| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1．1 医学图像可视化的流程 | 第10-11页 |
| 1．2 体数据的来源 | 第11-13页 |
| 1．3 分类方法概述 | 第13-17页 |
| 1．3．1 基于点的聚类方法 | 第14-15页 |
| 1．3．2 基于轮廓线的分类方法 | 第15-16页 |
| 1．3．3 基于区域的分类方法 | 第16-17页 |
| 1．3．4 人工交互与模型制导的方法 | 第17页 |
| 1．4 医学可视化造型方法 | 第17-19页 |
| 1．5 基于断层间轮廓线的医学图像造型方法 | 第19-23页 |
| 1．5．1 基于断层间轮廓线的三角片曲面重构 | 第20-22页 |
| 1．5．2 基于断层间轮廓线的面向体的重构 | 第22-23页 |
| 1．6 医学图像可视化的趋势及面临的挑战 | 第23-24页 |
| 1．7 本文的工作 | 第24-25页 |
| 第2章 医学图像的分类和定向轮廓线的提取 | 第25-34页 |
| 2．1 分类技术与三维模型重建 | 第25-27页 |
| 2．2 单一灰度阀值和多阀值的选择 | 第27-28页 |
| 2．3 局部阀值的自动选择 | 第28-29页 |
| 2．4 定向轮廓线的提取 | 第29-31页 |
| 2．4．1 区域的组织结构 | 第29-31页 |
| 2．5 定向轮廓线的提取 | 第31-34页 |
| 2．5．1 壁面探索法 | 第31页 |
| 2．5．2 线段端点跟踪法 | 第31-34页 |
| 第3章 断层间三角化曲面重构 | 第34-52页 |
| 3．1 研究历史和已有的工作 | 第34-40页 |
| 3．1．1 基本准则 | 第34-36页 |
| 3．1．2 搜索目标函数 | 第36-37页 |
| 3．1．3 启发式优化逼近方法 | 第37-38页 |
| 3．1．4 非凸轮廓线之间的三角片重构 | 第38-40页 |
| 3．2 对应问题（Correspondence Problem） | 第40-42页 |
| 3．3 分支问题（Branching Problem） | 第42-43页 |
| 3．4 基于骨架的三维重构 | 第43-52页 |
| 3．4．1 对轮廓线骨架的分析 | 第44-46页 |
| 3．4．2 骨架点的拓扑连接 | 第46-47页 |
| 3．4．3 基于骨架的曲面重构 | 第47-49页 |
| 3．4．4 曲面重构 | 第49-50页 |
| 3．4．5 实验结果 | 第50-52页 |
| 第4章 基于距离场的曲面重构 | 第52-63页 |
| 4．1 算法的基本原理 | 第52-53页 |
| 4．2 场函数的选择和距离函数 | 第53-54页 |
| 4．3 距离场的计算 | 第54-60页 |
| 4．3．1 利用Voronoi图来计算距离函数 | 第54-56页 |
| 4．3．2 轮廓线扩散方法 | 第56-59页 |
| 4．3．3 三维曲面的抽取 | 第59-60页 |
| 4．4 实验结果 | 第60-62页 |
| 4．5 结论 | 第62-63页 |
| 第5章 等值面的生成及Marching Cubes算法的加速 | 第63-79页 |
| 5．1 Marching Cubes算法的基本原理 | 第63-66页 |
| 5．2 MC算法存在的二义性问题及其解决方法 | 第66-68页 |
| 5．3 MC算法的加速 | 第68-74页 |
| 5．3．1 采用八叉树的加速算法 | 第68-73页 |
| 5．3．2 等值面跟踪技术 | 第73-74页 |
| 5．4 一个从轮廓线抽取三维模型的综合算法 | 第74-77页 |
| 5．5 实验结果 | 第77-79页 |
| 第6章 基于隐函数的曲面重构技术 | 第79-95页 |
| 6．1 隐函数曲面的定义 | 第79-81页 |
| 6．2 隐函数曲面造型 | 第81-82页 |
| 6．3 隐函数曲面的显示 | 第82-85页 |
| 6．3．1 多边形化方法 | 第82-85页 |
| 6．3．2 光线跟踪算法 | 第85页 |
| 6．3．3 其它方法 | 第85页 |
| 6．4 基于变分插值的隐函数曲面造型 | 第85-88页 |
| 6．5 分段曲面重构 | 第88-90页 |
| 6．6 Off-surface points的选择 | 第90-91页 |
| 6．7 隐函数的快速多边形化 | 第91-92页 |
| 6．8 实验结果 | 第92-95页 |
| 第7章 结束语 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-107页 |
| 致谢 | 第107-110页 |
