[发明专利]一种面绘制三角网格的优化方法

说明书

本发明公开了一种面绘制三角网格的优化方法，包括：使用Marching Cubes算法从体数据中提取三角网格；对三角网格进行预处理，剔除导致三角网格为非流形的面；对完成预处理的三角网格进行预平滑处理；对完成预平滑处理的三角网格进行三角面法线双边滤波处理，获得新的三角面法线，并根据新的三角面法线更新三角网格的顶点位置，取得最终的三角网格优化结果。实现降低重建出的三角网格的噪声并提高分辨率，提高复杂数据（人体骨骼）三角网格的优化效果。

技术领域

本发明涉及医学可视化领域，更具体地，涉及一种面绘制三角网格的优化方法。

背景技术

在医学可视化领域中，面绘制技术是一种使用广泛的可视化技术。目前面绘制技术一般采用Marching Cubes算法，该算法从三维的体数据中提取出等值面，即重建出三角网格。然而该算法往往由于原始体数据的质量较低而导致重建出的三角网格存在以下不足：噪声大、分辨率不足（阶梯状）。三角网格的质量直接关系到面绘制算法的可视化的效果，如何得到高质量的三角网格是一个很重要的问题。

发明内容

本发明的目的是提出一种面绘制三角网格的优化方法，实现降低重建出的三角网格的噪声并提高分辨率，提高复杂数据（人体骨骼）三角网格的优化效果。

为实现上述目的，本发明提出了一种面绘制三角网格的优化方法，包括：

使用Marching Cubes算法从体数据中提取三角网格；

对所述三角网格进行预处理，剔除导致所述三角网格为非流形的面；

对完成预处理的所述三角网格进行预平滑处理；

对完成预平滑处理的所述三角网格进行三角面法线双边滤波处理，获得新的三角面法线，并根据所述新的三角面法线更新三角网格的顶点位置，取得最终的三角网格优化结果。

可选地，所述使用Marching Cubes算法从体数据中提取三角网格包括：

采用基于GPU加速的Marching Cubes算法从3d体数据中提取出三角网格。

可选地，所述对所述三角网格进行预处理，剔除导致所述三角网格为非流形的面，包括：

逐个添加三角面并判断所述三角面是否满足流形条件，若不满足则剔除添加的三角面；所述流形条件为流形三角网格的边最多属于两个三角面。

可选地，在对所述三角网格进行预处理的过程中，还包括：

将完成预处理的三角网格的顶点信息、三角面信息以及邻域信息存储在连续的GPU内存中，后续步骤的预平滑处理、法线双边滤波处理以及更新三角网格的顶点位置均使用GPU并行加速技术进行相关计算。

可选地，所述对完成预处理的所述三角网格进行预平滑处理包括：

计算三角网格的顶点的法线；

对三角网格的顶点坐标进行均值平滑处理；

去除法线方向位移，获得三角网格的顶点新的坐标。

可选地，所述计算三角网格的顶点的法线，通过以下公式实现：

（1）

其中：为三角网格顶点的法线，是顶点的三角面邻域，为邻域三角面的面积，为邻域三角面的法线向量。

可选地，所述对三角网格的顶点坐标进行均值平滑处理，通过以下公式实现：

（2）

其中：为三角网格顶点的平滑位置坐标，为顶点的顶点邻域，为邻域顶点的位置坐标。

可选地，所述去除法线方向位移，获得三角网格的顶点新的坐标，通过以下公式实现：

（3）

其中：为三角网格的顶点新的位置坐标，为顶点的平滑位置坐标，为顶点的原始位置坐标，为顶点的法线向量。

可选地，所述三角面法线双边滤波处理，通过以下公式实现：