心脏散乱点云数据曲面重建的方法技术

本发明专利技术涉及曲面重建领域，尤其涉及一种心脏曲面重建方法。一种心脏散乱点云数据曲面重建的方法包括以下步骤：步骤一、对采集的点云数据定义其数据表示形式，建立八叉树拓扑关系，并定义空间函数；步骤二、创建向量场，选取局部邻接平面，由局部邻接平面的面法向量的均值求出顶点法向量；步骤三、将顶点法向量一致化；步骤四、求解泊松方程，根据指示函数及其梯度，采用MC算法提取等值面，完成心脏三维表面模型的重建。本发明专利技术不但可以直观精确地显示心脏的空间位置关系，而且能够实现三维空间内的任意显示、缩放、旋转和切割，有助于心脏疾病的检测，实现心律不齐等疾病的计算机诊断分析和手术的精确模拟，提高了疾病诊断的安全性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及曲面重建领域，尤其涉及一种心脏曲面重建方法。
技术介绍
曲面重建即由从实物或样件上采集的三维数据快速准确高效地获取其复杂的三 维表面模型的过程，目前在逆向工程中应用较多。所谓逆向工程，是利用电子仪器从实物或 样件上采集原始数据，再利用计算机设备将数据转换成概念模型，并在此基础上对产品进 行分析、修改及优化等相关信息的技术，是CAD/CAM中一个相对独立的范畴。目前，曲面重 建技术已在许多领域广泛应用，如生产制造业、动画游戏、模具设计、医学仿真以及考古等。由于测量设备采集的三维数据通常比较密集，因而形象地称之为点云数据(Point Cloud),点云数据可认为是三维空间中点的集合,每个点云具有X、Y、z三个方向的坐标值。 按照数据的组织形式不同，点云数据可分为有序点云和散乱点云。有序点云的重建是指对 采集于已知曲面上的一系列采样点，构造出依次通过这些采样点的曲面，作为原曲面的逼 近；而在实际中，由于采集设备的限制和采集方式的不同，获取的数据点集并没有特定的组 织形式，称之为散乱点云。由于采样密度足够大，造成采集到的数据有冗余和噪声，因此无 法找到通过采样点的准确曲面，对于散乱点云，通常是根据采样点集重建出能够反应原始 点云形状的面作为重建曲面。目前，关于点云数据曲面重建的研究已在国内外广泛展开，大体有基于 组合结构和基于隐函数两大类方法。基于组合结构的方法，如Delaunay三角化、 a shape、Crust等,这类方法是通过建立三角网格来插值全部或大部分点从而重建曲面。 基于隐函数的方法，如快速傅立叶变换和径向基函数等，这类方法则通过定义分段函数，设 定模型内外阈值，提取等值面来直接重建逼近表面。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种，该方 法利用计算机图形学和图像处理等技术由大量心脏散乱点云数据进行曲面重建得到三维 可视化模型，不但可以直观精确地显示心脏的空间位置关系，而且能够实现三维空间内的 任意显示、缩放、旋转和切割。本专利技术是这样实现的一种，对导管采集的含 有噪声和大量外点且采样不均匀的心脏散乱点云数据重建出心脏三维表面模型，包括以下 步骤步骤一、对采集的点云数据定义其数据表示形式，建立八叉树拓扑关系，并定义空间函数；步骤二、创建向量场，选取局部邻接平面，由局部邻接平面的面法向量的均值求出顶点 法向量；步骤三、将顶点法向量一致化；步骤四、求解泊松方程得到指示函数，根据指示函数及其梯度，采用MC算法提取等值面，完成心脏三维表面模型的重建。所述步骤一中建立八叉树拓扑关系，定义空间函数，其具体步骤如下1)对导管采集的心脏散乱点云数据建立八叉树拓扑关系；2)设置八叉树的最大递归深度，将所有心脏散乱点云数据都加入到八叉树中；3)对建好的八叉树的每个结点定义结点函数，并采用包围盒滤波的维卷积来选择空间函数iiXu2)权利要求1.一种，其特征在于，对导管采集的含有噪声和大 量外点且采样不均匀的心脏散乱点云数据重建出心脏三维表面模型，包括以下步骤步骤一、对采集的点云数据定义其数据表示形式，建立八叉树拓扑关系，并定义空间函数；步骤二、创建向量场，选取局部邻接平面，由局部邻接平面的面法向量的均值求出顶点 法向量；步骤三、将顶点法向量一致化；步骤四、求解泊松方程得到指示函数，根据指示函数及其梯度，采用MC算法提取等值 面，完成心脏三维表面模型的重建。2.如权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤一 中建立八叉树拓扑关系，定义空间函数，其具体步骤如下对导管采集的心脏散乱点云数据建立八叉树拓扑关系；设置八叉树的最大递归深度，将所有心脏散乱点云数据都加入到八叉树中；对建好的八叉树的每个结点定义结点函数，并采用包围盒滤波的《维卷积来选择空间 函数7(^7)3.如权利要求2所述的，其特征在于所述八叉树 的最大递归深度为8。4.如权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤二 中创建向量场，选取局部邻接平面，并求出顶点法向量，其具体步骤如下用KNN算法获取其最近的K个邻点，用最小二乘逼近法计算拟合该点及其邻接点集的 局部邻接平面；求邻接面的面法向量5.如权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤三中将顶点法向量一致化，其具体步骤如下选取相邻的两个点巧、巧，A、七为巧、P/的法向量，计算相邻两点法向量的点积 ,将法向量一致化问题转换成求解图的最小生成树问题；计算相邻两点之间边的代价,并构造无向图，代价由下式计算6.如权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤四中求解泊松方程，提取等值面，其具体步骤如下采用GS矩阵迭代方式求出指示函数方程的解；选择合适的阈值，用MC算法提取等值面，需逐点判断各个三角面是否为二义性面若大于阈值和小于阈值的点分别位于对角线的两端，则存在着二义性；消除二义性面，拼接三角形面片，完成心脏三维表面模型的重建。7.如权利要求6所述的，其特征在于采用GS矩阵迭代方式求出指示函数方程的解时迭代次数设为6 8。全文摘要本专利技术涉及曲面重建领域，尤其涉及一种心脏曲面重建方法。一种包括以下步骤步骤一、对采集的点云数据定义其数据表示形式，建立八叉树拓扑关系，并定义空间函数；步骤二、创建向量场，选取局部邻接平面，由局部邻接平面的面法向量的均值求出顶点法向量；步骤三、将顶点法向量一致化；步骤四、求解泊松方程，根据指示函数及其梯度，采用MC算法提取等值面，完成心脏三维表面模型的重建。本专利技术不但可以直观精确地显示心脏的空间位置关系，而且能够实现三维空间内的任意显示、缩放、旋转和切割，有助于心脏疾病的检测，实现心律不齐等疾病的计算机诊断分析和手术的精确模拟，提高了疾病诊断的安全性和可靠性。文档编号G06T17/00GK102999937SQ201110264828公开日2013年3月27日 申请日期2011年9月8日 优先权日2011年9月8日专利技术者马秀丽, 李慧, 万旺根, 贾洋洋, 王智, 周学礼 申请人:上海翰攀信息科技有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心脏散乱点云数据曲面重建的方法，其特征在于，对导管采集的含有噪声和大量外点且采样不均匀的心脏散乱点云数据重建出心脏三维表面模型，包括以下步骤：步骤一、对采集的点云数据定义其数据表示形式，建立八叉树拓扑关系，并定义空间函数；步骤二、创建向量场，选取局部邻接平面，由局部邻接平面的面法向量的均值求出顶点法向量；步骤三、将顶点法向量一致化；步骤四、求解泊松方程得到指示函数，根据指示函数及其梯度，采用MC算法提取等值面，完成心脏三维表面模型的重建。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：马秀丽，李慧，万旺根，贾洋洋，王智，周学礼，
申请(专利权)人：上海翰攀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：