基于VTK的移动立方体算法

1、基于VTK的移动立方体算法,内容提要,科学可视化简介 VTK设计机制简介 marching cubes算法原理 实现,科学可视化,科学可视化是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化重点 科学可视化侧重于利用计算机图形学来创建视觉图像，从而帮助人们理解那些采取错综复杂而又往往规模庞大的数字呈现形式的科学概念或结果,VTK是什么,Visualization ToolKit 使用C+、面向对象技术开发 基于OpenGL，屏蔽了所有的OpenGL调用 提供了适合于MFC、Tcl、Java、X等多种图形界面的对象，便于交互、易于使用 提供了大量实用的绘制对象：坐标轴、标尺等 实

2、现了大量可视化算法：求等值线、等值面等,VTK的机制,在用VTK对数据进行可视化的过程中，按照所设计的可视化过程对原始数据进行处理将其转换为适当的数据形式，并映射为几何数据然后将几何数据的属性告诉将要在窗口中显示的演员actor,VTK的机制,Object类：为整个可视化流程提供基本的方法Source类：获取数据 Filter类：数据处理 Mapper类：数据映射为图形原语 Actor类：用于绘制,面绘制方法,面绘制方法首先由三维空间构造出中间几何图元，再进行画面绘制。其中最常见的方法是从三维数据中抽取出等值面。一个适当的等值面可以代表某种物体的表面。这个过程可以看成将原始数据映射为平面或曲面

3、，从而得到物体的三维外部形态,Marching Cubes算法,用一系列的三角形拟合出该体素中的等值面,Marching Cubes算法,对体素的8个顶点进行分类，以判断其顶点是位于等值面之外，还是位于等值面之内。等值面可能以256种方式与一个体素相交。可将这256种构型简化成15种,Marching Cubes算法,在确定体素内三角模式后，就要计算三角片顶点位置。当体素很小时，可以假定函数值沿体素边界呈线性变化。因此，可以直接用线性插值计算等值面与体素边的交点。 对于当前被处理体素的某一条边，如果其两顶点的标记值不同，那么等值面一定与此边相交，且仅有一个交点。 求出等值面与体素棱边的交点以后

4、，就可以将这些交点连接成三角形或多边形，形成等值面的一部分,Marching Cubes算法,为了利用图形硬件显示等值面图象，必须给出形成等值面的各三角面片的法向分量以生成真实感图形。 对于等值面上的每一点，当梯度值非零时，该点的梯度矢量的方向也就代表了等值面在该点的法向量。等值面往往是由两种具有不同密度的物质的分解面，因此其上的每点的梯度矢量均不为零,Marching Cubes算法,MC算法采用中心差分方法求采样点的梯度矢量，就是界面上的物理量采用线性插值公式来计算。然后，对体素八个顶点上法向量进行线性插值就可得到位于体素棱边上的三角片的各个顶点上的法向量,实现,首先我们要做的事情是读取切

5、片数据，并将其转换为我们的开发工具Visualization Toolkit 所支持的一种数据表达形式。然后根据其物理结构建立起相应的模型，最后将物理组件与抽象的模型结合在一起来建立对CT 数据的可视化以帮助用户正确理解数据,实现,下面我们就可以用Marching Cubes 算法对所读取的数据进行处理了。首先利用vtkMarchingCubes 类来提取出某一CT 值的等值面，但这时的等值面其实仍只是一些三角面片，还必须由vtkStripper 类将其拼接起来形成连续的等值面。这样就把读取的原始数据经过处理转换为应用数据，也即由原始的点阵数据转换为多边形数据。然后由vtkPolyDataMa

6、pper 将其映射为几何数据并将其属性赋给窗口中代表它的演员将结果显示出来。 利用同样的方法我们也可以提取出骨骼的等值面，只是骨骼的CT 值是1150 左右而已，所以只要在SetValue()方法中将参数设置为1150 就可以了。而Visualization Toolkit支持多表面重建，所以在实际应用中我们可以设置多个参数值提取出多个等值面并同时显示出来,实现,VTK具有强大的图像处理功能，它本身封装的函数库使人们可以对生成的图形进行加工。例如，针对面绘制法中三角面片数量过多的问题，VTK提供了vtkDecimatePro类来实现面片削减，提高三维交互操作速度。用Marching Cubes算法生成的面片数量非常大，已经超出了显示所必要的分辨率。从图像精度和显示效果等方面考虑，原始图像数据冗余量都过大，因此需要对三维模型网格进行简化。简化算法的目标是在保持原始三维模型的拓扑关系不变的基础上减少其中网格的数目,实现,vtkDecimatePro类中最为重要的是简化参数设置，这可以用