Marching Cubes(行进立方体)是一种简单的迭代算法,用于为 3D 函数创建三角形表面(在我们的例子中,3D 函数是按点定义的,称为体素)。 它通过在已划分为立方体的整个 3D 区域上Marching(行进)来工作。立方体的顶点是体素。该算法计算三角形表面是否穿过该立方体。对于高层次的直觉来说,如果立方体的角(体素:Voxel)都为...
这一步骤称为merge coincident points。 三、Marching cubes算法——3D情况 对于6面体,有8个顶点,因此有2^8 = 256中情况,又由于对称性,最后只保留15种情况,如下图: 四、算法需要注意的事项 在2D中,轮廓模糊(ambiguos cases,如Fig6.5中的Case 5和Case 10)很容易处理:对于每个模糊的情况,我们选择实现两种可能...
MC算法也被称作“等值面提取(Isosurface Extraction)”,是三维离散数据场面绘制的经典算法,算法的核心思想是通过线性差值来逼近等值面,它的2D版本叫marching squares。该算法的主要作用是,提取空间中的等值面,并用三角面近似表示出来。 Marching Cubes算法主要应用于医学领域的可视化场景,例如CT扫描和MRI扫描的3D重建等。
1、Marching Cubes 算法Marching Cubes算法是三维规则数据场等值面生成的经典算法,于1987年由Lorensen和Cline两人在Siggraph Proceedings (pp. 163-169)提出。处理的对象一般是断层扫描 (CT),或是核磁共振成像(MRI )等产生的图像。一、基本概念在Marching Cube算法中,体素是以逻辑上的六面体,由相邻层上的各四个像素...
march可以理解为move的意思,Marching Cubes算法是一种用于从体数据生成三维网格模型的算法。它将体数据表示为一个三维网格,然后通过对每个网格单元进行处理来确定表面的拓扑和几何形状。 Marching Cubes算法的基本思想是将体数据划分为规则的立方体单元,并根据每个单元内部的数据值来确定表面的位置。2d算法的步骤如下: ...
Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法,其主要应用于医学领域的可视化场景,例如CT扫描和MRI扫描的3D重建等。 算法主要的思想是在三维离散数据场中通过线性插值来逼近等值面,具体如下:三维离散数据场中每个栅格单元作为一个体素,体素的每个顶点都存在对应的标量值。如果体素顶点上的值大于或等于等值面...
为了解决这个问题,提出两种扩展的Marching Cubes算法。 第一种是把所有的歧义面都按Direct类型来连接。这样产生了23中模式(图7)。 图7 另一种刚好相反,所有歧义面都为Reverse类型,也有23中模式。 图8和图9分别显示了产用上面两种扩展算法后,对应于图5和图6的结果: 图8 图9 扩展的Marching Cubes算法虽然解决了...
Marching cubes采用一种分而治之的方法来定位由八个像素组成的逻辑立方体中的表面；每个相邻切片提供四个像素。“March”可以理解为“移动”的意思。顶点值高于等值线在表面内部，等于等值线在表面上，低于等值线在表面外部。每个顶点有两种状态，总共有256种，可以制作一个查找表（LUT）。但由于反转状态不...
在Marching Cubes算法中,每个体元最多可以生成5个三角形面片。这5个三角形面片的组合情况如下: 1个三角形面片:当等值面穿过体元的1个棱边时,会生成1个三角形面片。 2个三角形面片:当等值面穿过体元的2条棱边时,会生成2个三角形面片。 3个三角形面片:当等值面穿过体元的3条棱边时,会生成3个三角形面片。