CAJ | 학술논문

现有的插值方法在进行医学断层图像插值时,要么不能兼顾灰度和形状的变化,要么计算量太大.为解决这一问题,文中提出一种基于对应点的三维医学图像相关性插值算法.通过对两幅断层图像进行门限分割,获得体素的分割值.在相同密度物质的区域内,采用体素的相关性来进行插值,不同密度物质区域采用缩放区域大小作为插值数据,使新的图像不仅在灰度上,而且在组织形状上,介于原来的断层图像之间,满足了医学图像插值的要求.与线性插值相比,新算法的视觉效果好,计算误差小;与小波插值相比,新算法的计算量极大地减少.插值结果可有效地应用于构建三维体模型.
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