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三維圖像范文第1篇

【關(guān)鍵詞】 血管

摘要：序列圖像的計(jì)算機(jī)三維重建是應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)與生物學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。依據(jù)一根血管的一組平行切片圖，運(yùn)用有效的數(shù)學(xué)方法，在計(jì)算機(jī)上成功再現(xiàn)了其三維圖像。

關(guān)鍵詞：位圖；三維重建；中軸線；曲線擬合

血管三維重建問題來源于序列圖像的計(jì)算機(jī)三維重建［1，2］。序列圖像的計(jì)算機(jī)三維重建是應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)與生物學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。

為研究生物體的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，常將其本身或局部做成切片。切片圖像序列把生物體內(nèi)部的各種復(fù)雜結(jié)構(gòu)和變化一層層地暴露出來了，人們通過依次對每張切片圖像的觀察、分析和比較，綜合起來可以形成對生物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的立體認(rèn)識(shí)。從幾何角度看，這種綜合就是由切片圖像序列恢復(fù)生物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的幾何形狀，稱此為序列圖像的三維重建。這項(xiàng)工作，過去是在人腦中進(jìn)行的，專業(yè)人員通過觀察，憑經(jīng)驗(yàn)在自己頭腦里想象出生物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和幾何形狀。在今天當(dāng)然把這項(xiàng)繁雜的工作交由計(jì)算機(jī)完成，實(shí)行序列圖像的三維重建的計(jì)算機(jī)化、自動(dòng)化。序列圖像的計(jì)算機(jī)三維重建是切片制作的逆過程，很復(fù)雜，需要綜合運(yùn)用圖像處理、圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)等多學(xué)科的方法，是當(dāng)前研究的前沿和熱點(diǎn)課題之一。

血管是血液流通的通路，其在生命活動(dòng)中的重要性眾所周知，診斷師在臨床中經(jīng)常需要了解血管的分布、走向等重要信息。理想的血管可以看成是粗細(xì)均勻的管道，如何建立其數(shù)學(xué)模型是圖像三維重建的重要一環(huán)。

2001年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽題目為“血管三維重建問題”，要較好解決該問題，遠(yuǎn)非建模競賽要求的三天所能完成。因此，競賽結(jié)束后產(chǎn)生的優(yōu)秀論文中都存在不完善之處，本研究的目的正是基于此而產(chǎn)生的。

1 問題的提出

假設(shè)某些血管可視為一類特殊的管道，該管道的表面是由球心沿著某一曲線（稱為中軸線）的球滾動(dòng)包絡(luò)而成。例如圓柱就是這樣一種管道，其中軸線為直線，由半徑固定的球滾動(dòng)包絡(luò)形成。

現(xiàn)有某管道的相繼100張平行切片圖像，記錄了管道與切片的交。圖像文件名依次為0.bmp、1.bmp、…、 99.bmp，格式均為BMP，寬、高均為512個(gè)象素（pixel）。為簡化起見，假設(shè)：管道中軸線與每張切片有且只有一個(gè)交點(diǎn)；球半徑固定；切片間距以及圖像象素的尺寸均為1。

取坐標(biāo)系的Z軸垂直于切片，第1張切片為平面Z=0，第100張切片為平面Z=99。Z=z切片圖像中象素的坐標(biāo)依它們在文件中出現(xiàn)的前后次序?yàn)?/p>

（-256，-256，z），（-256，-255，z），…，（-256，255，z）；

（-255，-256，z），（-255，-255，z），…，（-255，255，z）；

……

（ 255，-256，z），（ 255，-255，z），…，（255，255，z）。

為了在計(jì)算機(jī)上再現(xiàn)血管的三維形態(tài)，需要計(jì)算管道的中軸線與半徑。

2 管道半徑的求解

求解管道半徑有多種方法。但建模競賽的優(yōu)秀論文中以“平均法”和“抽樣法”居多［1］。所謂平均法就是求出每張橫斷面圖像內(nèi)的最大內(nèi)切圓半徑，再取管道半徑為它們的算術(shù)平均值。此方法的缺點(diǎn)是要以每張圖像內(nèi)的每個(gè)象素點(diǎn)作為圓心，令每張橫斷面圖像內(nèi)的內(nèi)切圓半徑值由小到大，動(dòng)態(tài)地逼近最大內(nèi)切圓半徑的求解過程，其計(jì)算量相當(dāng)龐大，計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行困難，優(yōu)秀論文的作者中許多人提到這一點(diǎn)。

所謂抽樣法就是利用滾動(dòng)球半徑是常數(shù)，取前幾片橫斷面圖像內(nèi)的最大內(nèi)切圓半徑的平均值為管道半徑的值。此方法正是意識(shí)到平均法計(jì)算量的龐大而提出的。其缺點(diǎn)是抽樣樣本數(shù)目選取的合理性較難確定，因樣本數(shù)目少而存在計(jì)算誤差。

本研究求解管道半徑的方法是：首先將100張圖片疊合，形成如圖2(a)所示的一張圖片。由于切片垂直Z軸的，此圖片是血管在XOY面上的投影圖像。因此，它也是滾動(dòng)球在XOY面上的投影――滾動(dòng)圓，沿中軸線的投影線滾動(dòng)形成的二維包絡(luò)圖， 且滾動(dòng)球的半徑與滾動(dòng)圓的半徑相同，因此只需求出滾動(dòng)圓半徑。具體圖像疊合的方法是首先運(yùn)用Photoshop軟件打開0.bmp 圖片，再將1.bmp~99.bmp圖片（共99張圖片）通過疊加控件疊合。

為簡化求半徑的復(fù)雜程度，取圖2(a)區(qū)域的一部分（圖2(b)）。利用計(jì)算機(jī)編程搜索圖像邊緣點(diǎn)得到邊緣曲線AB和AB，記錄其坐標(biāo)，即兩條曲線上象素點(diǎn)的坐標(biāo)(個(gè)數(shù)有限)。在凸弧AB上任取一點(diǎn)M，掃描計(jì)算凹弧AB上所有點(diǎn)到M點(diǎn)的距離，確定其最小值，此即所求滾動(dòng)圓直徑，本研究計(jì)算的半徑結(jié)果是29.5個(gè)單位。

此方法的主要優(yōu)點(diǎn)是選點(diǎn)M是任意的，即無限制，而且只需掃描AB一側(cè)所有點(diǎn)，大大簡化計(jì)算量。事實(shí)上在編程計(jì)算時(shí)，還可使弧AB更短，這樣做顯然并不改變計(jì)算的精確性。

查閱到的獲獎(jiǎng)?wù)撐闹?，大多是對一張圖片（而非疊合圖片）進(jìn)行掃描，計(jì)算涉及兩側(cè)間所有點(diǎn)間距離，還要涉及最小和最大值的比較問題，然后對幾張圖片做上述類似工作，再取均值。相對而言，本研究方法無論是在計(jì)算量還是在精確度上都較為優(yōu)化。

3 中軸線方程的求解

31 切片圖像最大內(nèi)切圓的存在性證明

依據(jù)基本假設(shè)：視血管表面為一類由球心沿著某一曲線的球滾動(dòng)包絡(luò)而成的特殊的管道，且管道中軸線與每一張切片有且只有一個(gè)交點(diǎn)，可知滾動(dòng)球是沿中軸線嚴(yán)格單調(diào)上升的。

切片圖像的產(chǎn)生是滾動(dòng)球上升過程中與該切片所在平面相交而產(chǎn)生的一系列二維區(qū)域（圓域）的并集，從球與該平面接觸到球離開該平面過程中，由滾動(dòng)球嚴(yán)格單調(diào)上升性，球心與該平面相交且僅相交一次，此時(shí)形成最大的圓域，亦即該切片圖像內(nèi)存在唯一最大內(nèi)切圓。

上述證明過程表明最大內(nèi)切圓的圓心為中軸線與該切片的交點(diǎn)，最大內(nèi)切圓的半徑為滾動(dòng)球的半徑。

32 切片圖像最大內(nèi)切圓圓心的求解

求解每張切片圖像最大內(nèi)切圓圓心的方法有多種。但建模競賽的優(yōu)秀論文中以“枚舉法”和“平行切線法”居多［1］。

所謂枚舉法就是求每張橫斷面的圖像內(nèi)的最大內(nèi)切圓的圓心時(shí)，以位于圖像內(nèi)每一個(gè)象素為圓心作圓．遍歷所有象素點(diǎn)后再作確定。此種方法，由于每次做圓的過程半徑是由小到大動(dòng)態(tài)的，最大圓是經(jīng)過兩次循環(huán)獲得的，計(jì)算量巨大。

所謂平行切線法就是橫斷面的圖像邊界上的兩點(diǎn)的連線如果同時(shí)垂直邊界在這兩點(diǎn)處的切線，則這兩點(diǎn)連線有可能是最大內(nèi)切圓的直徑。發(fā)現(xiàn)所有具有這樣性質(zhì)的點(diǎn)對，并檢驗(yàn)之，以確定最大內(nèi)切圓的圓心。此方法的缺點(diǎn)是缺乏合理性的理論證明，事實(shí)上未見有論文對此證明。另外在象素表示邊界線這種離散狀態(tài)下，判斷“垂直”性方法并不明確。

本研究求每張切片最大內(nèi)切圓的具體方法：首先掃描確定區(qū)域，如圖3陰影部分所示。再以區(qū)域內(nèi)每一象素點(diǎn)為圓心，29.5為半徑按照計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中圓的Bresenham算法［3］做圓，盡管圓心變化，但因半徑固定，此算法得到的圓周象素點(diǎn)個(gè)數(shù)及圓周的象素表示形狀固定。程序中做一計(jì)數(shù)器，將區(qū)域內(nèi)所有象素點(diǎn)的初始值賦值為0，每次做圓過程中，將在圓周上的區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)的計(jì)數(shù)器值加1，掃描區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)后，區(qū)域內(nèi)計(jì)數(shù)器值最大的點(diǎn)即為最大內(nèi)切圓圓心。

上述做法的合理性是：如圖3所示，圓O是最大內(nèi)切圓，而圓O為某一個(gè)非最大圓。由于半徑是固定的，圓心象素點(diǎn)的計(jì)數(shù)器值增加當(dāng)且僅當(dāng)它位于以它的圓周上區(qū)域點(diǎn)為圓心的圓周上。由此可知圓心點(diǎn)的計(jì)數(shù)器值等于其圓周上點(diǎn)位于區(qū)域內(nèi)象素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。從圖3可看出，圓O的圓心計(jì)數(shù)器值明顯大于圓O的圓心計(jì)數(shù)器的值。

該方法的優(yōu)點(diǎn)是最大內(nèi)切圓的圓周不必全部在區(qū)域內(nèi)部，即最大內(nèi)切圓的圓心象素點(diǎn)的計(jì)數(shù)器的值可能小于其圓周點(diǎn)象素的個(gè)數(shù)，而只需計(jì)數(shù)器的值最大即可。這樣可忽略真實(shí)切片邊緣進(jìn)行數(shù)碼轉(zhuǎn)換（象素顯示）時(shí)的誤差。在bmp格式下，二維切片邊緣并不是平滑的曲線，而是齒狀形式，在對血管切片獲取的過程中就有誤差產(chǎn)生，不應(yīng)該通過判斷其是否全在黑色區(qū)域內(nèi)來找到最大內(nèi)切圓，如果某一圓只有一象素點(diǎn)不在黑色區(qū)域，可能該圓是實(shí)際血管切片（未轉(zhuǎn)化為bmp格式之前血管切片）的最大內(nèi)切圓，且實(shí)際只能存在一個(gè)這樣的圓。

33 中軸線方程的擬合求解

利用所求得的最大內(nèi)切圓圓心坐標(biāo)，通過Matlab軟件中的曲線擬合函數(shù)ployfit得到中軸線方程。由于方程的特殊性，本研究采取分段擬合的方式。

計(jì)算結(jié)果為：t=0~29X(t)=0.00090547846488*t.^3+0.0067784235874*t.^2+0.0784535895423*t.-0.295780088597090

Y(t)=-0.006008085052*t.^2+0.147566585759*t+149.264564456547Z(t)=t

t=30~99X(t)=0.000036785469*t^4-0.010418543628*t.^3+1.057784235874*t.^2-35.057946695578*t.+469.5578462318

Y(t)=0.0000458326*t^4+0.00098784455346*t^3-0.345864521232*t.^2+22.175546489658987*t-202.11102121284

Z(t)=t

依據(jù)上述方程，利用Matlab軟件或Pro/engineer軟件都可在計(jì)算機(jī)上再現(xiàn)該血管的中軸曲線及血管本身的三維圖像。

參考文獻(xiàn)

1 汪國昭，陳凌均．血管三維重建的問題．工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)，2002，19 supp（2）： 55～58

2 應(yīng)榮超．人下頜下腺淋巴管、血管和腺導(dǎo)管的計(jì)算機(jī)三維重建技術(shù)．解剖學(xué)報(bào)，1991，22 （4）：342～346

3 潘云鶴． 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)―原理、方法及應(yīng)用．第一版．高等教育出版社，2002，37～45

4 郎銳．?dāng)?shù)字圖像處理學(xué) visual C++實(shí)現(xiàn)． 北京希望電子出版社，2002，58～64

三維圖像范文第2篇

采集設(shè)備進(jìn)行三維掃描的過程是一個(gè)實(shí)時(shí)曲面配準(zhǔn)的過程。盡管這一過程有一定的魯棒性，但是掃描對象的姿態(tài)變化很容易干擾配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度[7]。因此在采集三維人臉圖像前應(yīng)和被采集人進(jìn)行必要的溝通，防止采集過程中因被采集人說話或移動(dòng)導(dǎo)致配準(zhǔn)失效而中斷操作。為了在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)減少重復(fù)數(shù)據(jù)量，使用手持式3D掃描儀時(shí)，需要按照一定的移動(dòng)順序?qū)θ四槇D像進(jìn)行擷取[8,9]。采取的掃描順序（見圖2）是從被采集人的一側(cè)耳部開始，上下S型經(jīng)鼻面部向另一側(cè)耳部移動(dòng)，然后向下采集下巴被遮擋部位的圖像，最后回到開始的部位完成掃描（單幀曲面范圍90mm×70mm~180mm×140mm）。這樣做的好處，一是不會(huì)遺漏采集部位；二是符合人臉面部結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，如果采用橫向S型掃描則要多次經(jīng)過鼻翼兩側(cè)，這就增加了掃描難度；三是固定了采集順序，在預(yù)處理時(shí)可以快速找到需要修改或刪除的某一幀或幾幀圖像。對耳朵、鼻翼兩側(cè)、下唇至下巴中間結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的曲面，在采集時(shí)，可以采取小角度變換掃描儀打光角度。對下巴的采集，可以將掃描儀從下方盡量接近被采集人身體并向上打光，以減少由于遮擋形成的空洞。因手持式3D掃描儀的便攜特點(diǎn)（≤1kg），采集現(xiàn)場只要具備交流電，在明視照度下即可進(jìn)行操作，所以非常方便在非實(shí)驗(yàn)室環(huán)境進(jìn)行采集。

2對采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理

采集到的原始數(shù)據(jù)是一個(gè)曲面幀集合，根據(jù)采集時(shí)間、幀速率的不同包含400~1500個(gè)曲面幀數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)合成一個(gè)完整的三維人臉圖像之前需要一系列的模型處理。主要包括：整體配準(zhǔn)、光順合成、補(bǔ)洞、小型對象過濾、簡化網(wǎng)格以及紋理映射等步驟[7,10]。對于大部分一次性采集完成且自動(dòng)配準(zhǔn)較好的數(shù)據(jù)，使用上述自動(dòng)處理都能夠取得良好效果。但由于光照條件的細(xì)微變化、臉部皮膚的光滑程度不同，或者曲面結(jié)構(gòu)相互遮擋等因素，一些模型自動(dòng)處理的結(jié)果并不理想，如圖3左所示，自動(dòng)配準(zhǔn)造成了明顯的裂紋。這不但會(huì)影響視覺效果，還對后期的深入應(yīng)用造成干擾[11]。這就需要經(jīng)過人工干預(yù)配準(zhǔn)獲得理想的效果（見圖3右）。

人工干預(yù)配準(zhǔn)主要包括三個(gè)步驟：第一步要先找出自動(dòng)配準(zhǔn)不理想的幀或幀集合，將其選取移出成為新的幀集合。如圖4所示，計(jì)算機(jī)在自動(dòng)配準(zhǔn)掃描圖像時(shí)出現(xiàn)了較大的偏離（見圖4左），這就要對偏離的曲面進(jìn)行人工篩選，生成新的幀集合（見圖4右）。有的采集圖像可能包含多個(gè)曲面的圖像，分離出不止一個(gè)幀集合，可根據(jù)具體的采集結(jié)果分離出二個(gè)或二個(gè)以上的幀集合，每個(gè)幀集合應(yīng)保持在一個(gè)連續(xù)的曲面內(nèi)且互相包含重合區(qū)域。第二步是在分離出的幀集合之間進(jìn)行特征對齊，即在需要拼合的兩部分幀集合上標(biāo)記多個(gè)特征比較明顯的相同部位（同名點(diǎn)），例如眼角、嘴角、耳廓、鼻尖、鼻翼等部位（見圖5）。如果分離圖像沒有共同的明顯的特征，也可以通過人工交互移動(dòng)待配準(zhǔn)的幀集合與參考幀集合盡量對齊重合，其重合精度主要依賴人眼。第三步是自動(dòng)拼接網(wǎng)格。如果把“特征對齊”理解為對分離圖像的“粗拼”，那么“拼接網(wǎng)格”即是對分離圖像的“細(xì)拼”。在自動(dòng)拼接網(wǎng)格的基礎(chǔ)上再“允許圖像紋理拼接”，這樣就得出人工擬合后的三維圖像，后續(xù)可以重復(fù)整體配準(zhǔn)和光順合成的過程，達(dá)到更好的處理效果。另外，人工干預(yù)也可以通過刪除個(gè)別幀圖像以獲取較好的圖像質(zhì)量。例如圖6就是通過刪除單幀，來修補(bǔ)眨眼造成的閉眼圖像。

三維圖像范文第3篇

【關(guān)鍵詞】 解剖學(xué)

Comparison between images of threedimensional reconstruction of digital virtual pancreas and traditional profiles of anatomy

【Abstract】 AIM: To compare the images of the threedimensional reconstruction of the pancreas with profiles of the traditional teaching materials so as to provide more precise anatomical data for surgery and anatomical study. METHODS: Threedimensional reconstruction images of the pancreas based on the Virtual Chinese HumanF1 were used and compared with the traditional anatomical profiles. RESULTS: There were some distinct differences between the pancreas images of the threedimensional reconstruction and the profiles of traditional teaching materials for anatomy. The threedimensional reconstruction images were more precise and easier to understand. CONCLUSION: Virtual images， more precise in displaying the accurate structure of the human body， is a new approach to anatomical teaching and learning.

【Keywords】 threedimensional reconstruction; virtual image; anatomy

【摘要】 目的： 研究數(shù)字化虛擬胰腺三維重建圖像與傳統(tǒng)解剖學(xué)圖像，試圖為解剖學(xué)和臨床外科提供更為準(zhǔn)確的解剖學(xué)依據(jù)及解剖學(xué)研究方法. 方法： 采用基于虛擬中國人女性一號(hào)的胰腺三維重建及三維可視化數(shù)字圖像資料，與傳統(tǒng)的解剖學(xué)圖像進(jìn)行對比分析. 結(jié)果： 三維重建的圖像與傳統(tǒng)解剖學(xué)圖像在某些結(jié)構(gòu)上有明顯的差別，三維重建圖像更為真實(shí)直觀，更加便于學(xué)習(xí)和理解. 結(jié)論： 虛擬重建圖像形象逼真，能真實(shí)還原組織器官結(jié)構(gòu)的本來面貌，是解剖學(xué)研究和學(xué)習(xí)的新途徑.

【關(guān)鍵詞】 三維重建；虛擬圖像；解剖學(xué)

0引言

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展始于對人尸體的解剖學(xué)研究，傳統(tǒng)的解剖學(xué)是通過對人尸體的剖切、觀察、測量，繪圖還原人體結(jié)構(gòu)而來的. 而CT，MRI現(xiàn)代影像技術(shù)的發(fā)展，拓寬了人體器官的觀察與研究，通過電子計(jì)算機(jī)三維重建醫(yī)學(xué)圖像的方法開拓解剖學(xué)研究的新領(lǐng)域［1］. 我們通過比較胰腺三維重建醫(yī)學(xué)圖像與傳統(tǒng)解剖學(xué)圖像，試圖為解剖學(xué)和臨床外科提供更為科學(xué)的解剖學(xué)依據(jù)及解剖學(xué)研究方法.

1材料和方法

1.1材料

數(shù)據(jù)來源與三維圖像重建： 本研究的原始數(shù)據(jù)來源于南方醫(yī)科大學(xué)臨床解剖研究所虛擬中國人女性一號(hào)（VCHF1）數(shù)據(jù)集［2］. 我們對經(jīng)過配準(zhǔn)的圖像，采用ACDSee看圖軟件，從邊界明顯的圖像開始，逐張審閱，確定邊界. 然后Photoshop7.0對原始圖像進(jìn)行處理，采用套索、鋼筆等圖像處理工具，描繪胰腺及需要重建的組織結(jié)構(gòu)圖像邊界，刪除無關(guān)的圖像要素，存盤，完成一次圖像分割. 為了保證準(zhǔn)確再現(xiàn)胰腺原始構(gòu)像，圖像處理必須從邊界明顯的圖片開始，按圖片序列逐一進(jìn)行分割.

全部圖像分割完畢后，將全部圖像讀入，然后應(yīng)用高斯平滑算法進(jìn)行平滑，接著使用等高面的算法進(jìn)行邊界的提取，分別提取胰腺、十二指腸、膽總管、動(dòng)脈及靜脈系統(tǒng)的表面信息，完成表面信息的提取后，再次使用平滑算法，以確保表面的平滑性. 最后將提取出來的表面信息寫成Visualization Toolkit（VTK）文件. 至此，使用由VC+編寫的GUI程序調(diào)用并顯示這個(gè)VTK文件，就能看到最終的重建結(jié)果（Fig 1）.

1.2方法

根據(jù)專業(yè)研究方向，我們采用傳統(tǒng)的解剖學(xué)教學(xué)例圖，選取胰腺、十二指腸及腹部血管有關(guān)的解剖圖像進(jìn)行比較.

2結(jié)果

2.1重建圖像與解剖學(xué)中相對應(yīng)圖像的比較在VCHF1數(shù)據(jù)虛擬重建的圖像中，胰腺立體感強(qiáng)，能三維可視化，可以從不同角度進(jìn)行觀察，胰腺的外形復(fù)雜，可見胰腺周圍組織結(jié)構(gòu)在胰腺表面的壓跡，充分反應(yīng)了胰腺與周圍組織互為滲透式結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性（Fig 1，2）. 傳統(tǒng)的解剖學(xué)教學(xué)例圖中的胰腺形態(tài)較為規(guī)則，未能充分表現(xiàn)胰腺復(fù)雜的毗鄰關(guān)系（Fig 3）.

2.2腹主動(dòng)脈和下腔靜脈在三維重建圖像中可見腹主動(dòng)脈和下腔靜脈之間有明顯的距離（Fig 4），左右腎靜脈不在同一平面匯入下腔靜脈，下腔靜脈因腎靜脈的匯入明顯變粗，并且走向有所改變. 傳統(tǒng)的解剖學(xué)教學(xué)例圖中的腹主動(dòng)脈和下腔靜脈則緊密相連，關(guān)系緊密，與腎靜脈的關(guān)系表現(xiàn)不夠（Fig 5）.

2.3十二指腸三維重建的十二指腸從降段到空腸起始處，腸管外形變化較大，降段扁狹，體現(xiàn)了受膽囊擠壓的特點(diǎn). 十二指腸降段的中下部分及水平段與胰腺的關(guān)系緊密，而十二指腸降段的起始部分則與胰腺有明顯的距離（Fig 1，6），傳統(tǒng)的解剖學(xué)教學(xué)例圖中的十二指腸外形規(guī)則，完全包繞胰腺頭部（Fig 3）.

2.4膽總管、門靜脈、肝總及肝固有動(dòng)脈解剖學(xué)教材中常把三者的解剖關(guān)系固定化［3］，三維重建所見的膽總管、門靜脈、肝總及肝固有動(dòng)脈的解剖關(guān)系在行程中有明顯的變化，膽總管、門靜脈及肝固有動(dòng)脈在十二指腸的上緣較為接近，在十二指腸下緣膽總管與門靜脈及腸系膜上靜脈的關(guān)系并非緊密，有明顯的間距（Fig 4， 6）.

2.5腸系膜上動(dòng)脈及腸系膜上靜脈三維重建的腸系膜上動(dòng)脈和腸系膜上靜脈，其主干與肢體上的同名動(dòng)靜脈不同，沒有肢體同名動(dòng)靜脈那樣的血管鞘，二者不并行，并非傳統(tǒng)的解剖學(xué)教學(xué)例圖上的樣并行（Fig 7）. 腸系膜上動(dòng)脈與腸系膜上靜脈雖為同名動(dòng)靜脈，但腸系膜上靜脈屬門靜脈系統(tǒng)，并不直接匯入下腔靜脈，其功能決定其走向與同名動(dòng)脈有所不同.

3討論

3.1解剖學(xué)教學(xué)及學(xué)習(xí)的新方法和途徑傳統(tǒng)的解剖學(xué)二維平面圖像在闡明三維立體的人體結(jié)構(gòu)上有著先天的不足，美國可視人工程開拓了人體解剖學(xué)研究一個(gè)新的領(lǐng)域，虛擬中國人工程的成功已經(jīng)催生了新的解剖學(xué)研究［4］. 我們基于VCHF1的胰腺三維重建及三維可視化數(shù)據(jù)圖像資料，是人體胰腺及周圍重要組織結(jié)構(gòu)的真實(shí)還原，完全展示了胰腺及周圍重要組織結(jié)構(gòu)的解剖關(guān)系，能以三維可視化的方式從不同角度進(jìn)行展示，可以根據(jù)需要設(shè)置不同的透明度，透視觀察胰腺、十二指腸、膽總管、動(dòng)脈及靜脈系統(tǒng)的相互關(guān)系（Fig 4， 6），結(jié)合傳統(tǒng)教材的圖像與實(shí)體解剖，能更好地理解真實(shí)的三維人體結(jié)構(gòu)，克服了解剖學(xué)教學(xué)中剖切后不能很好還原其真實(shí)解剖位置的不足，將使解剖學(xué)的教學(xué)更加充實(shí)和豐富多彩，對學(xué)習(xí)有極大幫助.

3.2解剖學(xué)圖譜的三維可視化對傳統(tǒng)解剖學(xué)的補(bǔ)充和發(fā)展傳統(tǒng)的解剖學(xué)是通過對人尸體的剖切、觀察、測量，繪圖還原人體結(jié)構(gòu)而來的，難免有人為的理想化因素（Fig 3， 5， 7）. 我們在實(shí)際工作中也常感到解剖學(xué)圖譜與真實(shí)人體的差別，圖譜上的二維平面圖像也難以說明人體的三維立體結(jié)構(gòu). 通過與相應(yīng)圖像的比較，結(jié)合實(shí)際工作的經(jīng)歷，我們認(rèn)為即使是傳統(tǒng)權(quán)威教科書，有些圖像與實(shí)際人體也是有較明顯差別的. Reinig等［5］在美國可視人研究中認(rèn)為虛擬重建的圖像是實(shí)時(shí)互動(dòng)真實(shí)的解剖學(xué)，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)解剖學(xué)圖譜的不足. 虛擬VCHF1數(shù)據(jù)是高度真實(shí)的人體斷面數(shù)字化圖像. 基于VCHF1數(shù)據(jù)三維重建的胰腺及周圍結(jié)構(gòu)三維可視化圖像，是人體組織器官立體結(jié)構(gòu)的真實(shí)體現(xiàn)，高度真實(shí)還原人體的胰腺及周圍結(jié)構(gòu)，是對傳統(tǒng)教材中失真或理想化圖像的完善和補(bǔ)充.

3.3解剖學(xué)圖譜的三維可視化有助于臨床外科的發(fā)展通過虛擬重建加深對臨床解剖學(xué)的理解，是促進(jìn)外科發(fā)展的有效途徑. 方馳華等［6］證明三維重建肝臟管道是研究肝臟管道的理想方法. Uchida等［7］以CT圖像的三維重建研究胰腺的血供. 充分理解胰腺周圍解剖是胰腺十二指腸切除手術(shù)的關(guān)鍵，胰頭癌根治手術(shù)還必須注意腎靜脈［8］. 胰腺柔軟，離體后不易定形，其在人的真實(shí)外形不易理解，胰腺及周圍組織結(jié)構(gòu)大多是腹膜后的深在器官，外科醫(yī)生在一般的腹部手術(shù)中難以觀察到，也因其復(fù)雜的周邊結(jié)構(gòu)不易進(jìn)行探查和觸摸，因此，常有高年資的腹部外科醫(yī)師對胰腺及其周圍結(jié)構(gòu)感到陌生，這也可能是胰腺外科手術(shù)是腹部外科手術(shù)難點(diǎn)的原因之一. 本研究圖像資料數(shù)字化，以三維可視化的形式，通過任意角度的旋轉(zhuǎn)，全方位顯示胰腺及其周圍結(jié)構(gòu). 也可設(shè)置不同的透明度，或?qū)⑷我馊舾煞N結(jié)構(gòu)的透明度設(shè)置為0，將其隱藏（Fig 4， 6），便于對深面組織結(jié)構(gòu)的觀察理解，對臨床醫(yī)師理解掌握胰腺的解剖關(guān)系有極大幫助.

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三維圖像范文第4篇

關(guān)鍵詞：三維動(dòng)畫 變換域；數(shù)字水??；魯棒性；抗幾何攻擊

中圖分類號(hào)：TP309.7

研究三維動(dòng)畫數(shù)字水印算法，首先要了解三維動(dòng)畫的特點(diǎn)，根據(jù)三維動(dòng)畫的特點(diǎn)，結(jié)合各種數(shù)學(xué)變換設(shè)計(jì)出適合三維動(dòng)畫的數(shù)字水印算法。本文設(shè)計(jì)了一種基于三維DWT-DCT變換的三維動(dòng)畫的水印算法。

1 三維動(dòng)畫的特點(diǎn)

三維動(dòng)畫的制作主要有經(jīng)過以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：前期準(zhǔn)備工作（完成動(dòng)態(tài)分鏡頭腳本制作）、建立3D模型、三維動(dòng)畫效果雛形制作、制作三維模型的貼圖和材質(zhì)、為模型添加骨骼和蒙皮，制作動(dòng)態(tài)效果、三維動(dòng)畫燈光和特效制作、三維動(dòng)畫渲染輸出、后期配樂和剪輯。仔細(xì)研究三維動(dòng)畫制作過程，三維動(dòng)畫的盜版侵權(quán)行為多出現(xiàn)在貼圖材質(zhì)、渲染輸出圖像序列和后期合成的視頻成品三個(gè)環(huán)節(jié)。

目前針對三維動(dòng)畫后期合成視頻的盜版侵權(quán)問題在很多著作中已經(jīng)做了相關(guān)討論，但是，三維動(dòng)畫的版權(quán)保護(hù)不只是最終視頻歸屬問題。通過大量視頻數(shù)字水印算法的研究法發(fā)現(xiàn)，視頻在進(jìn)行數(shù)字水印保護(hù)前同樣需要將視頻分割成不同的鏡頭，再將鏡頭根據(jù)相應(yīng)的方法分解出一個(gè)個(gè)的關(guān)鍵幀，然后將關(guān)鍵幀處理為視頻體數(shù)據(jù)，最后從視頻體數(shù)據(jù)中得到視頻特征向量后再進(jìn)行水印相關(guān)算法的添加，這種想法把保護(hù)的重點(diǎn)放在最終的視頻成果，忽略了三維動(dòng)畫制作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，所以視頻水印算法更適合于錄制拍攝的視頻文件，而對三維動(dòng)畫制作的關(guān)鍵成果保護(hù)程度不夠，但對于三維動(dòng)畫的數(shù)字水印保護(hù)有很大的借鑒意義。

2 三維動(dòng)畫數(shù)字水印算法實(shí)現(xiàn)

三維動(dòng)畫作品的版權(quán)保護(hù)重點(diǎn)在于貼圖和渲染輸出的眾多序列，結(jié)合三維動(dòng)畫的特點(diǎn)和制作原理，本文提出了一種基于DWT-DCT變換的數(shù)字水印算法。

2.1 算法設(shè)計(jì)

本算法選擇二值圖像作為數(shù)字水印信息嵌入到三維動(dòng)畫文件中。我們首先將三維動(dòng)畫圖像序列首先進(jìn)行三維DWT變換，然后對其近似系數(shù)再進(jìn)行DCT變換，然后將正系數(shù)用“1”表示，負(fù)系數(shù)和零用“0”表示，由此我們就可以得到圖像序列的一個(gè)二值的特征向量。當(dāng)三維圖像序列數(shù)據(jù)經(jīng)過各種幾何攻擊后，同樣用上述方法分別提取受到幾何攻擊后的特征向量，然后通過計(jì)算三維圖像序列在經(jīng)受幾何攻擊前后的特征向量的歸一化相關(guān)系數(shù)，確定此方法找到的特征向量是否能夠體現(xiàn)三維圖像序列的特征。

2.1.1 數(shù)字水印的嵌入

第1步：首先從渲染輸出的幾千幅圖像序列中選擇關(guān)鍵幀圖像，然后將這些圖像進(jìn)行預(yù)處理，并在時(shí)間軸方向上疊加成三維圖像數(shù)據(jù)，記為F（i，j，k）；然后對三維圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)F（i，j，k）進(jìn)行三維DWT變換，得到系數(shù)矩陣Ca_Cd（i，j，k）；接著使Ca（i，j，k）這個(gè)近似系數(shù)作全局DCT變換以獲得DF（i，j，k）這個(gè)系數(shù)矩陣；取出低中頻系數(shù)的前L個(gè)值，并通過對DF（i，j，k）系數(shù)進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算得到該三維圖像數(shù)據(jù)的一個(gè) V（j），具體做法是當(dāng)DCT系數(shù)為正時(shí)用“1”表示，系數(shù)為負(fù)或零時(shí)用“0”表示。

第2步：根據(jù)要嵌入的水印W（j）和已提取的三維圖像數(shù)據(jù)的特征向量V（j），利用哈希函數(shù)，生成二值邏輯序列Key（j）。

第3步：保存密鑰Key（j），在提取水印時(shí)使用。通過將密鑰Key（j）向第三方申請版權(quán)保護(hù)，確定三維動(dòng)畫的所有權(quán)歸屬。

在該水印嵌入算法中，水印信息并沒有嵌入到三維圖像數(shù)據(jù)當(dāng)中，是一種零水印嵌入，這將不會(huì)影響三維動(dòng)畫最終合成的質(zhì)量。

2.1.2 數(shù)字水印的提取

第1步：選擇同樣的三維動(dòng)畫渲染輸出的圖像序列或需檢測視頻文件（需檢測的視頻需經(jīng)相關(guān)軟件轉(zhuǎn)換成圖像序列），然后經(jīng)由上述方式預(yù)處理后，在時(shí)間軸上疊加成三維圖像數(shù)據(jù)，記為F’（i，j，k）。

第2步：對三維圖像數(shù)據(jù)F’（i，j，k）進(jìn)行三維DWT變換，得到系數(shù)矩陣Ca_Cd’（i，j，k）；接著使Ca（i，j，k）這個(gè)近似系數(shù)作全局DCT變換以獲得DF（i，j，k）這個(gè)系數(shù)矩陣；從所有的低中頻系數(shù)中取出前面的256個(gè)數(shù)值，然后通過對DF’（i，j，k）系數(shù)進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算得到該三維動(dòng)畫的一個(gè)特征向量V（j）。

第3步：根據(jù)存在第三方的在嵌入水印時(shí)生成的Key（j）和三維圖像數(shù)據(jù)的特征向量V’（j），利用Hash函數(shù)可以提取出待測三維動(dòng)畫圖像序列的水印信息W’（j）。

第4步：和原始分組水印信息作對比，判斷水印算法的魯棒性。圖2為三維動(dòng)畫數(shù)字水印的提取方法。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

在該算法中，我們首先從幾千幅三維圖像序列中選取出6幅關(guān)鍵幀，然后將選取的圖像大小修改為300×300大小，將修改好的圖像在時(shí)間軸上疊加為體數(shù)據(jù)。選擇一幅64×64的二值圖像作為要嵌入的水印圖片，如圖1所示。

圖1 水印圖像

該水印算法選取的水印信息不需要真正的嵌入的宿主對象中，因此，水印的嵌入不影響宿主對象的顯示效果。當(dāng)有人有意或無意的對三維動(dòng)畫作品進(jìn)行攻擊時(shí)，可以通過觀察從待檢測的動(dòng)畫作品中提取的水印圖像的效果來確定該水印算法的抗幾何攻擊能力和魯棒性的強(qiáng)健性。

選擇待測的三維動(dòng)畫圖像體數(shù)據(jù)，在圖像體數(shù)據(jù)未受到攻擊時(shí)，從其中提取的水印圖像完整清晰。

為了驗(yàn)證該算法的穩(wěn)定性，分別對三維圖像體數(shù)據(jù)進(jìn)行了平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和剪切等各種攻擊，然后，對再分別對攻擊后的對象做水印的提取，下面我們通過實(shí)驗(yàn)來說明該算法的魯棒性，仿真平臺(tái)采用Matlab2010b。

從攻擊后的對象中提取到的水印效果可見，基于三維DWT-DCT變換的三維動(dòng)畫 具有較好的 能力和一定的魯棒性。

3.1 抗平移攻擊能力

首先對視頻進(jìn)行平移處理，圖2（a）給出了視頻水平左移10%的視頻圖像，幀圖像明顯看出有移動(dòng)，此時(shí)水印仍能被檢測出，提取出的水印圖像見圖2（b）。表明該水印方案有很強(qiáng)的抵抗平移攻擊的能力。

（a）水平左移10%后的視頻幀圖像 （b）提取的水印圖像

圖2 水印水平移動(dòng)攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2 抗旋轉(zhuǎn)攻擊能力

對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)攻擊處理。圖3（a）是順時(shí)旋轉(zhuǎn)3°的視頻幀圖像的效果，幀圖像明顯看到了旋轉(zhuǎn)效果，但此時(shí)水印檢測器仍然能檢測到水印，提取出的水印圖像如圖3（b）所示。

（a）順時(shí)旋轉(zhuǎn)3°時(shí)的視頻幀圖像 （b）提取的水印圖像

圖3 水印抗旋轉(zhuǎn)攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.3 抗縮放攻擊能力

對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放變換處理。圖4（a）是放大兩倍的視頻幀圖像的效果，幀圖像明顯看到了放大的效果，但此時(shí)水印檢測器仍然能檢測到水印，提取出的水印圖像如圖4（b）所示。

（a）放大兩倍的視頻幀圖像 （b）提取的水印圖像

圖4 水印抗縮放攻擊實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.4 抗剪切攻擊能力

對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行剪切攻擊處理。圖5（a）是Y軸剪切10%的視頻幀圖像的效果，仍能提取出水印，提取出的水印圖像如圖5（b）所示。

（a）Y軸剪切10%時(shí)的視頻幀圖像 （b）提取的水印圖像

圖5 Y軸剪切后實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)束語

本文提出的基于DWT-DCT變換的水印算法中，所選取的水印信息不需要真正的嵌入的宿主對象中，因此，水印的嵌入不影響宿主對象的顯示效果。當(dāng)有人有意或無意的對三維動(dòng)畫作品進(jìn)行攻擊時(shí)，通過上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果觀察發(fā)現(xiàn)，從被攻擊的三維動(dòng)畫作品中人能提取到水印圖像，因此，該水印算法具有較好的抗幾何攻擊能力，魯棒性的強(qiáng)健性，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：樊宇（1980.09-），女，河南南陽人，講師，本科，研究方向：多媒體技術(shù)、動(dòng)畫制作。

三維圖像范文第5篇

關(guān)鍵詞：  三維CT;關(guān)節(jié)面骨折;治療

自2005年以來對56 例累及關(guān)節(jié)面骨折應(yīng)用三維CT重建，對其臨床應(yīng)用價(jià)值及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行探討。

1 資料與方法

1.1 一般資料

自2005年至今，共收治累及關(guān)節(jié)面骨折56 例(包括髖臼骨折11 例、脛骨平臺(tái)骨折25 例、腕關(guān)節(jié)骨折20 例)，術(shù)前均進(jìn)行X線攝片、CT掃描檢查(CT機(jī)型號(hào)為GElightsped8排螺旋CT)。

1.2 方法

CT常規(guī)掃描層厚/間隔均為5 mm，將掃描所得數(shù)據(jù)分解層厚/間隔為1.25/1.25 mm，用三維CT軟件直接對目標(biāo)關(guān)節(jié)面進(jìn)行重建處理，即時(shí)可得到清晰和直觀的目標(biāo)關(guān)節(jié)面三維圖像，結(jié)合X線攝片以及重建所得三維圖像依據(jù)AO協(xié)會(huì)骨折分類方法對骨折進(jìn)行分型，制訂治療方案并作手術(shù)規(guī)劃。4 例髖臼骨折中3 例行手術(shù)治療，20 例脛骨平臺(tái)骨折中15 例行手術(shù)治療(12 例行植骨)，11 例距下關(guān)節(jié)骨折7 例行手術(shù)治療。

2 討 論

移位的累及關(guān)節(jié)骨折尤其是下肢的承重關(guān)節(jié)骨折如不能準(zhǔn)確復(fù)位、堅(jiān)強(qiáng)內(nèi)固定，常常會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)傷性關(guān)節(jié)炎甚至功能殘疾。手術(shù)前進(jìn)行認(rèn)真的規(guī)劃是骨科醫(yī)生治療成功的關(guān)鍵，包括手術(shù)指征的正確掌握、骨折分型的正確判定、選擇合適的手術(shù)入路、內(nèi)固定方法及內(nèi)固定物等。而在手術(shù)時(shí)，無論采用何種切口，手術(shù)野中只能顯露目標(biāo)的一部分，對病變組織之間或病變組織與正常組織之間的空間位置關(guān)系并不知曉，所以手術(shù)操作經(jīng)常有相當(dāng)?shù)碾y度。

以往骨科醫(yī)生制定手術(shù)計(jì)劃主要依靠X線攝片，X線攝片是二維圖像，而關(guān)節(jié)是一種復(fù)雜結(jié)構(gòu)，例如髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)、跟距關(guān)節(jié)等其表面均為不規(guī)則曲面，不論讓患者如何變換，改變投照方向所得的二維X線攝片均因骨塊重疊及軟組織疊影而不能很全面直觀地顯示關(guān)節(jié)面情況。關(guān)節(jié)越深、關(guān)節(jié)面曲度越大，X線片就越難準(zhǔn)確、直觀地反映關(guān)節(jié)面塌陷及骨折塊位移的情況[1]。

本文對骨折關(guān)節(jié)進(jìn)行快速CT掃描，患者無需變換，甚至不必拆除石膏外固定，較傳統(tǒng)X線攝片相比大大減少了患者的痛苦及X線照射量。通過計(jì)算機(jī)圖像數(shù)字技術(shù)，將二維CT圖像進(jìn)行三維重建后，可以將其他骨及軟組織影、石膏影等隱去，只剩下單獨(dú)的目標(biāo)骨關(guān)節(jié)，將得到的圖像在屏幕上進(jìn)行任意旋轉(zhuǎn)，可以從任意角度觀察該關(guān)節(jié)面，對該關(guān)節(jié)的損傷情況獲得一個(gè)較全面的認(rèn)識(shí)。

通過將形成的三維圖像在圖形工作站上實(shí)時(shí)旋轉(zhuǎn)，可以清楚地看到骨折線，證實(shí)骨折的存在;看到骨折線的走行方向、主要骨折塊的體積、形狀及如何相對位移;關(guān)節(jié)面損傷情況或者塌陷發(fā)生的位置及程度。還可以判斷出將關(guān)節(jié)面軟骨復(fù)位后關(guān)節(jié)面下方是否會(huì)有明顯的骨質(zhì)缺損，從而判斷在進(jìn)行復(fù)位及內(nèi)固定手術(shù)時(shí)是否需要同時(shí)進(jìn)行植骨術(shù)?？梢栽诠钦坳P(guān)節(jié)的三維圖像上模擬設(shè)計(jì)鋼板放置部位或螺絲釘進(jìn)針位置，模擬設(shè)計(jì)螺紋釘?shù)恼_方向使其能夠固定足夠體積的骨塊，從而盡可能使內(nèi)固定可靠，為手術(shù)后進(jìn)行相對早期的功能鍛煉創(chuàng)造條件[2～4]。

對于累及關(guān)節(jié)面的復(fù)雜骨折，尤其是下肢承重關(guān)節(jié)骨折，三維CT重建具有很重要的臨床價(jià)值，它能很直觀地顯示骨折關(guān)節(jié)的損傷情況，有助于骨折正確分型，為骨科醫(yī)師進(jìn)行合適的治療方案選擇提供依據(jù)。隨著多排螺旋CT的快速發(fā)展，三維CT重建技術(shù)更快捷、簡單、實(shí)用，圖像更加清晰。目前在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展出了計(jì)算機(jī)輔助外科手術(shù)系統(tǒng)，通過將手術(shù)目標(biāo)進(jìn)行三維圖像重建使外科醫(yī)生對手術(shù)區(qū)域內(nèi)的情況在手術(shù)前加深認(rèn)識(shí)，可以對手術(shù)中將出現(xiàn)的問題于術(shù)前進(jìn)行評(píng)價(jià)、分析，從而提出決策，通過進(jìn)行術(shù)前手術(shù)設(shè)計(jì)及計(jì)算機(jī)模擬手術(shù)操作等進(jìn)行充分演練，使醫(yī)生在術(shù)前進(jìn)行一次無損傷的“解剖”，既可減少手術(shù)中骨折范圍的剝離程度，又可縮短真正手術(shù)所需要的時(shí)間，可以明顯提高手術(shù)的安全性及手術(shù)質(zhì)量，減少術(shù)后感染，有利于骨折的早期愈合。