一种基于体绘制的图像分割结果后处理方法.pdf
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一种基于体绘制的图像分割结果后处理方法.pdf
本发明公开了一种基于体绘制的图像分割结果后处理方法,其包括有如下步骤:对原始医学图像进行分割,产生二值图像;将所述二值图像导入三维体绘制系统中,并利用三维体绘制系统对所述二值图像进行体绘制渲染;调整所述二值图像数据在三维空间下的渲染效果;在三维空间中点击待分割对象的分割区域,以点击位置为中心,生成一个预设体积的区域体,通过调整三维体绘制系统中交互工具的大小和位置,令交互工具包含待分割对象的分割区域;在三维空间下观察交互工具是否包含待分割的区域,同时三维体绘制系统在二维视图上投影出需要分割的二维区域,观察确
基于股骨CT图像的实时阴影体绘制方法.pdf
本发明涉及一种基于股骨CT图像的实时阴影体绘制方法,通过将阴影添加到三维场景中,可以渲染出真实感更强的图像,提供更加丰富的视觉信息。本发明具体处理过程步骤为:获取三维体数据集;对体数据集进行中值滤波预处理;采用光线投射算法完成三维体数据的可视化;实时阴影绘制;形成具有阴影的图像。本发明使重建后的图像更接近于实际情况,达到了实时绘制的效果。
一种基于体绘制的图像渲染及装置.pdf
本发明实施例公开了基于体绘制的图像渲染方法,包括:将预设的几何体进行球形切片;基于当前视点确定所述球形切片上的采样点;计算所述采样点的纹理采样坐标,并根据所述纹理采样坐标对渲染体对应的纹理密度贴图进行采样,得到所述采样点的颜色值;将所述球形切片上在同一条当前视点的视射线中的采样点的颜色值进行叠加,得到渲染后的图像。本发明还公开了一种基于体绘制的图像渲染装置,采用本发明,GPU消耗时间减少,大大提高了对目标几何体渲染的效果和效率,降低了显卡处理能力的要求;在渲染云海时,还对穿越云海,仰视云海,以及云海下的环
一种基于MLP的医学图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于MLP的医学图像分割方法,其特征在于,包括如下步骤:1)编码;2)解码;3)局部分支结构和全局分支结构。这种方法不仅在保持原始空间维度特征结构下,具有敏感的位置感知能力和极少的计算开销,并且有效增加模型提取局部特征和全局上下文信息的能力,增大模型对小尺度物体的特征感知,也能有效地解决由于医学分割数据样本数量相对较少,医学图像中patch的位置嵌入的依赖关系不能很好地学习的问题,从而实现高性能和高效率的医学分割。
一种基于深度学习的图像分割方法.pdf
本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法,首先,构建语义分割模型;该语义分割模型由骨干网络、XY网络和全卷积解码网络组成;骨干网络的输入形成语义分割模型的输入,骨干网络的输出连接XY网络的输入,XY网络的输出连接全卷积解码网络的输入,全卷积解码网络的输出语义分割模型的输出;然后,利用已分割好的样本图像集对步骤1所构建的语义分割模型进行训练,得到训练好的语义分割模型;最后,将待分割的图像送入到步骤2所得到的训练好的语义分割模型中,训练好的语义分割模型输出分割好的图片。本发明的XYNet在鲁棒性,评价指标,推