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三维医学数据体绘制的传输函数设计方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 研究背景第15-17页
    1.2 研究现状第17-19页
    1.3 研究内容第19-20页
    1.4 主要贡献第20-21页
    1.5 文章结构第21-25页
第2章 三维医学数据的可视化技术第25-45页
    2.1 面绘制技术第25-26页
    2.2 直接体绘制技术第26-30页
        2.2.1 光学模型第27-29页
        2.2.2 自接体绘制算法的离散化第29-30页
    2.3 直接体绘制的基本算法第30-33页
        2.3.1 基于图像空间的体绘制技术第30页
        2.3.2 基于对象空间的体绘制技术第30-32页
        2.3.3 混合绘制算法第32-33页
    2.4 基于GPU的实时体绘制算法第33-37页
        2.4.1 GPU简介第33-35页
        2.4.2 GPGPU和CUDA并行编程第35-36页
        2.4.3 基于CUDA的体绘制算法第36-37页
    2.5 体绘制传输函数第37-42页
        2.5.1 以数据为中心的传输函数设计第38-40页
        2.5.2 以图像为中心的传输函数设计第40-42页
    2.6 医学体数据的交式传输函数设计第42-43页
    2.7 本章小结第43-45页
第3章 基于动态M-|▽f|统计直方图的传输函数设计第45-65页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 经典的边界模型第46-47页
    3.3 扩展的边界模型第47-51页
        3.3.1 高斯噪声对物质的影响第48页
        3.3.2 直线搜索第48-49页
        3.3.3 高斯噪声对边界的影响第49-51页
    3.4 动态M-|▽f|统计直方图第51-54页
    3.5 基于动态M-|▽f|统计直方图的传输函数设计第54-55页
    3.6 实验结果第55-63页
        3.6.1 用户交互界面第55-57页
        3.6.2 交互方法对比第57-59页
        3.6.3 医学体数据绘制例子第59-61页
        3.6.4 更加复杂的医学数据的例子第61-63页
    3.7 本章小结第63-65页
第4章 基于所选即所得的传输函数设第65-85页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 以用户为中心的边界模型第66-69页
    4.3 边界提取第69-71页
        4.3.1 以用户为中心的物质选择第69页
        4.3.2 三维Canny边缘提取第69-71页
    4.4 边缘点选取第71-73页
    4.5 区域扩张第73-75页
    4.6 基于所选即所得的传输函数设计第75-77页
    4.7 实验结果第77-83页
        4.7.1 用户交互界面第77-78页
        4.7.2 CT头部图像第78-79页
        4.7.3 与f-|▽f|统计直方图和LH统计直方图的对比第79-81页
        4.7.4 MRI头部图像第81页
        4.7.5 DTI头部图像第81页
        4.7.6 实验总结第81-82页
        4.7.7 传输函数设计的局限第82-83页
    4.8 本章小结第83-85页
第5章 基于可视比率和遮挡向量的传输函数参数调节第85-101页
    5.1 引言第85-86页
    5.2 可视比率第86-89页
    5.3 遮挡向量第89-91页
    5.4 不透明度调节第91-93页
        5.4.1 线性反馈第91-92页
        5.4.2 优化方法第92-93页
    5.5 实验结果第93-99页
        5.5.1 交互界面第93-94页
        5.5.2 一维传输函数第94-95页
        5.5.3 f-|▽f|统计直方图第95-96页
        5.5.4 LH统计直方图和区域增长第96-97页
        5.5.5 计算时间评估第97-98页
        5.5.6 设计局限第98-99页
    5.6 本章小结第99-101页
第6章 医学体数据可视化软件设计第101-113页
    6.1 引言第101-102页
    6.2 设计目标第102-103页
    6.3 模块功能分析与设计第103-106页
    6.4 基于CUDA的光线投射算法实现第106-111页
        6.4.1 基于OpenGL的视角调整第106-109页
        6.4.2 基于CUDA的直接体绘制积分计算第109-110页
        6.4.3 OpenGL与CUDA互作用第110-111页
    6.5 本章小结第111-113页
第7章 总结和展望第113-117页
    7.1 总结第113-114页
    7.2 展望第114-117页
附录A第117-119页
附录B第119-121页
参考文献第121-129页
致谢第129-131页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第131页

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