ｌ学术探讨基金项目 Ｉ ２０１３牟第１０飘 单幅人体切片图像的多轮廓二维重构算法研究与实现 李 莎 陈永强 （武汉纺织大学数学与计算机学院，湖北武汉４３００７３） 【摘 要］ 基于切片图像数据的轮廓曲线二维重构是轮廓表面三维重构的基础。单幅切片图像可能存在有单轮廓或多 轮廓。本文对中国虚拟人切片图像进行分析，针对单幅切片图像里的多轮廓线情况，研究提出了多轮廓提取算法和拟合曲线 建模算法。经编程实验，成功实现了单幅图像里的多轮廓二维重构。 ［关键词］ 人体切片图像；多轮廓线；轮廓提取；插值曲线 数据集的国家。２００１年ｌ１月５—７日在北京香山召开了第１７４ １．引言 次学术讨论会议，由此开始我国的数字化可视人体项目的研 随着计算机技术以及三维数字成像软硬件技术的飞速 发展，三维人体重建技术越来越受到人们的关注，应用也越 来越广泛。通过对人体实现三维表面重建可以得到数字化 人体的三维信息，其具有较高的应用价值和非常广泛的市 场前景。三维表面重建技术不仅广泛的用于虚拟现实、零件 加工、制造技术、汽车工业、航天工业、服装设计、军工、动 画、游戏、娱乐以及文物保护等众多领域，同时人体表面建 模研究成为医学、人体生理学、人体工学等领域关注的焦点 问题［”。 究。经过一年多的努力，由中科院计算所、第一军医大学临床 解剖学研究所、首都医科大学生物医学工程学院、华中科技 大学生命科学与技术学院共同协作，首先完成了人体尸体处 理及切片采集的研究工作。在前人的研究基础』二，对标本切 削加工、冰库改建、血管显示、数据采集等方面的技术进一步 改进和完善。其中，中国首例数字化可视人体数据集（男性１ 是由第三军医大学２００２年８月完成的口１。 ３．多轮廓提取算法 ３．１切片图像处理 图像预处理的目的是消除噪声，增强边缘，以便于图像 分割。二维图像的滤波就是要抑制噪声，增强图像特征。当信 号中混入噪声时，想要把噪声全部滤除而不损失日标信号是 不可能的。因此，滤波器设计所追求的目标有两条：最大限度 在研究ＯｐｅｎＧＬ ｊ维静态人体重建的过程中，本文对中 国虚拟人切片图像进行分析，通过图像处理及图形学的过 程将单幅切片图像里的多轮廓进行了轮廓提取和轮廓曲线 拟合，实现了单幅图像里的多轮廓，并用该方法得到人体胸 部轮廓线 。 ２．人体切片图像简介 １９８９年，美国开始计划建立一个医学图像库，后由 地保持信号不受损失，同时尽可能多地滤除噪声。 中值滤渡是一种有效的非线性信号处理技术，目的是保 护图像边缘的同时去除噪声。它的基本思想是：在图像上划 Ｃｏｌｏｒａｄｏ大学健康中心承担了人体断面图像的获取工作，被 称为“可视化人体计划”（Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｈｕｍａｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ，ｖＨＰ）。在 定一个含有奇数个象素的窗口对该窗口所覆盖象素的灰度 按大小进行排序，处在灰度序列中问的灰度值称为中值，用 它来代替窗口中心所对的那个象素的灰度。 图像的锐化是和图像的平滑相对应的一 个操作，目的是 １９９１年８月，由美国国家医学图书馆与科罗拉大学健康科 学中心组成了研究小组，进行人体结构数据的采集和三维 重构。在１９９４年１１月该研究小组获得了世界上第一组人体 结构数据集，并向世界公布。这套数据为中年男性，共有 增强图像边缘。拉普拉斯ｆＬａｐｌａｃｅ）锐化模板实现了一种邻 域运算，即某个像素点的结果不仅和本像素灰度有关，而｝ｉ ＿和其邻域点的值有关。如果一片暗区出现了一‘个亮点，那么 锐化处理的结果是使这个亮点变得更亮，从而增强了图像边 缘，为获取图像数据做准备。 图像分割是为了将感兴趣的区域和其他区域进行区分， １８７８个横断面图像，相邻断面之间间隔１．Ｏｍｍ。每幅断面 图像数字化扫描分辨率约为２５０万ｆ２０４８ｘ１２１６）像素，总的 数据量为１３ＧＢ。美国的“可视化人体计划”的实施在全世界 引起了巨大的反响。 ２０００年，韩国开始进行可视化人体数据集的研究，并于 ２００１年韩国亚洲大学获得了韩国可视化人体数据集，数据 量达２１０ＧＢ，实现了建立具有东方人数据库的心愿。这是东 方第一例有关人种特征的人体数据采集。 继美国和韩国之后，中国成为第三个拥有可视化人体 即对图像内的每个像素进行分类。医学图像上判别不同的组 织很大程度＿卜取决于灰度的差异，灰度直方图是■维灰度图 像处理中的最基本也是应用最广泛的一 种方法。通过直方 图，可找到被测实体部分的灰度门限区间，利用门限区 ，将 灰度处于该区间以外的部分全部去除变为背景，使图像仅由 作者简介：李莎，女，湖北孝感人，硕士研究生，研究方向：计算机图形图像处理 基金项目：中国纺织工业协会科研项目“面向服装的数字人体建模与仿真”，项目编号：２０１００８２。 ３４———— 实体区（假设为黑区）和非实体区（对应为白区）组成。这样对 图像进行二值化，消除了大量冗余信息，为后续处理带来了 方便 。 本文通过直方图方法将切片轮廓线与轮廓线内部进行 区分，然后在分割的基础上获取形体的特征，提取到轮廓线 特征。 ３．２多轮廓提取算法 图像多轮廓提取包括轮廓提取和跟踪等操作。进行分割 后的图片是一张二值图，实体区域和非实体区域的灰度值 差别很大，对图片从上到下进行逐行扫描ｆ如图１图示），根 据灰度值的突变取得实体的边界点并将它们按行存于一点 阵Ｑ中。按行存储各点非常重要，这是以后按距离进行轮廓 跟踪的基础。给按行存储的各点设置一个状态参数ｆｌａｇ，以 确定在轮廓跟踪时该点是否已经被取得，从而避免重复取 点。然而通过行扫描算法取得边界点，但这些点是孤立和混 乱的，并不能确定某个点属于哪一条轮廓，这就需要进行轮 廓跟踪，将这些点产生轮廓线。作为实体区域的轮廓有一显 著的特点，即每～个点属于且只属于某一条封闭的曲线框， ～组点组成一条连续封闭的曲线框－５］。 具体实现如下： ａ）对图片从上到下进行逐行扫描，取得实体的边界点 并将它们按行存于一点阵中。 ｂ）给按行存储的各点设置一个状态参数ｆｌａｇ，确定该点 是否取得。 Ｃ）从行扫描取得的第一点Ｑ。开始，找出离Ｑ。距离最近 的点Ｑ－，并将Ｑｔ点的标志ｆｌａｇ置ｌ，在再从Ｑ。出发在Ｑ 所 在行的上下三行的ｆｌａｇ为０的点中找离ＱＪ距离最短的一点 Ｑｚ，将Ｑ：的ｆｌａｇ置１，依次循环直到返回到Ｑ。．并将Ｑ。的 ｌｆａｇ置ｌ，这样就从行扫描得到的点中选出了一条封闭的轮 廓（区域１）。依照图１中的示例，取点依次为Ａ—Ｂ～Ｄ—Ｆ— Ｈ～Ｊ—Ｌ～Ｎ—Ｏ—Ｍ—ｌ 一Ｉ—Ｇ～Ｅ—Ｃ—Ａ。 ｄ）对点阵Ｑ进行遍历，找一个ｆｌａｇ值为０的点Ｑ。作为 新起点，依照上述方法选出第二条轮廓（区域２、区域３１，依 次循环直到提取出所有的轮廓。 ｅ）最后得到了完整连续的切片外轮廓的顶点数据，其 中包括横坐标、纵坐标，并将其数据信息保存在Ｅｘｃｅｌ文件 中。 Ａ 图１ ｘ一扫描线算法示意图 ４．多轮廓拟合曲线建模算法 ４．１轮廓点精简 ——－壁 旦…－——－————— －－—－—． ．．． 魁．．．．．．．．．． ． ．．．．．．．．一．Ｌ ．一 ２０１３率第１０期Ｉ 针对大量的表面数据信息点，要对其进行优化筛选，并 对筛选后的数据点重新进行拟合形成计算机图形学意义上 的轮廓线。 目前提出的边界轮廓精简算法主要有等距采样法和曲 率采样法两种，但前者会导致大量特征点的丢失，而后者因 为曲率计算涉及二阶倒数，比较复杂。因此本文采用～种特 征点保留算法精简边界轮廓线，根据人体的体形特征，人体 各部位的形态各不相同，为了相对精确地体现人体各部分轮 廓曲线，对特征点的提取和保留是轮廓数据点精简的关键步 骤［６＿。即在边界轮廓提取的同时，建立边界轮廓的方向链表， 然后依次搜索方向链表，其方向改变的点就是边界轮廓的特 征点，而方向没有改变的点就是边界轮廓的非特征点，最后 保留特征点，去掉非特征点。这样就把边界轮廓简化成了多 边形，并去掉了轮廓直线边上的冗余点。 ４．２ Ｈｅｒｍｉｔｅ插值曲线 当用一组型值点来指定曲线的形状时，其形状完全通过 给定的型值点列。用该方法得到的曲线称为曲线拟合。本文 中的型值点列即为得到的所有轮廓数据点，得到的拟合曲线 将完全通过给定的每个轮廓数据点，因此运用Ｈｅｒｍｉｔｅ插值 法来拟合曲线，将实验得到的切片外轮廓顶点数的图像序列 点（ｘｉ，ｙｉ）按照坐标值拟合成曲线图形。 假定型值点ＰＫ和Ｐ 之间的曲线段为Ｐ（ｔ），ｔ∈［０，１１， 则满足下列条件的三次参数曲线为三次Ｈｅｒｍｉｔｅ样条曲线 Ｉ７Ｊ： Ｐ（０） Ｐｋ Ｐ（１）＝Ｐｋ＋ｌ 上式中，Ｒｋ和Ｒｋ 是在型值点Ｐｋ和Ｐ ，处相应的导数 值。对于三次Ｈｅｒｍｉｔｅ样条曲线，有： ａｘ ａｙ ａｚ ｂ ｂｙ ｂ Ｐ（ｔ）＝［ｔ ｔ２ ｔ １】 ＴＣ Ｃｘ Ｃｙ Ｃｚ ｄｘ ｄ ｄ 对上式Ｐ（ｔ）求导可得： Ｐ’（ｔ）＝［３ｔ ２ｔ ｔ １】 将Ｈｅｒｒｎｉｔｅ样条的边界代入式（Ｊ）和式（２），得到： Ｐ（０） Ｐｋ ０ ０ ０ １ ＰＯ） Ｐｋ＋１ １ １ １ １ Ｐ’（０） Ｒｋ ０ ０ ｌ ０ Ｃ （３） Ｐ’（１）Ｊ ｌ Ｒｋ＋ ３ ２ １ ０ 于是可以求出矩阵 Ｐｋ ２ —２ ｌ １ Ｐｋ ．３ ３．２．１ Ｃ＝ Ｐｋ－】 ， Ｒｋ ０ ０ ｌ ０ Ｒｋ ｈＧｈ（４） Ｒｋ＋ ｌ ０ ０ ０ Ｒｋ＋ 最后得到三次Ｈｅｒｍｉｔｅ样条曲线方程为： Ｐ（ｔ） ＴＭｈＧｈ ｔ∈［０，１］ （５） 一３５一 【学术探讨蓉金项目 —＿＝＝＝土＝＝＝＝＝＝二＝＝＝＿＝＝＝＝＝＝＝＝二二二＝＝＝＝＝＝＝二二＝二二 ＝＝＝＿＝＝＝ ２０１３牟第１０期 ｊ４．３轮廓曲线建模 取本实验数据任意两轮廓点Ｐ。（ｘ。，ｙ０），Ｐ （ｘ ，Ｙ１），求得在 Ｐ。，Ｐ 相应的导数值，Ｒｏ和Ｒ 。由于曲线上紧靠Ｐ。的后两个 点设为Ｐ０＋ｌ（ｘ 。，ｙ０＋ ）与Ｐ （ｘ ，ｙ ），Ｐ０处的导数即为经过点 Ｐ。这一点曲线切线的斜率 。又因为Ｐ０，Ｐ ，Ｐ 三点的横 － 图２人体切片图像示意图 图３切片０７１的躯干轮廓处理图 图４ 数据简化前后的躯干轮廓（胸部）对比图 图５ 多轮廓线的形成 坐标近似相等，三点在曲线上紧紧挨在。一起，在同一条直线 上，所以过点Ｐ。的切线斜率与Ｐ 点的斜率相等。而过点 Ｐ ，的斜率为Ｐ 与 纵坐标的差值／横坐标的差值，用数 学代数表示为： ＝ ＝ ＝Ｘ ＡＩ＋２一Ｘｌ＋ｌ 》［ （６） 同理得到 Ｋｌ＝Ｒ。＝ Ｘ ＿２＿、 ２ｋ１＋２一ＸＩ＋１ （７） 将（６）式和（７）式的 、Ｒ 及Ｐ。、Ｐ 代入（４）中即可得到矩 阵Ｃ，最后代入式（１）即可求得通过Ｐ和Ｐ两个型值点的三 次Ｈｅｒｍｉｔｅ曲线Ｐ（ｔ）。同理可以得到其它任意相邻两点的『三 ６．总结 本文在前人提出的单轮廓线建立ｉ维模型算法的基础 上，对人体多轮廓线数据进行处理，得到了人体的胸部轮廓 次Ｈｅｒｍｉｔｅ曲线，最后由于三次参数样条曲线在所有曲线段 的公共连接处均具有位置、一阶和二阶导数的连续性，即具 有Ｃ 连续性，将各区间内的曲线段相连即可得到如图５所 示的人体切片躯干轮廓线（胸部）。 ５．实验与结果分析 本文使用的人体切片是由我国第三军医大学研究的首 线，实现了单幅人体切片图像上的多轮廓重建，为以后人体 的三维重建多轮廓方面的研究奠基了基础。 参考文献： ［１］陈永强 三维人体与服装建模技术综述【Ｉ】，纺织导报，２００８（６）： 】】２—１１５ 【２】王晓霞，陈永强，王俊龙．于人体切片的三维人体建模研究Ｕ】， 软件导刊，２０１１（８）：１４５～１４６ 例中国可视化人体图谱集，所选用的标本男性为３５岁，身高 １７００ｍｍ，体重６５Ｋｇ的重庆人，非器质性疾病死亡。重点讨 ［３１陈君。陈永强 一种构建三维人体模型的方法Ｕ１，武汉科技学 论的是多轮廓线序列的二维重构，采用胸部多轮廓线进行 处理，选用男性标本的０７１号人体切片图像如图２所示。根 据上述图像处理，包含图像增强、区域分割、轮廓提取与跟 院学报，２００９（１）：３６—４０． 【４】陈秦玉 人体三维重建的实践和技术研究【ＤＪ：［博士学位论 文１浙江：浙江大学，２００４ 【５】郭开 一种基于断层测量图片的实体轮廓提取算法Ｕ］ 计算 机辅助工程，２００１（４）：５１－５４ 踪等过程，得到的人体躯干轮廓线如图３所示；其中多轮廓 提取算法中运用轮廓跟踪算法、多轮廓拟合曲线建模算法， 包含数据简化（简化结果如图４所示）、特征点提取、Ｈｅｒｍｉｔｅ ｌ６尧燕玲，陈永强，陈君 基于人体切片的人体特征尺寸提取 ６１Ｕ】 山东纺织经济，２０１０，（５）：８Ｏ一８２ 插值的曲线拟合、曲线拼接，实验成功得到０７１号人体切片 图像轮廓线，结果如图５所示。 ［７】陆枫计算机图形学基础【Ｍ］北京：电子工业出版社，２０１（） Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｂｒａｎｃｈｉｎｇ ２Ｄ Ｃｏｎｔｏｕｒｓ ｏｎ ａ Ｓｉｎｇｌｅ Ｈｕｍａｎ Ｓｌｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｌｉ Ｓｈａ Ｃｈｅｎ Ｙｏｎｇｑｉａｎｇ （Ｗｕｈａｎ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７３，Ｈｕｂｅｉ） 【Ａ］ｂｓｈ｜ 】２Ｄ ｃｏｎｔｏｕｒｓ ｃｕｒｖｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ ｄａｔａ ｉｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｈｔｅ ｏｕｔｌｉｎｅ ｓｕｒｆａｃｅ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ． Ｓｉｎｇｌｅ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ ｍａｙ ｂｅ ｓｉｎｇｌｅ ｏｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂｒａｎｃｈｉｎｇ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ，ａｎｄ ｒａｉｓｅｓ ａ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃｏｎｔｏｕｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａ ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂｒａｎｃｈｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ．Ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｂｙ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ｗｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂｒａｎｃｈｉｎｇ ２Ｄ Ｃｏｎｔｏｕｒｓ ｏｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ． 【 咖＝ｄ８】ｈｕｍａｎ ｂｏｄｙ ｓｌｉｃｅ ｉｍａｇｅ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂｒａｎｃｈｉｎｇ：ｃｏｎｔｏｕｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ：ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ３６—