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论文: Visualization of Boundaries in Volumetric Data Sets Using LH Histograms
作者: Petr Šereda, Anna Vilanova Bartrolí, Iwo W.O. Serlie 等等
单位: 埃因霍芬理工大学(Eindhoven University of Technology,TU EindhovenTU/e世界百强名校，荷兰.生物医学系,图像分析组.
会议: TVCG-2006
一、LH直方图
这篇论文的LH传输函数是很经典的一种多维传输函数,主要用于体数据中的边界分析.现将其主要思想概括如下.
LH直方图将体数据中的每个点分为两大类,
一类为材料(物体/特征)内部的点,体素间的灰度值变化不大;
一类为边界点,从一个材料过渡到另一种材料.这种点附近的体素间灰度值变化明显.
本文对每个边界点计算沿梯度场能够积分到的最高灰度值体素F_H,以及最低灰度值体素F-L,两者构成数据组.将所有边界点的数据组转换成直方图形式.
①.去除内部点. 若|∇f<=epsilon|,则该体素为内部点,将该点分布在LH直方图对角线上;
②.计算边界点的LH值.
给定一个边界点,沿着梯度场在两个方向进行积分.达到FL或者FH时,积分停止.如图一所示.
图一.沿梯度场积分过程示意.
图二.积分停止条件. (a)常量区域 (b)局部极值 (c)弯曲点
二、基于LH直方图的传输函数结果
图三.LH直方图应用至牙齿数据结果
图四.2D传输函数(灰度值+梯度值)应用至牙齿数据结果
根据结果对比可以看出LH直方图可以看到更完整的边界结果,且易于观察.
三、为什么回头看这篇文章
最近在弄三维均匀体数据降维,因为体数据点的欧几里德距离均匀,所以欧几里德扩展树方法不适用,想到LH直方图中点沿梯度方向的扩展,故有此篇.
当然结论是:还差一点,还差一点.继续看isomap相关论文.
回见.