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利用二维切片数据重建三维结构,在医学领域有着重要的作用。在大数据量的情况下,等值面抽取的计算效率是富有挑战性的课题。本文介绍了八叉树加速算法,以及一个从轮廓线抽取三维模型的新加速算法,该算法着眼于减少对网格点的访问次数,对网格点访问一次就建立所有cube单元的索引值、所有cube棱边上的插值点等信息。最后针对相同的数据分别使用这两种加速算法和传统MC方法进行了比较。从实验结果看,这两种算法大大加速了传统的移动立方体(marching cubes)方法,特别是在大数据量时,加速效果非常明显。