[發明專利]一種基于各向異性結構張量的三維數據增強可視化方法

在審

• 申請號: 201310628828.7
• 申請日: 2013-12-01
• 公開（公告）號: CN103700146A
• 公開（公告）日: 2014-04-02
• 發明（設計）人: 李帥;謝偉;郝愛民
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T19/20
• 分類號: G06T19/20
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;孟卜娟

技術領域

本發明涉及三維體數據的可視化的技術領域，具體涉及一種基于各向異性結構張量的三維體數據增強可視化方法。

背景技術

三維體數據的可視化在醫學研究、三維重建、仿真設計中有很廣泛地應用。當在有限分辨率的顯示設備上顯示體數據時，人們希望在放大焦點區域時也能觀察到全局數據的信息。因此有研究者提出了Focus+Context可視化方法，它能在放大Focus區域的同時能保留整體數據的結構信息。而為了增強Focus區域的細節信息，必需壓縮Context區域以留出更多空間。實際應用中人們希望形變后的結果能給用戶一種操作真實三維物體的感覺。因此，形變結果應該很好地保留體數據中物體的形狀和結構信息。

在體數據的可視化研究中，一些研究者通過扭曲或者覆蓋Context區域來突顯Focus區域。Viola等（參見文獻[1]I.Viola,A.Kanitsar,M.E.Groller,Importance-Driven?Volume?Rendering,In:Proceedings?Of?The?Conference?On?Visualization,IEEE?Computer?Society,2004,Pp.139–146.）提出一種重要性驅動的自動Focus+Context體數據繪制方法。該方法根據轉換方程將體數據的可見性作為體數據的重要性。并且在繪制時要求非關鍵區域不能遮擋重要區域。Wang等（參見文獻[2]Y.-S.Wang,C.Wang,T.-Y.Lee,K.-L.Ma,Feature-Preserving?Volume?Data?Reduction?And?Focus+Context?Visualization,IEEE?Transactions?On?Visualization?And?Computer?Graphics,Vol.17,No.2,Pp.171–181,2011.）用六面體風格均勻劃分體數據，并用轉換方程計算各個單元六面體的重要值。然后構建一個全局能量函數放大Focus區域，同時保留Context區域的內容。

大部分現有的Focus+Context方法僅計算各個單元體的重要值，而沒有考慮到體數據中內容的形狀信息。本發明在形變的過程中，將體數據中的結構信息作為重要程度的一部分。基于這個想法，該發明實現了一個新穎的Focus+Context可視化方法，該方法能以結構敏感的方式實現對體數據各向同性或各向異性的放大。

發明內容

本發明解決的技術問題是：實現了一個新穎的Focus+Context可視化方法，該方法能以結構敏感的方式實現對體數據各向同性或各向異性的放大。首先，逐體素地計算三維數據的結構張量，用結構張量求得體數據的局部切方向，并將相鄰區域中具有相同切方向的體素聚類成一個子物體。然后，自適應的將三維體數據劃分成四面體網格，這樣重要區域中的四面體網格更加稠密。這樣ROI(Region?of?Interest)區域的放大可視化的問題就轉換成一個不規則網格變換的問題。這個問題可以通過構造一個最優化的能量函數來解決，在這個能量函數中用一個帶方向的縮放因子來體現子物體的各向異性方向。本發明的主要創新點是：（1）用基于四面體的結構張量各向異性地放大三維體數據。（2）定義一個全局的能量函數放大三維體數據中的ROI區域，同時保留三維體數據的拓撲信息和結構信息。

本發明采用的技術方案為：一種基于各向異性結構張量的三維體數據增強可視化方法，包括以下四個步驟：

步驟（1）、結構張量的計算：給定三維體數據，首先在每個體素點計算結構張量，并將其最大特征值對應的特征向量設為該點的法線方向；

步驟（2）、三維體數據局部方向的計算：由步驟（1）中的法線構建一個最優化方程，該方程能寫成一個協方差矩陣的形式，對該協方差矩陣進行特征分解，其最小特征值對應的特征向量即為相應點的局部切線方向向量，再將相鄰部分中有相同切線方向的體素聚類，并定義其為一個子物體；

步驟（3）、自適應四面體劃分：首先用均勻劃分的四面體網格，再將每個四面體內部每個體素點不透明度的累加和，再用該四面體的體積除，將其歸一化到[0,1]，記為該四面體的權重；網格中每個控制點的權重是其周圍四面體權重的平均值，每條邊的權重是其兩個端點權重的平均值，給定目標網格中控制點的數量，用一個循環，每次去除一個控制點，具體做法為：每次從現有邊的集合中選取權重最小的邊，并將這條邊的兩個端點合并；