【摘 要】
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Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法，但生成的等值面网格存在拓扑二义性和单元质量两方面的缺陷，无法为生物组织物理仿真中的数值分析提供良好的几何模型，为此，提出
【机 构】
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中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410075 湖南财政经济学院 信息管理系,长沙 410205
【出 处】
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2011年全国生命系统建模仿真学术年会
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Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法，但生成的等值面网格存在拓扑二义性和单元质量两方面的缺陷，无法为生物组织物理仿真中的数值分析提供良好的几何模型，为此，提出一种基于数据点偏移的改进Marching Cubes算法。算法将数据场分解为点、边、面和体素四类元素；以33种剖分模式为依据，构建二义性检测索引表，通过提出的基于面状态的渐近线判别法，以统一的方式解决面二义性和体二义性问题；分析单个体素中产生退化三角形的原因，提曲基于局部判别法的数据点偏移策略，使体素的活跃边与等值面近似垂直，达到提高网格质量的目的。对比实验表明，该方法在有效保证网格拓扑的基础上，显著提高了单元质量，生成的模型不仅适用于体数据可视化，还适用于进一步的数值分析。
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