频采集卡。 2.1.5 临床功能 登录界面功能： 1）显示登录用户名，密码。 2）密码隐藏功能，点击输入框后面显示按钮可查看登陆密码。 3）点击登录或按键盘Enter键，均可登录。 操作界面功能： 1）文件导入模块：在软件菜单栏点击模型导入按钮，在软件右侧功能栏即显示患者三维模型信息的导入按钮列表。点击三维模型信息按钮可导入相应的三维模型。 2）患者信息录入模块：在软件菜单栏点击患者信息按钮，在软件右侧功能栏即显示三维模型中已存的患者信息（包括姓名、性别、入院编号、主治医师、病例诊断和手术类型），亦可在此对患者信息进行修改或重新录入。 3）三维模型器官分类模块：在软件菜单栏点击器官分类按钮，在软件右侧功能栏即显示器官分类。在此模块中，亦可通过点击代表各器官、组织的各色按钮来控制三维模型各器官、组织的显示或隐藏，以及拖动滑动条调整各器官、组织的透明度。 4）三维模型姿态调整模块：在软件菜单栏点击姿态调整按钮，在软件右侧功能栏即显示三维模型位置操作按钮，含上、下、左、右移动4个按键，远、近移动2个按键和三个可控制X/Y/Z轴的滑动按钮。在此模块可控制三维模型的姿态变换。 5）摄录模块：在软件的菜单栏点击摄录按钮，在软件右侧功能栏即显示录像和截屏按钮，点击录像按钮可录制手术的操作过程，点击截屏按钮可随时截屏，为后期的视频教学保存相关资料。 6）软件使用帮助模块：在软件的菜单栏点击软件使用帮助按钮，在右侧功能栏即显示鼠标和键盘操作的示意图，在主窗口显示操作视频，可观看学习软件快速上手视频。

机器视觉—三维重建技术简介

三维重建技术简介 一、视觉理论框架 1982年，Marr立足于计算机科学，首次从信息处理的角度系统的概括了心理生理学、神经生理学等方面已经取得的重要成果,提出了一个迄今为止比较理想的视觉理论框架。尽管Marr提出的这个视觉理论框架仍然有可以进行改进和完善的瑕疵,但是在近些年,人们认为,计算机视觉这门学科的形成和发展和该框架密不可分。 第一方面,视觉系统研究的三个层次。 Marr认为,视觉是一个信息处理系统,对此系统研究应分为三个层次:计算理论层次,表示与算法层次,硬件实现层次,如下图所示: 计算机理论层次是在研究视觉系统时首先要进行研究的一层。在计算机理论层次，要求研究者回答系统每个部分的计算目的与计算策略，即视觉系统的输入和输出是什么，如何由系统的输入求出系统的输出。在这个层次上，将会建立输入信息和输出信息的一个映射关系，比如，系统输入是二维灰度图像，输出则是灰度图像场景中物体的三维信息。视觉系统的任务就是研究如何建立输入输出之间的关系和约束，如何由二维灰度图像恢复物体的三维信息。 在表示与算法层次，要给出第一层中提到的各部分的输入信息、输出信息和内部信息的表达，还要给出实现计算理论所对应的功能的算法。对于同样的输入，如果计算理论不同，可能会产生不同的输出结果。 最后一个层次是硬件实现层次。在该层次，要解决的主要问题就是将表示与算法层次所提出的算法用硬件进行实现。 第二方面，视觉信息处理的三个阶段。 Marr认为，视觉过程分为三个阶段，如表所示：

第一阶段，也称为早期阶段，该阶段是求取基元图的阶段，该阶段对原始图像进行处理，提取出那些能够描述图像大致三维形状二维特征，这些特征的集合构成所构成的就是基元图(primary sketch)"。 第二阶段也称中期阶段，是对环境的2.5维描述，这个阶段以观察者或者摄像机为中心，用基元图还原场景的深度信息，法线方向(或一说物体表面方向)等，但是在该阶段并没有对物体进行真正的三维恢复，因此称为2.5维。 第三阶段也称为后期阶段，在一个固定的坐标系下对2.5维图进行变换，最终构造出场景或物体的三维模型。 二、三维重建技术现状 目前三维重建的方法大致可分为三类，即:用建模软件构造的方式，多幅二维图像匹配重建的方式以及三维扫描重建的方式。 对于第一种方式，目前使用比较广泛的是3D Max, Maya, Auto Cad以及MultiGen-Creator等软件。这些三维建模软件，一般都是利用软件提供的一些基本几何模型进行布尔操作或者平移旋转缩放等操作，来创建比较复杂的三维模型。这样所构建出来的模型，比较美观，而且大小比例等非常精确。然而，这需要建模者精确知道三维场景的尺寸、物体位置等信息，如果没有这些信息，就无法建立精准的模型。 第二种方式是利用实时拍摄的图像或者视频恢复场景的三维信息。这种方式是基于双目立体视觉，对同一物体拍摄不同角度的图像，对这些图像进行立体匹

基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程

本技术公开了一种基于双目立体视觉三维重建系统，涉及三维重建系统技术领域；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯；本技术能够实现快速控制，稳定性高，且控制准确，操作简便，能够节省时间；使用方便，结构简单，且效率高，能够在检测时进行补光。 技术要求

1.一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：包括机箱、行走轮、蓄电池、处理计算机、显示器、安装架、驱动齿轮、驱动电机、安装齿轮、主轴、连接轴、双摄像头、照明灯；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯，蓄电池通过导线与处理计算机、显示器的电源端电连接，双摄像头通过导线与处理计算机的输入端电连接，处理计算机的输出端分别与驱动电机、照明灯电连接，显示器与处理计算机的输入、输出端电连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述显示器为触摸式显示屏。 3.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述行走轮为减震式万向行走轮。 4.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述驱动电机为低速电机。 5.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯。 技术说明书 一种基于双目立体视觉三维重建系统 技术领域 本技术属于三维重建系统技术领域，具体涉及一种基于双目立体视觉三维重建系统。 背景技术

CT图像三维重建(附源码)

程序流图： MATLAB 源码： clc; clear all; close all; % load mri %载入mri 数据，是matlab 自带库 % ph = squeeze(D); %压缩载入的数据D ，并赋值给ph ph = phantom3d(128); prompt={'Enter the Piece num(1 to 128):'}; %提示信息“输入1到27的片的数字” name='Input number'; %弹出框名称 defaultanswer={'1'}; %默认数字 numInput=inputdlg(prompt,name,1,defaultanswer) %弹出框，并得到用户的输入信息 P= squeeze(ph(:,:,str2num(cell2mat(numInput))));%将用户的输入信息转换成数字，并从ph 中得到相应的片信息P imshow(P) %展示图片P D = 250; %将D 赋值为250,是从扇束顶点到旋转中心的像素距离。 dsensor1 = 2; %正实数指定扇束传感器的间距2 F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor2 = 1; %正实数指定扇束传感器的间距1 F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2); %通过P ，D 等计算扇束的数据值 dsensor3 = 0.25 %正实数指定扇束传感器的间距0.25 [F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,... 'FanSensorSpacing',dsensor3); %通过P ，D 等计算扇束的数据值，并得到扇束传感器的位置sensor_pos3和旋转角度fan_rot_angles3 figure, %创建窗口 imagesc(fan_rot_angles3, sensor_pos3, F3) %根据计算出的位置和角度展示F3的图片 colormap(hot); %设置色图为hot colorbar; %显示色栏 xlabel('Fan Rotation Angle (degrees)') %定义x 坐标轴 ylabel('Fan Sensor Position (degrees)') %定义y 坐标轴 output_size = max(size(P)); %得到P 维数的最大值，并赋值给output_size Ifan1 = ifanbeam(F1,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F1及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan1) %创建窗口，并展示图片Ifan1 title('图一'); disp('图一和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan1,P); Ifan2 = ifanbeam(F2,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F2及D 等数据重建图像 figure, imshow(Ifan2) %创建窗口，并展示图片Ifan2 disp('图二和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan2,P); title('图二'); Ifan3 = ifanbeam(F3,D, ... 生成128的输入图片数字对图片信息进行预处 用函数fanbeam 进行映射，得到扇束的数据，并用函数ifanbeam 根据扇束投影数据重建图像，并计算重建图像和原图的 结束

医学影像三维重建系统的研究与实现

电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现 专业学位类别工程硕士 学号 201322070532 作者姓名 卢开文 指导教师蒲立新副教授

分类号密级 UDC注1 学 位 论 文 医学影像三维重建系统的研究与实现 （题名和副题名） 卢开文 （作者姓名） 指导教师 蒲立新 副教授 电子科技大学 成 都 （姓名、职称、单位名称） 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士 工程领域名称 控制工程 提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效 评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。

RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTION SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Lu Kaiwen Advisor: Pu Li-xin School : School of Automation Engineering

独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 作者签名：日期：年月日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名：导师签名： 日期：年月日

三维重建与可视化技术的进展

医学图像的三维重建与可视化技术的进展随着20世纪七十年代计算机断层技术（Computerized Tomography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等医学影像技术的应用，可以得到病人病变部位的一组二维断层图像，通过这些二维断层图像医生可以对病变部位进行分析，从而使得医学诊断和治疗技术取得了很大的发展。 但是，这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像，二维断层图像只是表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状，“构思”病灶与其周围组织的三维几何关系，这就给治疗带来了困难。在放射治疗应用中，仅由二维断层图像上某些解剖部位进行简单的坐标叠加，也不能给出准确的三维影像，造成病变定位的失真和畸变。 三维重建与可视化技术利用一系列的二维图像重建为具有直观、立体效果三维图像模型，并进行定性、定量分析。该技术不仅给医生提供了具有真实感的三维图形，并让医生从任意角度观察图像，还可以从二维图像中获取三维结构信息，提供很多用传统手段无法获得的解剖结构信息，帮助医生对病变体和周围组织进行分析，极大地提高医疗诊断的准确性和科学性，从而提高医疗诊断水平。同时，三维重建与可视化技术还在矫形手术、放射治疗、手术规划与模拟、解剖教育和医学研究中发挥着重要作用。 本文首先介绍了医学图像三维重建的几种经典方法，以对该技术有个总体性的大致的了解；然后结合相关文献，深入研究了一个改进的MC（Marching Cubes）算法以及基于寰椎的X线图像的三维形态重建。 一、医学图像的三维重建的几种常见方法 目前，医学图像三维重建的方法主要有两大类：一类是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为基于表面的面绘制方法；另一类是直接将体素投影到显示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称直接体绘制方法。其中面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，并借助传统图形学技术及硬件实现的，而体绘制方法则是直接应用视觉原理，通过对体数据重新采样来合成产生三维图像。近来，产生了结合面绘制和体绘制两者特点的混合绘制方法，可以称为第三类三维重建方法。

二维及三维重建技术

二维及三维重建技术 2008年12月22日星期一 17:25 一、二维重建 1、多层面重建（MPR）：在CT任意断面上按需要划线，然后沿该划线将断面上的层面重组，即可获得该划线平面的二维重建图象。MPR可较好地显示组织器官内复杂解剖关系，有利于病变的准确定位。 2、曲面重建（CPR）：在容积数据的基础上，沿感兴趣区划一条曲线，计算指定曲面的所有象素的 CT值，并以二维的图象形式显示出来。曲面重建将扭曲、重叠的血管、支气管、牙槽等结构伸展拉 直显示在同一平面上，较好地显示其全貌，是MPR的延伸和发展。

二、三维重建 1、多层面容积重建（MPVR）：是将不同角度或某一平面选取的原始容积资料，采用最大密度投影（MIP）、最小密度投影（MinMIP）或平均密度投影（AIP）方法进行运算所得到重组二维图象的方法。这些二维图象可从不同角度观察和显示。 MIP是取每一线束的最大密度进行投影，反映组织的密度差异，对比度较高，临床上常用于显示具有相对较高密度的组织结构，例如注射对比剂后显影的血管、明显强化的软组织肿块等，对于密度差异较小的组织结构则难以显示。 MinMIP的方法与MIP相似，是对每一线束所遇密度最小值重组二维图象，主要用于气道的显示。 AIP法因组织密度分辨率较低，临床很少应用。

2、表面遮盖显示（SSD）：是通过计算被观察物体表面所有相关象素的最高和最低CT值并保留其影象，但超过限定CT域值的象素被当作透明处理后重组成三维图象。此技术用于骨骼系统、空腔结构、腹腔脏器和肿瘤的显示，其空间立体感强，解剖关系清晰，有利于病灶的定位。 由于受CT域值选择的影响较大，容积资料丢失较多，常失去利于定性诊断的CT密度，使细节显示不佳。域值高时易造成管腔狭窄的假象，分支结构显示少或不能显示；域值低则边缘模糊。

交通事故快速三维重建模拟复原系统

交通事故快速三维重建模拟复原系统 简介 交通事故快速三维重建模拟复原系统是由三维数字化图形仿真软件和 360°全自动机器人拍摄系统组成。是北京金视和科技有限公司集十几年来图形图像和三维仿真领域的尖端科研成果，并结合多年来对公安交通系统的调研数据进行定制化开发的解决方案。 北京金视和科技有限公司聘请多位交通事故鉴定技术专家作为技术顾问团队，通过全国各地交通事故科技部门对交通事故快速三维重建模拟复原系统多年的使用意见和反馈信息，不断将产品完善改进至今。适用于交通事故现场勘查、现场痕迹物证提取和保存、现场图像绘制以及事故过程分析等环节的规范操作，满足了公安交通系统对于事故现场绘图、事故现场三维重建和交通事故过程模拟分析等标准化工作流程的需求。 产品特点 事故现场真实360°全景三维现场重建 交通事故快速三维重建模拟复原系统搭载的全景拍摄系统，由单反数码相机、精密鱼眼镜头和全自动拍摄云台组成，可在一分钟内拍摄事故现场的全景图片，并自动生成现场全景图像，达到现场三维重建的目的。 事故现场往往一旦撤销便无法还原，360°全自动机器人拍摄系统将现场完整的保存下来，所有现场痕迹和物证细节图像再以热点链接的方式添加到现场图中，可随时对事故现场图进行回溯、测量和分析。 快速绘制自定义三维交通现场图像 交通事故快速三维重建模拟复原系统内建强大的快速建模功能，根据不同的现场公路环境需求（市区公路、高速公路、城铁和火车轨道等），可在几分钟内创建交通事故现场的三维布局，从而进行事故现场的还原和分析。该功能颠覆了事故现场传统手绘图或者平面绘图的方式，可直接创建三维事故现场图像，并按照公安部制图标准，快速生成现场三维记录图、现场比例图和现场三维分析图，真实的还原事故现场三维布局。 丰富的交通事故三维模型资源库 交通事故快速三维重建模拟复原系统通过多年来对国内交通事故市场调研数据的积累，以及虚拟现实和三维仿真领域的技术经验，建立了一个庞大的专业模型资源库，其中包括交通事故中涉及到的几乎所有物品和国内所有类型的公路模型，可以满足交通事故现场还原的需求。 通过海量三维模型资源库和简单的拖拽操作方式，交通事故快速三维重建模拟复原系统可在几分钟之内打造一个与真实场景极为接近的三维事故现场。 事故过程人物和车辆等模型三维动画模拟 交通事故快速三维重建模拟复原系统强大的三维动画仿真引擎，可以对三维人物和车辆等模型进行三维仿真动画的编辑和创建。根据现场勘查人员对事故过程的推理和分析，立即进行人物和车辆等模型的动画模拟。 丰富的三维模型资源库和逼真的模型动作资源库，极尽真实的还原事故过程的模拟动画，并且简单快捷的操作方式，可以在短时间内创建多种方案的模拟动画，帮助现场勘查人员进行事故的还原和分析。 案发现场数据测量、尺寸标注以及画笔标注

CT三维重建技术

CT三维重建技术 医学三维重建(three dimensions reconstructure，3D)是近10年发展起来的借助计算机对生物组织结构影像的连续图像进行后处理,获得三维图像并能进行定量测量的一项形态学研究的新技术与新方法。 传统医学影像获得的是二维图像，临床医师需要在此基础上通过空间思维综合过程建立起抽象的三维立体图像，由于患者个体的差异及手术医师个人思维方式的不同，容易对手术的精确性产生不利影响。螺旋CT(spiral CT, SCT)扫描设备用多排高速螺旋CT, 扫描基线与病变部位横径平行，通过调整扫描层厚度、扫描时间等条件，可满足不同图像要求。CT扫描数据传送到计算机工作台，采用3D重建软件进行处理，选用合适的重建算法完成图像重建，按人体解剖坐标轴的原则，图像逐层显示并围绕X轴(身体左右轴)和Z轴(身体上下纵轴)旋转，选择对病变显示良好，或对手术有参考价值的层面摄取图像。同时，在显示整体结构的基础上，通过立体切割法，可以去除部分解剖结构，使感兴趣的结构更为清晰并有利于各种数据的测量。 CT三维重建技术在骨科疾病的诊断中应用广泛。比如重叠因素较多的脊柱病变、髋臼骨折、胫骨平台骨折等。3D图像可以立体地、多角度地显示骨骼与其相邻结构的解剖关系，指导手术方案，模拟手术切除，预测手术的可能性。

在心脏介入手术方面，对于有冠脉变异但又需要做冠脉搭桥手术的病人，术前的三维重建对手术的可行性具有重要意义。在其它复杂而又需要明确解剖结构的部位，三维重建也具有重要的应用价值，例如下颌骨的隐匿性骨折的诊断等。

三维重建技术能清晰地、立体地显示解剖结构及病变，明确毗邻关系，提高诊断的准确率，有利于治疗方案的选定和手术效果的预测。该技术还可大大减少扫描过程中病人因呼吸或疼痛等原因引起的伪影，尤其适用于危急病人的检查。同时，它作为一种新的影像学技术，在医学教育中也有广泛应用前景，如虚拟手术及解剖教学等。

计算机三维重建技术发展与应用

计算机三维重建技术发展与应用 [摘要] 叙述了三维重建的社会背景及三维重建研究的重要意义。提出了利用三维重建技术建立专家系统,对工程图二个视图的识别与匹配实现智能识图,重建三维模型,通过判断反馈系统,实现人机交互,是一种比较理想的ICAI系统。 [关键词] 计算机；三维重建技术；发展；应用 一、三维重建的发展现状 三维重建长久以来一直是计算机视觉中的一个热门研究领域，它的目标是构建出真实世界对象的数字化表示，并将其在屏幕上显示出来，并给人以真实的感觉。西方的发达国家在三维建模方面的研究起步更是远远早于我们中国，而且他们研究得也比我们深入。日本，美国和英国、法国、德国等国在该方面研究较多 国外在三维重建方面研究最多的国家属日本,近年来，我国在该研究领域逐渐加强了重视程度，真实感的模型三维重建的研究一直关注在如何利用图序列恢复真实物体的三维几何信息和纹理信息，而具有照片级真实感的(Photo一Reallstic)三维模型重建更加人关注。因为照片级真实感的三维模型可以广泛应用在文化遗产保护、文物研究以及动画电影制作等数字娱乐领域，并拥有很乐观的应用前景。 二、计算机三维重建的时代意义 计算机三维重建是计算机辅助设计与计算机图形学中一个重要的研究领域，实现了物体的三维空间点云稀疏重建与稠密重建，并对点云后处理以及基于多幅图像的三维重建。图像的三维重建是综合计算机视觉、图像处理和计算机图形学等学科知识的新兴技术，它具有二维图形所不可比拟的特质，其模型可以从多个不同的角度进行直观的观测、并且具有逼真的效果、达到实时虚拟、实时互动等。使用相机等工具获取景物的多角度图像，通过图像处理、空间几何等知识估计物体几何结构，通过物体的两个以上二维投影图的输入后,计算机进行了自动检索,获取物体的二维几何信息和拓扑信息,并建立起三维立体模型。 面对现代化生产的快速发展和需求，三维建模能够应用在减少设计费用和缩短设计周期等方面，并且能够为社会生活创造出巨大的经济效益。因此，三维建模是一项前景十分有趣又诱人，可以应用到很多领域，有着很高的研究和利用价值。 三、三维建模方法及分类 基于图像的三维真实感模型的重建主要有两个工作，首先要从图像中提取物体的几何特征，建立起物体的几何拓扑结构，然后再从图像中提取物体的纹理信

CT三维重建指南

CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三 幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围 包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体 前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将 三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向， 做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状 位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。

CT图像三维重建(附源码)

程序流图： MATLAB 源码： clc; clear all; close all; % load mri %载入mri 数据，是matlab 自带库 % ph = squeeze(D); %压缩载入的数据D ，并赋值给ph ph = phantom3d(128); prompt={'Enter the Piece num(1 to 128):'}; %提示信息“输入1到27的片的数字” name='Input number'; %弹出框名称 defaultanswer={'1'}; %默认数字 numInput=inputdlg(prompt,name,1,defaultanswer) %弹出框，并得到用户的输入信息 P= squeeze(ph(:,:,str2num(cell2mat(numInput))));%将用户的输入信息转换成数字，并从ph 中得到相应的片信息P imshow(P) %展示图片P D = 250; %将D 赋值为250,是从扇束顶点到旋转中心的像素距离。 生成128的图片信息 输入图片数字选择 对图片信息进行预处理，并进行展示 用函数fanbeam 进行映射，得到扇束的数据，并展示 用函数ifanbeam 根据扇 束投影数据重建图像，并 展示 计算重建图像和原图的性噪比，并进行输出 结束

dsensor1 = 2; %正实数指定扇束传感器的间距2 F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1); %通过P，D等计算扇束的数据值 dsensor2 = 1; %正实数指定扇束传感器的间距1 F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2); %通过P，D等计算扇束的数据值 dsensor3 = 0.25 %正实数指定扇束传感器的间距0.25 [F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,... 'FanSensorSpacing',dsensor3); %通过P，D等计算扇束的数据值，并得到扇束传感器的位置sensor_pos3和旋转角度fan_rot_angles3 figure, %创建窗口 imagesc(fan_rot_angles3, sensor_pos3, F3) %根据计算出的位置和角度展示F3的图片 colormap(hot); %设置色图为hot colorbar; %显示色栏 xlabel('Fan Rotation Angle (degrees)') %定义x坐标轴 ylabel('Fan Sensor Position (degrees)') %定义y坐标轴 output_size = max(size(P)); %得到P维数的最大值，并赋值给output_size Ifan1 = ifanbeam(F1,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F1及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan1) %创建窗口，并展示图片Ifan1 title('图一'); disp('图一和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan1,P); Ifan2 = ifanbeam(F2,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F2及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan2) %创建窗口，并展示图片Ifan2 disp('图二和原图的性噪比为：'); result=psnr1(Ifan2,P); title('图二'); Ifan3 = ifanbeam(F3,D, ... 'FanSensorSpacing',dsensor3,'OutputSize',output_size); %根据扇束投影数据F3及D等数据重建图像 figure, imshow(Ifan3) %创建窗口，并展示图片Ifan3 title('图三'); disp('图三和原图的性噪比为：');

医学图像三维重建中的关键算法

医学图像三维重建中的关键算法 罗东礼，徐大宏，赵于前 (中南大学信息物理工程学院生物医学工程研究所，长沙410083) 摘要：本文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法：特征数据点列的重采样算法与三角化算法。本文把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上，数据的压缩比得到了明显的改善，也显著地提高了可视化速度。并使用一种简单的三角化算法，对重采样后的数据点列进行三角化，实现目标的三维重建。 关键词：图像序列，三维重建，重采样，三角化 The Algorithm about 3D Reconstruction of Image Sequences Luo Dongli，Xu Dahong，Zhao Yuqian (Institute of biomedical Engineering, School of Info-Physics Geomatics Engineering, CSU, Changsha 410083) Abstract This paper discusses two important algorithms in 3D reconstruction of image sequences, i.e. re-sampling algorithm and triangulation algorithm. An improved algorithm for Doulas-Peucker Line-Simplification is presented. This algorithm can improve the performance of re-sampling and 3D data field visualization. Triangulation is implemented by using a simple triangulation algorithm. Sequentially, 3D object reconstruction is achieved. Keywords Image Sequence, 3D Reconstruction, re-sampling, Triangulation 0 引言 随着计算机软硬件技术，以及医学成像技术的日益发展，基于数字图像技术的医学应用系统也逐渐得到了长足的发展。在这些医学应用系统中，在有效精确地提取出医学图像中相应目标特征量的基础上，进行人体组织或器官的三维重建[1,2]，是很多实用系统的基础，如基于图像的病理分析[3]、基于图像的手术导引与增强[4,5,6,8]、虚拟手术平台[7]等应用系统，因此医学图像的三维重建一直是国内外医学界及图像领域的研究与应用热点之一。 三维重建的目的是从一系列二维切片数据（图像）中得到物体的三维表示，一般使用网格的形式来表示。目前，三维重建过程中经常延用的一种经典算法是Lorensen等人于1987年提出的Marching Cubes方法[10]，其原理简单，易于实现。但这种方法计算效率低，输出的三角网格数量巨大。因此近些年来，仍然有研究者们从不同角度对该算法进行改进[9,11,12]。本文在文献[13]的基础上提出了一种改进重采样算法结合文献[9]基于轮廓的三维重建方法，运用并改进了相关算法，与直接运用文献[9]所提出的算法相比较，本文所提出并改进的方法处理速度更快，输出的三角网格数量也较少，而且三角网格的形态也比较理想。 在第1小节中对算法作了描述，第2小节总结并分析了本文所提出方法的一些性能。 1 算法描述 作者实现基于序列图像三维重建的主要思路如下： (1) 特征提取：在序列图像中提取出需要重建目标的轮廓；

三维重建技术在工程图学教学中的应用

三维重建技术在工程图学教学中的应用 发表时间：2018-12-26T14:22:09.193Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：季强李旖婷[导读] 由于单视图信息非常简单，所以3D重建需要更复杂的算法和过程。相反，多视图三维重建（模拟人类观察世界的方式）更容易实现。 河南财经政法大学 450046 摘要：工程图学教育在我国的高等教育中占有很重要的地位，是科学发展的重要组成部分。面对新世纪图形教育的更高要求，面对现代工程设计和企业对图形教育的需要，全面培养高素质的复合型人才，我们应当认真对待。总结经验，积极学习图形教学系统、教学理念和教学方法。本文对三维重建技术在工程图学教学中的应用进行了分析和探讨。 关键词：三维重建技术；工程图学教学；应用 1图像三维重建技术简介三维重建是描述三维物体或场景图像，从二维图像恢复三维物体或场景的逆过程。因此，三维重建技术是在计算机中构建虚拟现实以表达客观世界的关键技术。三维重建是指从一个或多个视图获得的物体或场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图信息非常简单，所以3D重建需要更复杂的算法和过程。相反，多视图三维重建（模拟人类观察世界的方式）更容易实现。 基于图像的三维重建是从若干幅图片计算提取出场景和物体的三维深度信息，根据获取的三维深度信息，重构出具备很强真实感的物体或者场景的三维模型的方法。该方法是涉及到多个热门领域，目前，基于图像的三维重建技术已经成为一个极具潜力的热门领域，在诸多方面有着很重要的应用，比如，电子商务，航天飞行，遥感测绘，虚拟博物馆等高科技领域。与传统的建模方式，例如利用建模软件（3D Max，AutoCAD等等类似的建模软件）以及使用三维扫描仪扫描物体。因此，与立体模型方法相比，基于图像三维重建的方法具有真实感强、自动化程度高等优点。另外，从理论上讲，基于图像的三维重建实际上是计算机图形学的一个反问题。如何从受干扰或不完全的二维信息中恢复三维信息是该技术中的一个主要难点。 2三维图像重建技术的发展现状BIM技术的英文全称是Building Information Modeling，是一个完整的信息模型可以将项目整个生命周期不同阶段的工程信息、过程和资源集成到一个模型中，便于项目参与者使用。利用三维数字技术对建筑物的真实信息进行模拟，从而实现设计与施工的整合，实现各专业工作的统一。从而降低了工程造价，保证了工程项目的及时、高质量完成。[1] 基于图像的三维重建技术是计算机辅助设计（CAD）与计算机图形学中很重要的一个研究领域。三维重建是根据物体或者场景所拍摄的两个或者两个以上二维的图像，由计算机自动进行计算和匹配，计算出物体或者场景的二维的几何信息和深度信息，并建立三维的立体模型的过程。 基于图像建模技术的实现需要依靠基于图像的绘制技术，只需要依据若干幅对于某个三维物体或者场景原始图像就可以绘制出该三维物体或者场景的新视点图像。 目前国内外对基于图像的三维重建技术这一热点技术有很多的研究，已经有很多成果和进展，主要是对特征检测、特征匹配、摄像机标定几个部分进行研究。有很多的基于图像的三维重建软件。 对于一个基于图像的三维重建系统来说，漫游效果和处理时间独立于场景复杂度，只与所产生的画面分辨率有关、与场景复杂度无关。另外，预先存储的图像既可以是计算机生成的，也可以是实际拍摄的照片，而且两者可以混用；相比于见面得到的虚拟现实效果，更真实可信，更能让人产生身处其中的感觉；最后，因为基于图像的三维重建技术数据量小，所以这种方法对于计算机的硬件，没有很高的要求，实用性更好。 基于图像建模技术必须先要获得若干幅基于真实的三维物体或者场景的真实感知的图像，因此存在很多的缺陷是无法能够避免的。首先，当要重建真实场景不能够获取到真实感知的图像时，比如物体或者场景根本不存在，是虚构的出来的，又或者场景处于设计规划阶段时，是在时刻变化的，就不能使用基于图像建模技术。其次，由于场景中的物体都变成了图像中的二维对象，因此用户很难与这些二维图形对象进行交互，获取所需要的信息；另外对照相机与摄影设备有一定的要求，这是获得真实的感知图像的需要。同时这些大量的图像文件也需要足够的存储空间来保存。 三维重建技术具有快速、简便、逼真的优点，能较好的实现现实事物的虚拟化，该方法尤其适合那些难以用CAD的方法建立真实感模型的自然环境。 3三维重建技术的意义三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术简介 三维重建技术的关键是如何获取目标场景或目标的深度信息。在已知场景深度信息的条件下，只有通过点云数据的配准与融合[4]，才能实现场景的三维重建。基于三维重建模型的深部应用研究也可以立即进行。立体视觉法[8]（Multi-View Stereo，MVS)是另外一种常用的三维重建方法。主要包括直接利用测距器获取程距信息、通过一幅图像推测三维信息和利用不同视点上的两幅或多幅图像恢复三维信息等三种方式。通过模拟人类视觉系统，基于视差原理获取图像对应点之间的位置偏差，恢复出三维信息。S.T.Barnard[9]等人对20世纪70年代到80年代之间出现的三维重建的算法和评价体系做了概述。到了80年代中后期，出现了更多、更深层次的视觉原理，包括立体测量方法和深度传感器等，极大的促进了相关学科的发展。新兴方法可以直接获取景物的三维信息，极大的节省了物力与人力成本。 立体视觉作为计算机视觉的关键技术之一，有其不足之处。例如，立体视觉需要假设空间平面是正平面，但实际情况远非如此。另外，在匹配中也存在着模糊性：对于一幅图像中的一些特征点，在另一幅图像中可能存在多个相似的特征点。如何选择最佳匹配点更加困难。如图1-2所示，展示了Middlebury[16]数据集中Teddy和Cones场景的基准彩色图像、标准视差以及通过Graph Cuts[17]算法获取的立体匹配视差估计结果。