Mimics17中文培训手册.pdf
这本培训手册是为了帮助用户顺利地开始Mimics软件的使用而编写的，并不能够代替Materialise公司提 供的培训。 这本培训手册在不同的练习中使用了 Mimics 17.0 的模块，如果没有相关模块的使用权无法完成练习。 请注意: 这本培训手册的使用以熟悉Windows系统操作技能为前提Materialise software目录Mmcs培训手册公告BBBB暑 NeAA日品EB园 8NaNANOEN冒品 RaRE曹BB总BBBB即总 98D6NNENnAMms0筒介Mimics模块导入图像5练1.导人如imap图像6练习2:导入DCOM图像…导航&项目管理器,77是BBB品B日BB日B品 0n00EDdD自2B日出BBBB自BBB目B自BBB国BBB即D日BBD国国练习,导航2仟务1.一键导航、放大缩小、平移…12任务2.快捷键的使用…13任务3帮助文档练习2.项日管理器,…14任务1.熟悉项目管理器的使用.14任务2.视窗操作.14任务3.体渲染15/测量工具9练习1.测量工只20任务1.距离测量.20任务2.角度测量任务3.测量的导出着国面21任务4.密度测量.21练习2.剖面线练习3.评注22基本阈值分割&三维模型操作,,25练习1.能部的分割.26任务1阈值分割(使用剖面线任务2.计算三维模型27任务3.区城增长28练习2.分离动脉…网值法任务1.阙值分割(使用剖面线)和区域增长30任务3.计算三维模型.…练习3.分离动脉∥33动态区域增长法33任务1.动态区域增长…33练习4.三维导航团道任务1.一键导航、敖大缩小、移、旋转……35任务2.使用快捷方式进行导疽.36练↓5.从骨盆上分离脊推37练习6.三维工具……40练习7.提取膝关#443D性套索功能任务1:使用3D磁性套索提取胫骨导出功能www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导出切层50任务1.导出DCOM任务2.导出BMP.50任务3.导出电影.50练习2.导出S752高级分割53练习1.分离脑组织…任务1.修剪感兴趣的区域…….54任务2.形态学操作:消蚀.….55任务3.在三维视下编辑mask.57任务4.形态学操作:膨胀…57仟务5.千动编辑59任务6.多层编辑…60MedcADB即即BB身总BDB即原总自D即国B国即即DBB即 anDOng90且BBBD63练习1.通过多义线拟合球体练习2.通过多义线拟合表面66任务1.拟合股骨主干的表面任务2.拟合大转了的表面67练习3动脉中心线69任务1计算中心线9任务2.中心线测量70仟务3.中心线末端切面∴71任务4.分支分组仟务5.对控制点的操作…72于术模拟…74练习1.使用多义下面切割练习2.植入体评价练习3调整入体的位练习4评价骨量179FEA…,,n,,,n,n82练习1.股骨的网格优化83任务1.打开网格优化器…83任务2.股骨的几何简化83任务3.检查网格.……,85任务4优化三均片质量任冬5.生成体网格……∴88练小2.赋材质……90练3.并流形装配.97任务1.创建非流形装配91仟务2.优化网格93任务3.创建体K格.95仟务4.分离非流型装配以及导出网格文件恭喜您98Mimics nnovation Suite用户俱乐部98www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareMmis简介Mimics是一个迕接二维图像数据(CT,MRl,工业扫描数据.)和三维工程学应用的图像处理工具。应用领域包括:解剖学测量、三维分析、有限元分析(FEA)、客制化植入体或装置设计、加法制造(也被称为维打印)以及手术计划和模拟通过使用 Mimics的图像分割方法,用户能够从医学数据中选择特点的感兴趣区域,将结果计算成精确的三维模型。Mimics的功能模垬为用户提供了其它应用领域的接口。这意味着 Mimics的功能可以方便的根据用户的需要进行组合。另外, Mimics是 Mimics innovation suite的一部分,这一套装也包括了3mabc0。在套装中, Mimics被用来生成精确的三维模型,之后3-ma加被用来在解剖学模型的基础上进行设计和网格操作。因比3-ma极大稈度的扩展了 Mimics在基于解剖数据的工程学方面的应用的可能性Mimics被广泛的应用在骨科、颌面外科以及心血管行业的学术及商业硏究领域Mimics的主要优势:Mimics界面友好容易掌握。快遮的分割工具(基于阈值和轮廓)和精确的三维计算保证了快捷的取道精细的三维模型Mimics在|sO环境下开发,只有CE和FDA市场认证Mimics基于市场要求持续开发,每年有两个版本的更新。当 Mimics和3- matic被联合应用时,用户可以直接在STL文件的基础上进行设计和网格操作尤需逆向工程。这使用户可以:基于解剖数据改进植入体o设计客制化的植入体和手术导板● Mimics的开发商 Materialise是创新软件和加法制造技术的世界领跑者。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwarem/模块Mimics包括多个模块。下方的图片给出了基础模块与功能模块之间的链接,以及)要的应用领域。ImportMimics @Innovation SuiteExportMimicsFEAMedCADSurgicalRP-sliceSimulationCAD3- matic②MATLAB BImpartsStatisticestanPoint cloudAnalysisEngineeringPoint cloudManufacturing(RP/CAMywww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software导入图像这一章的练习公帮助您了解如何导入bmp图像以夂对图像尺寸进行修改如何自动导入D|COM数据■确认图像方向注意Mimics不仅支持 Dicom格式数据,而且能够直接导入扫描原始数据。这些数据可以通过硬盈、光盘或磁盘导入。 Mimics也支持BMP,JPEG以及TFF格式文件的导入。源文件可以通过在 importwizard的第一步选择, force manual import"的方式手动导入在开始之前保证您已经安装了培训数据 Training Data2011.eXe、头影测量数据库以及牵引器数据库。您可以在培训光盘中找到这些安装程序。www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software练习1.导入bma图像从主工具栏中选择 new project wizardSelet the media or files tha contain the images x irpotDICOM Input Application (D-AFavoritesDriversIrldyeRuuLaMedDataA.UDotascts山 extra datasetsImportTEST. RTTMAPD DICOM簧 Add : o feveritearget folder: 3: SUpportRobert Atwooda mercer aw inport show Import logCarTEl2.浏览 Training Data文件夹( CMed DataTraining Data),选择 BITMAP文件夹。点击Mex3.在 Image properties窗口标示出扫描分辨率。像素大小为256μm,层距为4mm。然后选择Mexwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise softwareNew project w zardMcnary ncad=d (conmprc33cc/uncomprcaacd): 128 Mb/256 Mb Mcrory availzbc: 20E2 Mbv7023277sia+S vL_/62341/b_akIa +000.8(-J00 bmpv70234770ad+00160-00v76234776axi+00200-00.mv76237681+002C00bm画7.8C- 00.hmnv762]4768i5+00360-00.brpv/6234baxa+004-.mpv7624776ai+048C-hrmnvi70234770ad+002C-00uv76234776ai110056C00.bmv7623763x8+0060000mp76)3x776xia+0-0mp画w70234770did+008C-00Jmp烟v762]4768+00720-00mp1A1,∩ nTEr nn LSorting orde- custom-15775sh?informatonK701∞Y7z40mnkmPatent name n/a□ Forcc sotropi: samplingrebate n/o4.在下个窗口 Edit images,您可以涠过调节图像周围的线框的大小来对该项目进行修剪。dit imag esf vol maco/caac #l ixel mappingMin X 30x MaK< X 51Min Y 115MinZ o px Msx Z 511 psInput: 512* 512 x :12 Output 182x 213x 51?100, JUUUOUPlxel sze:1.fUlllt:1Skip mages: JInput: 402? Outut: 402x 21Jx512www.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米Materialise software5.在这个窗口,您也可以编辑像素映射图的属性。完成编辑后,点击Mex6.在方向窗口标示出图像的方向。点击OK打开 Mimics项目,您就可以开始进行图像分割了!Check orientationverify if the proposed or entatior is correctDizor mage orien ation: xXXCurrent orientationR吕T0BA□Risht-dick on an orientation character to chance it.OK Cancel Hepwww.materialise.comMaterialise China- 1803, No 800, DongfangRoad-Shanghai-Chinamimics@materialise.com.cnMaterialisedriving your innovations米
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图像拼接 综述与算法综述
图像拼接的综述、各种算法描述，算是对自己学习的一个交代均值滤波的方法是,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值。②中值滤波——中值滤波是基于排序统计理论的—种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它的核心算法是将模板中的数据进行排序,这样,如果一个亮点(暗点)的噪声,就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧,因此,最终选择的数据序列中见位置上的值一般不是噪声点值,由此便可以达到抑制噪声的目的这部分的算法很成熟,在FPGA上的实现也很多,也可以比较方便地找到参考算法的实现。12图像配准其实是四个要素的组合,即:1.选定特征空间——特征空间是由参与匹配的图像特征构成。特征可以为图像的灰度特征,也可以是边界、轮廓、显著特征(如角点、线交叉点、高曲率点)、统计特征(如矩不变量、中心)、高层结构描述与句法描述等;这儿其实是定义了配准的空间范围;2.相似性度量——评估待匹配特征之间的相似性,它通常定义为某种代价函数或者是距离函数;这儿是定义需要选定的某种算法3.搜索空间——待估计参数组成的空间就称为搜索空间。也就是说,搜索空间是指所有可能的变换组成的空间,这儿其实是定义了搜索算法的空间复杂度4.搜索策略—搜索策略是指用合适的方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得相似性度量达到最大值,这儿其实是定义了搜索算法的时间复杂度;121基于区域的配准方法基于区域的配准方法——不检测图像中的特征,直接使用窗口或者整幅图像来进行配准从待拼接图像的灰度值出发,对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置,从而实现图像拼接。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域,然后再进行配准。对位移量比较大的图像,可以先校正图像的旋转,然后建立两幅图像之间的映射关系。总而言之,有很多不定,已经不是现在主流的研究方向。评价:基于区域的方法实现简单,应用范围较窄,它的局限性来源于它的基本思想。◇首先,它使用的矩形窗口只适用于配准平移变换的图像,如果图像有更复杂的变形,矩形奁口就不能覆盖参考图像和待匹配图像中的同一场景区域;◇另外,它依赖于窗口中的图像内容,当窗口中图像內容平滑而没有显著细节时,很容易引起与其他平滑区域的错误匹配。◇再次,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量,且对噪声的影响和对比度的差异很敏感,鲁棒性不强。22基于特征的配准方法基于特征的图像配准方法有很多基本形式及其改进,其总体特点是:不直接利用图像像素值,而是通过像素值导出图像内容最抽象的描述和符号特征,并用此特征为匹配模板,查找几幅待配准图像的灰度局部最大值点、边界边缘轮廓、边缘点、边缘线段、组织(纹理)结构、角、顶点、拐点、交叉点、线段、封闭曲线等低级对应特征点及利用特征图像关系图等高级特征,构造方程组,通过数值计算得到变换数来进行图像对齐,进而确定两者的匹配位置,实现特征点、特征线段等的拼接,并且可以提高计算速度。基于特征的配准方法,一般分为四个步骤1.特征检测——从图像中检测出显著且独特的图像特征,包括闭合区域、直线段边缘、轮廓、点。2.特征匹配——相似性度量,确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几小类)使用空域关系的方法②使用不变描述符的方法、③松弛方法、④金字塔和小波的方法3.变换模型的估计——变换函数选择和函数参数估计4.图像变换和重采样——可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近邻插值、双线性插值、双三次函数插值、二次样条插值、三次B样条插值、高阶B样条插值评价基于特征的方法普遍适用于局部结构信息比灰度信息更显著的情况,能够处理图像之间复杂变形的情况,不足之处是特征检测困难且不稳定,最关键的一点是需要有一种判别力很强的、鲁棒的且对图像之间变化保持不变的特征匹配算法。13图像再投影基本方法:需要选择一个合成面,如果仅仅是只有几张图像进行拼接,一个普遍的方法是选择其中的一幅图像作为参考图像,然后把所有其他的图像都进行扭曲变形到参考图像的坐标系上去,这样合成的结果称为平面全景图,这是一个透视投影变换。为了减少投影失真,平面投影→圆柱面投影→球面投影→立方体投影13.1平面再投影选其中某一张图像为参考图像,然后把所有其它的图像进行扭曲变形,从而变换到参考图像的坐标系中去。由于这种模型本质上还足透视投影,因此图像在扭曲变形之后直线仍然还是直线。对丁大视场的图像拼接,平面投影方法会使得最终拼接图像在边缘出现扭曲过大的情况。在实际,当视场接近或超过90时,平面投影的拼接图像会有很大的失真。132柱面再投影圆柱面再投影非常适合于相机绕单一轴线旋转所得到的图像序列拼接,在这种情形下.在不同旋转角度得到的图像由完全的水平位移相关联。这一点很有意义,因为它避免了复杂的单应变换的计算,而且输出得到的图像没有平面再投影存在的扭曲。相反,场景中的直线被映射为正弦曲线。但是,这种方法需要对相机进行预先的标定,计算出相机的焦距和光心的偏移半标。133球面再投影球面再投影的优点是可以实现任意角度的旋转,但缺点是由于每个球面图像有多个相邻图像,因此在球面再投影中图像求交定位比较困难,而且很难找到一个与球面相对应且易于存取的数据结构。14图像融合技术在完成了两幅图像的配准之后,得到了两幅图像之间的变换矩阵,就可以确定它们之间的重叠区域,图像融合的任务就是把配准后的两帽图像根据配准的位置合并为一帼拼接图像。这一步主要包括了如何选择再投影合成面以及如何对两幅图像重叠区域的像素进行混合而得到一幅无缝且清晰的图像。所谓无缝,是指在图像拼接结果中,不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹,即不能出现图像拼接缝隙。然而,由于待拼接的两咡图像分别是由不同的相机在同一时刻采集的,受相机固有因素的影响,采集得到图像的曝光率不可能完全一致,如果在图像的融合中,仅仅将两幅图像重叠区域简单地叠加起来,在它们的过渡区域必然会有明显的拼接缝隙。另一方面,在图像配准阶段所得到的图像之间的变换模型只是针对整个图像区域,对一些存在局部非规则形变的图像而言,全局变换模型在图像的局部区域可能不适用,而使得拼接图像的局部没有对齐,因此在拼接图像中会岀现局部模糊。如何处理图像融合过程中岀现的拼缝和模糊问题,实现真正意义上的无缝且清晰的图像,正是图像融合过程所要解决的问题。融合策略的选择应当满足两方面的要求拼合边界过渡应平滑,消除拼合接缝实现无缝拼接;2.尽量保证不因拼合处理而损失原始图像的信息图像融合可分为三类:像素级融合、特征级融合和决策级融合1.像素级(数据级)融合是在图像严格配准的条件下,直接进行像素关联融合处理;像素级融合是最基本的处理手段,也是硏究最多的—种,目前主要有以下几种方法平均值法②加权平均法③中值滤波法④多分辨率技术2.特征级融合是在像素级融合的基础上,使用模式相关、统计分析的方法进行目标识别、特征提取,并得到融合结果;3.決策级融合主要是基于认知模型的方法,采用大型数据库和专家决策系统,模拟人的分析、推理过程,以增加判决的智能化和可靠性。2参考资料1.硕士论文《門」001_图像拼接技术研究》2.硕士论文《門」_002_基于 Levenberg-Marquardt算法图像拼接硏究》3.硕土论文《門003_图像拼接技术研究》4.网页http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/469621682009625831432275.科技论文《P」200基于角点特征的KLT跟踪全景图像拼接算法》6.本科论文《門』100图像边缘检测与提取算法的比较》7.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/03/03/imagefeaturedetection html8.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html9.http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/2352269420122271004710910.http://blog.csdnnet/xuyuhua1985/article/details/637175111.http://www.openhw.org/project/index.php?act=view&id=185112.硕士论文《門」015多图像拼接算法研究》13.硕士论文《門010基于特征点图像拼接的配准算法硏究》14.http://blog.csdnnet/abcjennifer?viewmode=contents3图像拼接中的算法31图像预处理通过几何变形校正方法对采集到的图像进行校正后,可以使得相同景物在图像重叠区域所成的像有相同的形状和一致的空间相对位置。3.2图像特征检测图像特征检测包括如下几种类型的特征检测闭合区域2.轮廓和边绿区域3.角点4.线条321闭合区域闭合区域特征是通过图像分割的方法来检测到的,分割的精度会大大地影响配准的结果。近年来,选择尺度不变区域特征引起了关注,虚拟圆的思想来计算图像之间平移和尺度的变化,虚拟圆是一个半径最大的圆,这个圆所涵括的背景区域不包含边缘点,一对虚拟圆就足够求出平移和尺度的变化量,它相对于图像边缘特征来说鲁棒性更强,但缺点是易受局部变化的影响322边缘和轮廓边缘和轮廓——所谓边绿轮廓是指甚周围像素灰度有阶越变化或屋顶变化的那些像
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