人體復(fù)雜骨骼醫(yī)學(xué)圖像處理及三維重建技術(shù).pdf

1、該課題嘗試將計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)、CAD/CAM、人體工程技術(shù)相結(jié)合,利用CT數(shù)據(jù)重建技術(shù),將人體下頜骨的CT掃描圖像的二維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,生成三維下頜骨模型,再將此模型的幾何特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)控加工代碼,在加工中心上制造出模型實(shí)體.該論文正是根據(jù)醫(yī)學(xué)圖象處理的這一實(shí)際背景,在鐵道部科研基金的資助下開展的.該文的主要研究內(nèi)容如下:1.將遺傳算法引入到圖像閾值選取中,以有效提高閾值選取方法的性能.根據(jù)應(yīng)用遺傳算法獲得的最優(yōu)化閾值對圖像進(jìn)行二值化.2

2、.利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理二值圖像,比較容易的獲得圖像的邊緣,避免了復(fù)雜的計(jì)算.3.為了獲得平面信息,該文采用了具有自適應(yīng)的交互式采樣算法,對圖像進(jìn)行矢量化.獲得圖像的輪廓曲線后,為了建立符合要求的曲面模型,必須對曲線進(jìn)行光順.4.根據(jù)模糊集合理論構(gòu)造一個(gè)模糊環(huán)境,建立模糊罰函數(shù),并應(yīng)用到遺傳算法中,求得全局最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)了對曲線的光順.5.利用輪廓邊界二維插值曲線生成網(wǎng)格,在網(wǎng)格的基礎(chǔ)上生成雙二次B樣條曲面片,最后將曲面片拼結(jié)成三維模型,實(shí)現(xiàn)