NumPy array or Python function f(x, y, z)# para 2:# Extract the 0.5-levelset since the array is binaryvertices,triangles=mcubes.marching_cubes(binary_sphere,0.5)
Fig 6.11d是由marching cubes创建的等值面。图6.11b是一个来自计算机断层扫描(CT)x射线成像系统的恒定图像强度(image intensity)的表面。(图6.11a是该数据的二维子集。)其强度水平对应于人的骨骼。图6.11c为恒定流密度(flow density)的等值面。图6.11d为铁蛋白分子的电子势等值面。由于我们熟悉人体解剖学,图6.11b...
inttriTable[256][16] = {{-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1}, {0, 8, 3, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1}, {0, 1, 9, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, ...
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组成的立方体上的八个顶点...
Marching Cubes 的值与等值面的位置关系,制定不同的拓扑连接关系。 就一个六面体而言,假设某一个顶点的值大于(或者等于)给定的等值面值C,我们就将该点标记位置1,表示该顶点位于等值面之内(或者之上)。而如果某一个顶点的值小于给定的等值面值C,我们就将该点标记位置0,表示该顶点位于等值面之外。如果六面体中某一...
Marching Cube 算法的综述.doc,实用标准文案 精彩文档不容错过 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
首先基于MC的一系列算法需要明确一个“体元(Cell)”的概念。体元是在三维图像中由相邻的八个体素点组成的正方体方格,MarchingCubes算法的Cube的语义也可以指这个体元。注意区别体元和体素,体元是8个体素构成的方格,而每个体素(除了边界上的之外)都为8个体元所共享。
5.MacrhingCubes算法提取等值面的流程 (1)将原始数据经过预处理之后,读入特定的数组中; (2)从网格数据体中提取一个单元体,成为当前单元体"同时获取该单元体的所有信息,例如8个顶点的值,坐标位置等; (3)将当前单元体8个顶点的函数值与给定等值面值C进行比较,得到该单元体的状态表; ...
是一种重建算法。 具体步骤? 将一个3D几何体划分为若干个小正方体的组成(体素化)。 判断每一个体素的顶点是否在3D几何体内。 通过体素顶点可以进行重建。 Marching cubes的2D版本叫做marching squares. 下面以marching squares为例进行描述。 将上述2D图形分成grid(与三位cube相对应) ...
之所以这样,是由于 Marching Cubes有个基本假设:沿六面体边的数据场呈连续性变 化。也就是讲,如果一条边的两个顶点分别大于或小于等值面的值,则在该条边上有且仅有一点是这条边与等值面的交点。(b)( C)描述了等值线的抽取过为了说明一下算法,先从 2D图像开始。图1 (a)是一张像素灰度值为 03的图像。