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Extraktion von Isoflächen mit Hilfe des Marching-Cubes-Algorithmus

Damaris Schumann, Leibniz Universität Hannover, Studienarbeit
04/2009

Mit dem Software-System YaDiV existiert am Welfenlab eine Forschungs- und
Entwicklungsplattform f√ľr die Visualisierung und Segmentierung von
medizinischen dreidimensionalen Bilddaten. In dieser Arbeit wurde eine
Referenzimplementierung des Marching-Cube-Algorithmus (MCA) zur Extraktion von
Isoflächen erstellt und dokumentiert.

Der MCA ermöglicht es, Isoflächen aus Voxel-Daten
zu extrahieren und so Volumen-Modelle durch praktikable polygonale Oberflächen-Modelle anzunähern und effizient zu visualisieren. Computertomographische Bilder können so auf befriedigende Weise schnell und aussagekräftig bildlich dargestellt werden.

Der Standard-MCA weist topologische Mehrdeutigkeiten auf, d.h. an den Seitenfl√§chen eines Voxel-Cubes als auch im Inneren k√∂nnen Unklarheiten dar√ľber entstehen, ob eine Isofl√§che die Voxel mit der gleichen Notation (Null bzw. Eins) in einem Voxel-Cube trennen oder verbinden soll, da die 15 Fallbetrachtungen des Standard-MCA die trilineare Datenfunktion F(q,s,t) ungen√ľgend approximieren. Der modifizierte MCA liefert einen Algorithmus zur Aufl√∂sung dieser Mehrdeutigkeiten, woraus der Marching Table von Chernyaev mit seinen 33verschiedenen r√§umlichen Strukturen resultiert, der auch in dieser Arbeit benutzt wurde.

Kontakt: Philipp Blanke

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