基于体数据分类的直接体绘制传输函数研究

摘要：直接体绘制是形成于20世纪80年代后期的一个新研究领域，本论文提出了一种基于体数据的标量值和梯度的分类方法，采用该方法可获得体数据重要的信息，从而帮助研究人员准确地设置传输函数的不透明度和颜色参数，使绘制的图像更加清晰。

关键词：直接体绘制；分类；传输函数

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1007-9599(2012)03-0000-02

Direct Volume Draw Transmission Function Study Based on Volume Data Classification

Tan Guozhen

(Zhejiang University Science Park Administrative Committee,Hangzhou310013,China)

Abstract:Visualization is a new field which forward to in the late 80s' in the 20th century.We present a data classification method according to gradient and scalar value.It can help researcher to more accurately set the opacity and color transfer function，which can be a clear indication of the inner structure and detail information of volume object.

Keywords:Direct volume rendering;Classification;Transfer function

一、前言

体视化[1-2]技术在二十多年的发展历程中，从概念、原理、方法到硬件系统等方面得到了全面发展, 已经形成了一套完整的体系。当前三维数据场可视化的重要方法之一是直接体绘制技术。它可以在一幅图像中观察整个体数据场，综合了解各种体数据的标量值等信息分布情况。它被广泛应用到气象预报、地震勘测、地质、石油勘探、医学诊断等领域。开展体绘制技术的研究，具有重要理论意义和广阔的应用前景。直接体绘制的一个核心任务就是体数据的标量值转化颜色、不透明度等光学属性。这一过程是通过传递函数实现，因此，直接体绘制中图像效果的关键是如何设计传输函数及传输函数的调节。传输函数【3-15】将三维数据场的数据属性映射为光学成像参数，给每个体素分配不透明度和颜色值，决定该体素是否可见及显示的颜色。体数据中的体素在绘制的图像中是否可见取决于传递函数分配的不透明度值，感兴趣的体素分配较高的不透明度值，相反则分配较低的不透明度值。体素在结果图像中的颜色也可以由传递函数确定，通过给不同类的体素分配不同的颜色值可以更加清楚地观察到体数据的内部结构。从而帮助我们显示那些我们想了解的区域，隐藏那些我们不想了解的区域。对广大用户来说，传输函数设计非常困难，调节的参数非常多，设置参数时难度很大并且调节参数非常耗费时间。如果设计传输函数时获得体数据的统计分类信息，使传输函数设计和调节变得简单。本论文针对传输函数设计存在的问题，进行深入研究与思考。提出了一种基于体数据内部信息的分类方法，采用该方法可获得一些重要的体数据信息，可以精确地设置传输函数的颜色及不透明度曲线，得到的绘制图像比较清晰。

二、面向医学体数据的分类方法

（一）传输函数

传输函数是直接体绘制的绘制效果关键因素，决定体数据是否可见及显示的颜色等。为了有效、清晰的显示与当前应用相关的信息非常重要。从体数据的标量值、梯度幅值、曲率等数据信息到不透明度、颜色、光亮度的映射用来决定什么需要可视化以及如何可视化，这种变换规则就称为传输函数。传输函数中，不透明度用来选择哪部分可见，颜色用来设置区分不同物体，通常不同的物体设置不同的颜色。在传输函数据属性中，需要考虑梯度幅值的大小，梯度幅度越大，对应空间域里该物质是边界的可能性就越大。将梯度变化大的边界点赋予不同的颜色，可以有效区分不同的物质。本文采用的二维传输函数【3-15】公式如下：

(1)

其中F表示三维体数据对应体素颜色的红、绿、蓝三个分量的值或该体素的不透明度值 ； =1表示该体素完全不透明； =0则表示该体素完全透明，图像上不能显示。S表示三维体数据对应的标量值。 表示三维体数据的梯度幅值； 表示传输函数变换规则。

（二）三维体数据标量值曲线的建立

采样点的标量值[5]是医学体数据最常用的数据属性，每个采样点标量值的大小具有特定的意义，用来区分不同的物质。在医学的CT扫描图像中，对应于骨骼、肌肉和皮肤等不同密度的物质有不同的标量值。

为了更好的建立三维体数据的标量值曲线，本文采用了最小二乘法的隐式曲线算法。首先，根据三维数据场的体数据标量值信息，采用最小二乘法来建立一个描述一条光线上标量值的隐式曲线方程。然后，将插入点调整到所拟合的隐式曲线上，使曲线更接近真实体数据值。最后，求出三维体数据标量值曲线。

本论文采用了三维医学体数据的大腿标量值的信息，用最小二乘法来建立一个拟合曲线来显示三维体数据标量值见图1。

图1大腿体数据标量值分布曲线

图1的横坐标为体数据标量值的大小，纵坐标为该标量值的体素的个数，清楚的显示了三维体数据大腿标量值和该标量值有多少体素。标量值的体素个数最多的几个点从左到右依次是标量值45的体素有27354个，标量值为912的体素有52721个，标量值为1066的体素有16366个。从上图可以看出人体大腿的体数据标量值分布比较有规律，软组织的标量值比较小和骨头的标量值比较大。标量值范围在45附近是软组织，标量值的范围在911附近是骨头，从而可以设置传输函数的重要参数。

（三）体数据标量值梯度幅值曲线的建立

三维体数据中同一种物质的标量值通常接近，不同的物质标量值变化很大，梯度幅值能有效度量标量值变化的程度，本文采用公式2计算梯度的变化程度。

（2）

从坐标点（2，2）发出的一条垂直z轴的光线，在该光线上取256个点其对应的梯度幅值曲线如下图2所示。

图2梯度幅值曲线

横坐标为从坐标点（2，2）发出的一条垂直z轴的光线上256个像素点，纵坐标为该光线上体素的梯度幅值的大小。左到右梯度幅值变化最大的二点的标量值为48、911。由梯度的属性得出梯度幅值变化最剧烈的地方就是另外一种物质。因此，从图2可以得出皮肤、肌肉等软组织标量值范围区间是48左右，骨头的标量值范围区间是911左右。

三、实验结果

采用基于体数据信息的统计分类方法确定体数据的标量值区间后，在Windows XP系统的Visual Studio 2008平台上，显卡（GPU）为的配置为NVIDIA6800，利用OpenGL图形开发包，采用CG语言编写的光线投射算法，并对大腿体数据进行绘制的效果如图3所示。

图3大腿骨的效果图

从图3大腿的绘制效果图可以看出，基于体数据信息分类的方法能精确有效分出大腿软组织和骨头。采用该方法绘制出的大腿骨图像清晰，且绘制的速度较快。

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