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关于Marching Cubes，我对其算法和实现有一些疑问。我浏览了 Marching Cubes 的 Paul Bourke 的优秀文章以及网站上可用的源代码，但是在理解以及如何以自己的方式实现算法方面，我仍然遇到了一些问题。问题如下：

  • Gridcell 大小 - 我读到 gridcell 大小会影响生成的 3D 模型的质量。例如，如果我有一堆大小为 (200*200*200) 的 x 射线图像，那么，网格单元的平板将从 2 个相邻的图像切片构建。因此，平板中的网格单元的总数将为 (200-1)*(200-1)，其中每个网格单元角对应于图像的像素值/密度。它是否正确？？此外，我们如何为 gridcell 实现不同的大小？

  • 体素大小 - 我已经阅读了 Marching Cubes 的一些参考资料，但我似乎无法找到算法中如何处理体素大小。如果我错了，请纠正我，在我的情况下，相邻图像层之间的间隙大小为 1 百万；因此，我该如何照顾 Marching Cubes 算法中的那些人，还是死路一条？它是否像 Gridcell 的大小一样被照顾？（假设：xy 坐标中一个像素的大小为 19 微米，而间隙/z 为 25.4 微米/1 mil 长度）

  • 网格单元角的坐标（立方体的顶点坐标） - 我试图通过图像集尺寸（200 * 200 * 200）的嵌套循环来分配具有索引 ijk 的网格单元角的坐标。它是否正确？？有没有更快的方法呢？？

注意：我已经在 VTK 中看到了 MC 的实现，但我很难理解它，因为它依赖于其他一些 VTK 类。

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很多问题。我将尝试提供一些指示。200^3 中的第一个是 ct 的一个非常小的数据集！1024^3 呢？:)

行进立方体是为常规网格构建的。所以数据是定义在立方体的顶点还是中心并不重要：只需移动立方体大小的一半！如果您有不规则的数据，请使用其他东西或先重新采样到规则网格。

您似乎还缺少“行进”部分：这个想法是找到一个具有表面的立方体并从那里填充填充。全部在外面或全部在里面的多维数据集停止搜索。这样，您巨大的规则网格中的大多数立方体甚至都不需要查看。

缩放到实际单位应该是最后一步。将输入音量视为标准化为 1x1x1。然后将输出顶点缩放到物理单位。你拥有的数据就是你拥有的数据。任何重采样都应该在重建或过滤之前完成。它在几何阶段没有位置。

我不确定我是否理解最后一个问题，但对于进一步处理来说真正重要的一件事是创建一个连接的索引网格。一个重要的技巧是只保留前一个切片/行/邻居的一种哈希表。因此，您可以快速查找已创建的顶点并重用它们的索引。结果应该是具有唯一顶点的连接网格。然后，您可以将其用于任何类型的几何处理。

于 2015-06-02T05:33:36.690 回答