发明名称 基于图像的三维物体不连续空洞体积的测定方法
摘要 本发明公开了一种基于图像的三维物体不连续空洞体积的测定方法,包括以下步骤:将原始图像载入图像处理装置中并进行预处理原始图像;根据预处理后的图像根据原始图像的灰度级确定边界;撷取图像目的区域数据载入内存,在内存中构造空间八叉树通过遍历八叉树节点累积确定不连续空洞体积。本发明在通过构造八叉树应用到MicroCT系统中三维可视化后处理中的有孔实体的孔体积的测量中,不但可以很精确的定位空洞的位置,而且可以很方便的实现对MicroCT系统中三维可视化后处理中的有孔实体的空洞体积的精确的测量。
申请公布号 CN101482401B 申请公布日期 2010.09.01
申请号 CN200810136663.0 申请日期 2008.12.24
申请人 苏州和君科技发展有限公司;东南大学 发明人 罗守华;李光;刘俊秀;张蔚;孙树文
分类号 G01B21/00(2006.01)I;G01B15/00(2006.01)I;G06T17/00(2006.01)I 主分类号 G01B21/00(2006.01)I
代理机构 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 代理人 范晴
主权项 一种基于图像的三维物体不连续空洞体积的测定方法,包括以下步骤:将原始图像载入图像处理装置中并进行预处理原始图像;预处理后的图像根据原始图像的灰度级确定边界;撷取图像目的区域数据载入内存,在内存中构造空间八叉树通过遍历八叉树节点累积确定不连续空洞体积;所述原始图像是通过MicroCT系统三维扫描后得到的三维可视图像;所述的原始图像预处理是将原始图像经灰度线性变换处理;所述的灰度线性变换处理方式是通过灰度分布函数映射得到,所述的灰度分布函数为 <mrow> <msup> <mi>f</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfenced open='{' close=''> <mtable> <mtr> <mtd> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>c</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mi>a</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> <mrow> <mi>c</mi> <mo>-</mo> <mi>a</mi> </mrow> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>a</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>a</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>d</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mi>c</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mo>-</mo> <mi>c</mi> </mrow> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>c</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mfrac> <mrow> <msup> <mi>b</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mi>d</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mrow> <mrow> <mi>b</mi> <mo>-</mo> <mi>d</mi> </mrow> </mfrac> <mrow> <mo>(</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>d</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>其中,a,c,d,b代表原始图像灰度级的四个分界点,a′,c′,d′,b′分别代表映射后的图像灰度级的分界点;f′(x,y)为变换后的图像的灰度分布函数;f(x,y)为原始图像的灰度分布函数且a≤f(x,y)<c,c≤f(x,y)<d,d≤f(x,y)≤b;所述的图像目的区域数据是先撷取原始图像矩形块,通过原始图像矩形块的坐标与原始图像的层数获得;所述的空间八叉树选自规则八叉树、线性八叉树或一对八式八叉树;所述的图像目的区域数据是通过空间八叉树进行管理分配,所述的空间八叉树基本结构包括数据地址指针,指向父单元的指针,指向子单元的指针数组,所述指向子单元的指针数组包括表示是否被遍历的标志位、表示是否满足空洞条件的标志位,载入图像的宽度,载入图像的高度,载入图像的层数;按照上述的结构分配设置空间八叉树各单元。
地址 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路150号
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