体绘制.doc
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体绘制,摘 要近年来，最佳视点的选择问题已成为领域的重要研究内容。由于成像速度较慢，在海量规模的体数据面前，寻找的最佳视点或一组有效的视点集合，对于分析和理解体数据的内部信息、提高的效率具有重要作用。在国内外相关研究的基础上，本文对最佳视点选择技术中的关键问题进行了探讨，主要的研究内容包括：(1)...
内容介绍
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摘 要
近年来，最佳视点的选择问题已成为体绘制领域的重要研究内容。由于体绘制成像速度较慢，在海量规模的体数据面前，寻找体绘制的最佳视点或一组有效的视点集合，对于分析和理解体数据的内部信息、提高体绘制的效率具有重要作用。
在国内外相关研究的基础上，本文对体绘制最佳视点选择技术中的关键问题进行了探讨，主要的研究内容包括：
(1) 研究了基于PC平台的3D纹理映射与融合、具有半透明效果和Phong光照效果的体绘制方法，并利用OpenGL及其扩展技术实现了基于3D纹理映射与融合的体绘制。利用医学DICOM格式影像和RAW格式影像所进行的实验表明，该方法能够在目前通用PC机上绘制出高品质的3D图像。
(2) 在研究国内外已有的基于信息熵的体绘制视点质量评价方法的基础上，提出了一种基于投影视图的改进信息熵质量评价方法。该方法利用体数据投影图像的不透明度和亮度分量以及提取的结构信息特征，建立了反映体素重要性和体数据内部结构信息的视点熵评价函数。此外，还对信息熵以外的视点质量评价方法作了一些探讨，提出了一种基于边缘检测的简易视点质量评价方法。
(3) 在最佳视点选择的过程中引入粒子群、单纯形－粒子群和混合蛙跳等人工智能算法，将视点质量评价函数作为智能算法的适应度函数，利用智能算法来指导和优化最佳视点的搜索过程，以得到全局最佳视点或一组优化的视点集，实现了体数据中重要结构信息或感兴趣区域的快速聚焦和显示，极大地提高了3D可视化的效率。
关键词 体绘制；视点选择；粒子群；单纯形；混合蛙跳
Abstract
In recent years, research and application of viewpoints selection in visualization of 3D datasets has become an important task in volume rendering. Due to the slow frame-rates, locating an optimal viewpoint or a series of optimizational viewpoints is absolutely necessary to improve both the speed and efficiency of data understanding.
Based on the related research at home and abroad, this article discussed several key problems in optimal viewpoint selection for volume rendering. The main research work includes:
(1) Discuss the volume rendering method with translucence and Phong shading effect based on 3D texture mapping and blending on PC platform. Volume rendering with 3D texture hardware-assistant, OpenGL and OpenGL extension, texture mapping and blending is achieved. The experiment result with medical DICOM format images and RAW format images indicates that the method presented may produce high-quality 3D images on general PC.
(2) Provides an overview of viewpoint eva luation methods for volume rendering based on information entropy at home and abroad. Based on related research, an improved eva luation method of viewpoint entropy based on projected views is presented. This method utilizing the opacity, luminance and structure features of the projected views of three-dimensional volume datasets, constructed a viewpoint eva luation function to identify the importance of voxels and the structural information within the volume data. In addition, this paper also discussed the viewpoint quality assessment outside the normal information entropy technology, present a simple method of viewpoint eva luation based on edge detection.
(3) During the process of locating optimal viewpoint, artificial intelligent algorithms including PSO, NM-PSO and SFLA are introduced. Combined with constructed viewpoint eva luation function, intelligence algorithms are used to direct and optimize the search process of optimal viewpoint, so as to acquire a global optimal viewpoint or a series of optimizational viewpoints, focus the important structural information and region of interest more effectively.
Keywords Volume rendering; Viewpoint selection; Particle swarm optimization; Nelder-Mead simplex search; Shuffled frog leaping algorithm
目 录
摘 要 I
Abstract III
目 录 V
Content VII
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 研究现状和发展趋势 2
1.2.1 体绘制的研究现状和发展趋势 2
1.2.2 体绘制视点选择的研究现状 3
1.3 论文的主要研究内容和组织结构 3
第2章 基于OpenGL的3D纹理映射体绘制 6
2.1 引言 6
2.2 基于3D纹理映射的体绘制技术 6
2.2.1 绘制流程 6
2.2.2 分类处理 7
2.2.3 明暗处理 8
2.2.4 纹理体数据的绘制 10
2.3 基于OpenGL的体绘制实现 10
2.3.1 3D纹理的定义 10
2.3.2 纹理映射与融合 11
2.3.3 视点转换功能的实现 12
2.3.4 基于图像管线的视图提取技术 12
2.4 体绘制实例分析 14
2.5 本章小结 16
第3章 基于信息熵的视点评价方法研究 17
3.1 引言 17
3.2 体绘制的视点熵评价方法综述 17
3.2.1 基于特征驱动的视点熵 17
3.2.2 基于体素可见性的视点熵 18
3.2.3 基于可见性及曲率特征的视点熵 19
3.2.4 基于结构和细节特征的视点熵 20
3.3 一种新的视点熵评价函数 21
3.4 基于信息熵的感兴趣区域提取 23
3.5 实验测试 25
3.6 本章小结 26
第4章 基于边缘检测的视点评价方法研究 27
4.1 引言 27
4.2 体绘制投影图像的边缘检测 27
4.2.1 一阶微分检测算子 27
4.2.2 二阶微分检测算子 29
4.2.3 Canny边缘检测算法 30
4.2.4 阈值的自适应确定 32
4.2.5 检测效果比较 32
4.3 基于边缘检测的视点评价 33
4.4 实验测试 36
4.5 本章小结 37
第5章 基于智能优化算法的体绘制最佳视点选择 39
5.1 引言 39
5.2 体绘制视点选择用到的几种智能算法 39
5.2.1 PSO算法 40
5.2.2 NM-PSO结合算法 41..
近年来，最佳视点的选择问题已成为体绘制领域的重要研究内容。由于体绘制成像速度较慢，在海量规模的体数据面前，寻找体绘制的最佳视点或一组有效的视点集合，对于分析和理解体数据的内部信息、提高体绘制的效率具有重要作用。
在国内外相关研究的基础上，本文对体绘制最佳视点选择技术中的关键问题进行了探讨，主要的研究内容包括：
(1) 研究了基于PC平台的3D纹理映射与融合、具有半透明效果和Phong光照效果的体绘制方法，并利用OpenGL及其扩展技术实现了基于3D纹理映射与融合的体绘制。利用医学DICOM格式影像和RAW格式影像所进行的实验表明，该方法能够在目前通用PC机上绘制出高品质的3D图像。
(2) 在研究国内外已有的基于信息熵的体绘制视点质量评价方法的基础上，提出了一种基于投影视图的改进信息熵质量评价方法。该方法利用体数据投影图像的不透明度和亮度分量以及提取的结构信息特征，建立了反映体素重要性和体数据内部结构信息的视点熵评价函数。此外，还对信息熵以外的视点质量评价方法作了一些探讨，提出了一种基于边缘检测的简易视点质量评价方法。
(3) 在最佳视点选择的过程中引入粒子群、单纯形－粒子群和混合蛙跳等人工智能算法，将视点质量评价函数作为智能算法的适应度函数，利用智能算法来指导和优化最佳视点的搜索过程，以得到全局最佳视点或一组优化的视点集，实现了体数据中重要结构信息或感兴趣区域的快速聚焦和显示，极大地提高了3D可视化的效率。
关键词 体绘制；视点选择；粒子群；单纯形；混合蛙跳
Abstract
In recent years, research and application of viewpoints selection in visualization of 3D datasets has become an important task in volume rendering. Due to the slow frame-rates, locating an optimal viewpoint or a series of optimizational viewpoints is absolutely necessary to improve both the speed and efficiency of data understanding.
Based on the related research at home and abroad, this article discussed several key problems in optimal viewpoint selection for volume rendering. The main research work includes:
(1) Discuss the volume rendering method with translucence and Phong shading effect based on 3D texture mapping and blending on PC platform. Volume rendering with 3D texture hardware-assistant, OpenGL and OpenGL extension, texture mapping and blending is achieved. The experiment result with medical DICOM format images and RAW format images indicates that the method presented may produce high-quality 3D images on general PC.
(2) Provides an overview of viewpoint eva luation methods for volume rendering based on information entropy at home and abroad. Based on related research, an improved eva luation method of viewpoint entropy based on projected views is presented. This method utilizing the opacity, luminance and structure features of the projected views of three-dimensional volume datasets, constructed a viewpoint eva luation function to identify the importance of voxels and the structural information within the volume data. In addition, this paper also discussed the viewpoint quality assessment outside the normal information entropy technology, present a simple method of viewpoint eva luation based on edge detection.
(3) During the process of locating optimal viewpoint, artificial intelligent algorithms including PSO, NM-PSO and SFLA are introduced. Combined with constructed viewpoint eva luation function, intelligence algorithms are used to direct and optimize the search process of optimal viewpoint, so as to acquire a global optimal viewpoint or a series of optimizational viewpoints, focus the important structural information and region of interest more effectively.
Keywords Volume rendering; Viewpoint selection; Particle swarm optimization; Nelder-Mead simplex search; Shuffled frog leaping algorithm
目 录
摘 要 I
Abstract III
目 录 V
Content VII
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 研究现状和发展趋势 2
1.2.1 体绘制的研究现状和发展趋势 2
1.2.2 体绘制视点选择的研究现状 3
1.3 论文的主要研究内容和组织结构 3
第2章 基于OpenGL的3D纹理映射体绘制 6
2.1 引言 6
2.2 基于3D纹理映射的体绘制技术 6
2.2.1 绘制流程 6
2.2.2 分类处理 7
2.2.3 明暗处理 8
2.2.4 纹理体数据的绘制 10
2.3 基于OpenGL的体绘制实现 10
2.3.1 3D纹理的定义 10
2.3.2 纹理映射与融合 11
2.3.3 视点转换功能的实现 12
2.3.4 基于图像管线的视图提取技术 12
2.4 体绘制实例分析 14
2.5 本章小结 16
第3章 基于信息熵的视点评价方法研究 17
3.1 引言 17
3.2 体绘制的视点熵评价方法综述 17
3.2.1 基于特征驱动的视点熵 17
3.2.2 基于体素可见性的视点熵 18
3.2.3 基于可见性及曲率特征的视点熵 19
3.2.4 基于结构和细节特征的视点熵 20
3.3 一种新的视点熵评价函数 21
3.4 基于信息熵的感兴趣区域提取 23
3.5 实验测试 25
3.6 本章小结 26
第4章 基于边缘检测的视点评价方法研究 27
4.1 引言 27
4.2 体绘制投影图像的边缘检测 27
4.2.1 一阶微分检测算子 27
4.2.2 二阶微分检测算子 29
4.2.3 Canny边缘检测算法 30
4.2.4 阈值的自适应确定 32
4.2.5 检测效果比较 32
4.3 基于边缘检测的视点评价 33
4.4 实验测试 36
4.5 本章小结 37
第5章 基于智能优化算法的体绘制最佳视点选择 39
5.1 引言 39
5.2 体绘制视点选择用到的几种智能算法 39
5.2.1 PSO算法 40
5.2.2 NM-PSO结合算法 41..
