基于GPU硬件加速的三维重建算法研究

【摘要】：随着医学成像技术的发展,成像设备提供的二维数字断层图像序列的分辨率在逐渐提高,其包含的人体内部器官的三维信息也在逐渐增多。将三维重建技术应用于医学数据,可将解剖信息、结构信息、位置信息等在医学诊断中具有重要应用价值的三维信息更加直观的展示,为提高医疗诊断和治疗规划的准确性与科学性奠定基础。三维可视化主要分为面绘制和体绘制两大类。本文的研究重点是提高医学图像重建过程的实时性与交互性。对面绘制算法的实现,主要完成了以下三个方面的工作。第一,在对面绘制移动立方体算法(Marching Cubes,MC)的深入理解基础上,实现了基于区域增长法的MC算法改进。在VTK可视化平台上实现了标准算法和改进算法的三维重建过程,并对重建结果在成像质量和重建时间两个方面做出了分析。第二,将图形处理单元(Graphic Process Unit,GPU)处理数据的流程与MC算法原理相结合,通过Shader Model 4(SM4)绘制管线的可编程性完成基于硬件加速的MC算法的实现。第三,将上述开发算法整合至Voreen算法开发平台进行三维重建的可视化表达。对体绘制算法的实现,主要完成了以下三个方面的工作。首先,实现了体绘制光线投射算法(Ray Casting,RC)在VTK可视化平台上的三维重建过程。其次,利用VTK自身提供的编程接口,完成了基于GPU硬件加速的RC算法的实现。再次,利用Voreen算法开发平台提供的相关处理模块、交互操作属性窗口,通过调整配色方案和传递函数实现了多组织的成像。实验表明,算法的改进和基于GPU的硬件加速都能够有效的缩短三维重建的时间。硬件加速提高实时性的能力优于算法改进。与医学可视化平台的有效结合可有效提高重建算法的实时交互性。
【关键词】：三维重建 MC算法 区域增长 VTK OpenGL
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41