骨骼CT图像轮廓提取与精简在RP技术中的应用

"这篇论文主要探讨了面向快速成型(Rapid Prototyping, RP)的骨骼CT图像的轮廓提取与精简技术，旨在为骨骼三维重构和制造RP原型提供基础数据。作者任国成和王广春来自山东大学材料科学与工程学院模具工程技术研究中心。他们运用计算机图形学的方法，对骨骼CT图像进行了预处理、滤波、数据提取等一系列处理，以生成断层图像轮廓。随后，通过轮廓优化和冗余数据去除，得到可用于三维重建的二维轮廓数据。实验中，他们利用VC6.0编程环境实现了这一算法，验证了其可行性。该研究对于CT图像处理和快速成型领域具有重要意义，关键词包括CT图像、轮廓提取和快速成型。" 这篇论文详细阐述了如何处理骨骼CT图像以获取适用于快速成型制造的轮廓数据。首先，预处理是消除图像噪声和增强图像对比度的关键步骤，这有助于后续的分析和处理。接下来，滤波处理用于平滑图像，减少由于扫描过程产生的不连续性和噪声，同时保持轮廓的主要特征。数据提取是通过阈值分割等方法，从每个断层图像中识别出骨骼边缘，形成初步的轮廓。 轮廓优化是提高轮廓准确性和减少冗余信息的过程。这可能涉及到轮廓平滑、尖锐边缘的保留以及不规则点的修正。冗余数据去除则是为了减少计算量和存储需求，通常采用如抽稀算法来实现，同时保证轮廓的连贯性和精度。 在完成这些步骤后，得到的二维轮廓数据可以被用于三维重构。通过堆叠和融合这些二维轮廓，可以构建出骨骼的三维模型，这为RP原型制造提供了精确的数字蓝图。VC6.0作为实现这些算法的编程工具，展示了该方法在实际应用中的可行性和效率。 论文的贡献在于提出了一套完整的骨骼CT图像处理流程，它考虑了RP制造的实际需求，优化了数据处理步骤，提高了三维重建的质量和效率。这对于医疗领域的骨骼模型制作，特别是定制化的医疗器械或假体设计，具有重要的实践价值。同时，这项工作也为计算机图形学在医学图像处理领域的应用提供了新的思路和技术支持。