摘要：针对现有口腔扫描设备获取的网格数据存在自相交、孔洞等一系列问题,提出一种快速、有效的自相交检测算法.为了降低全局网格自相交检测的时间复杂度,引入一种特殊的八叉树算法,利用细分的思想把三角面片放置在不同的立方体内以实现快速自相交检测,并通过删除操作消除错误连接;为了修复上一步骤中形成的大量网络孔洞,设计一种特殊的双边数据结构,能够快速有效地检测单连通封闭孔洞,并正确处理多个孔洞共用同一顶点的问题;孔洞修复完成后,利用拉普拉斯平滑策略对孔洞区域进行处理,获得过渡自然平滑的补洞效果.在80套口腔内扫描数据上的实验结果表明,所提算法不仅能够快速检测网格数据的自相交区域,而且能够高效完成补洞操作;与现有算法相比,在网格数量大于100万的数据上,处理速度提高大约10倍.

摘要：超像素是一种重要的图像过分割,因为医学图像具有边界模糊、不同组织的灰度范围互相重叠的特点,为超像素分割带来极大困难.针对脑部MR图像超像素生成问题,从脑部MR图像的特点出发,充分利用脑部MR图像表达先验知识,结合脑部MR图像的一般结构,定义每个像素属于脑组织中一个类别的概率,并基于分类概率提出一种有效的边界梯度计算方法;在此基础上,提出一种概率密度加权的测地距离脑部MR图像超像素分割算法;最后应用模糊C均值聚类算法作为后续分割处理,获得脑部MR图像的组织分类.与现有算法在分割性能上进行定量比较的实验结果表明,文中算法能够产生更准确的分割边界.