CN106683160A - 一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置，其中该方法包括：获取体数据，对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图，过分割该灰度-梯度直方图，根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类，对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。相较于现有技术，本发明可实现自动设计传递函数，从而不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

Description

一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置

技术领域

本发明属于图形学领域，尤其涉及一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置。

背景技术

直接体绘制技术是将三维体数据直接转换为利于人们观察的二维图像，而不生成中间几何图元的一种渲染方法。其实质是重采样与颜色合成。直接体绘制常见的实现方法有光线投射(Raycasting)、抛雪球法(Splatting)、错切变形(Shear warp)、纹理映射(Texture Mapping)等，最常用的是光线投射算法。直接体绘制中核心步骤便是传递函数(TF，Transfer function)的设计。本质上讲，传递函数反映的是将体数据中的数值和光学属性(包括颜色RGB和不透明度Alpha)对应起来的一种映射关系。然而，如何找出合适的规则设计传递函数使得绘制结果满足需求并不是一项容易的事。

现有技术中，基于灰度值和梯度模的二维传递函数设计方法能够有效的提取不同物质的边界，通过使用各种自定义的分类控件，如矩形、三角形等，用户可以灵活的定义各种二维传递函数，但是，在上述现有技术中需要用户不断的进行试错，并且由于控件形状过于规则化，无法描述复杂的高维特征。

发明内容

本发明提供一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割，实现自动设计传递函数，从而不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

本发明实施例提供了一种基于二维直方图的传递函数设计方法，包括：

获取体数据；对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；过分割所述灰度-梯度直方图；根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

本发明实施例提供了一种基于二维直方图的传递函数设计装置，包括：

获取模块，用于获取体数据；计算模块，用于对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；过分割模块，用于过分割所述灰度-梯度直方图；聚类模块，用于根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；映射模块，用于对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

从上述本发明实施例可知，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割对体素进行初步分类，并通过层次聚类进行第二次分类，从而实现自动设计传递函数，相对于现有技术，不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的流程示意图；

图3是本发明实例中对数据点进行层次聚类的示意图；

图4是本发明第三实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置的结构示意图；

图5是本发明第四实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置的结构示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明各实施例中，假设同一种物质具有相同的灰度、梯度值并且在空间距离上也是接近的。另外，由于物质的边缘和颜色对于感知非常重要，因此对于每一种物质的阻光度设置为与梯度大小成正比，即越是边缘阻光度越大越容易被看到。

请参阅图1，图1为本发明第一实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的实现流程示意图，主要包括以下步骤S101至步骤S105：

步骤S101、获取体数据；

体数据(Volume Data)一般由用户输入。

步骤S102、对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；

梯度是灰度值的一阶导数，数据场中某点处的梯度方向为该点处变化率最大的方向，梯度模值是一个标量值，它等于这个最大变化率的值。可通过梯度模值来分出物质的边界和物质的内部。灰度-梯度直方图是体数据的统计结果，一般表示为一些二维的散点分布。通常灰度-梯度直方图中散点的亮度L同它所对应体素的个数x存在一定的关系，以避免出现散点间亮度的数量级差别过大，我们取对数L＝log(x)。根据灰度-梯度直方图的定义，图上的每个散点均对应了体数据中的一些体素，将其称为体元，并且每个体元对应的都是具有相同灰度梯度值的体素。

步骤S103、过分割该灰度-梯度直方图；

对该灰度-梯度直方图进行过分割，将该灰度-梯度直方图分成多个子区域，也就是将灰度-梯度直方图看作图像，并对图像进行超像素分割。可减少层次聚类的计算量。

步骤S104、根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

将距离最近的体素聚合为一类，再将聚合后的类体素加入到进行层次聚类的体素中，和其他剩余体素继续按照距离最近原则进行聚合，直到所有的体素聚合为一类。

步骤S105、对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

色彩映射，是设置分类后体素的不透明度、色调、饱和度以及亮度。从而自动生成传递函数，不需要用户繁琐的交互操作。

根据设计好的传递函数，实现对体数据的绘制，得到绘制好的二维图像。

本发明实施例中，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割对体素进行初步分类，并通过层次聚类进行第二次分类，从而实现自动设计传递函数，相对于现有技术，不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

请参阅图2，图2为本发明第二实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的实现流程示意图，主要包括以下步骤S201至步骤S206：

步骤S201、获取体数据；

步骤S202、对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；

体素(Voxel)，是组成体数据的最小单元，一个体素表示体数据中三维空间某部分的值。体素相当于二维空间中像素的概念。体素不存在绝对空间位置的概念，只有在体空间中的相对位置。

梯度是灰度值的一阶导数，数据场中某点处的梯度方向为该点处变化率最大的方向，梯度模值是一个标量值，它等于这个最大变化率的值。可通过梯度模值来分出物质的边界和物质的内部。灰度-梯度直方图是体数据的统计结果，一般表示为一些二维的散点分布。通常灰度-梯度直方图中散点的亮度L同它所对应体素的个数x存在一定的关系，以避免出现散点间亮度的数量级差别过大，我们取对数L＝log(x)。根据灰度-梯度直方图的定义，图上的每个散点均对应了体数据中的一些体素，将其称为体元，并且每个体元对应的都是具有相同灰度梯度值的体素。

步骤S203、通过基于熵率的超像素分割方式，过分割该灰度-梯度直方图；

对该灰度-梯度直方图进行过分割，将该灰度-梯度直方图分成多个子区域，也就是对图像进行超像素分割。可减少层次聚类的计算量。

本实施例中对该灰度-梯度直方图进行过分割，采用的是基于熵率的超像素分割方法，该方法的基本思想是将超像素分割看成一个聚类问题进行处理，通过求解某一目标函数的最大值就可以得出分割结果。

具体地，首先将该灰度-梯度直方图映射成无向图G＝(V，E)，其中V代表无向图的顶点集，E代表边集，边的权值代表顶点间的相似性，用权函数w表示，这样就将灰度-梯度直方图的分割问题转化为图的划分问题。对图的划分就是将V划分为一系列不相交的集合S＝{S₁，S₂，...，S_N}，其中任意两个子集的交集为空，所有子集的并集为V，N为自然数。对图的划分就是从G＝(V，E)中选取E的子集A，得到由K个子图构成的无向图G′＝(V，A)。为此，提出了一种基于图论的聚类目标函数：

maxH'(A)+λB(A)

其中，H′(A)表示图上随机游动的熵率，B(A)表示平衡项，A是选择的边集，λ≥0是平衡系数。前者(maxH'(A))能够保证聚类紧致、均匀，而后者(λB(A))保证分割而成的每一个超像素区域大小基本相同。

随机游动的熵率H′(A)的计算方式为，假设有一个粒子在无向图上由一个顶点向另一个顶点作随机游动。设随机游动为{Xn}，Xn为无向图的一个顶点序列。若Xn＝i，那么粒子游动的下一个顶点只可能是与节点i相邻的一个节点j，且转移概率p_i,j＝w_i,j/w_i，w_i,j，其中，w_i,j表示连接顶点i和j的边权重，w_i是顶点i边权重之和。

其中，μ是随机过程的平稳分布，μ_i＝w_i/w_T，V表示图的顶点个数。只有加入紧凑和均匀区域的边时，才能使熵率增加最快。

平衡项B(A)的计算方式为，若边集A的图分割结果是S＝{S₁，S₂，...，S_NΔ}，集群成员的分布公式为P_zΔ(i)＝|S_i|/|V|，其中i＝(1，...，N_A)表示划分后得到的子集个数，ZA是集群成员的分布。P_zΔ(i)表示第i个子集顶点数所占比例，|S_i|表示第i个子集的顶点个数。

B(A)＝-ΣP_ZA(i)·log(P_ZA(i))-N_A

确定目标函数后，使用贪心算法分割图像，最终得到超像素的分割结果。贪心算法(又称贪婪算法)是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。即，不从整体最优上加以考虑，该算法所做出的是在某种意义上的局部最优解。

步骤S204、根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

超像素分割之后，体数据也被划分成了具有相同灰度梯度值一系列小类。之后，根据体素的空间信息进行层次聚类，以得到分类效果。

具体地，在多个体素S中计算每对体素之间的距离初始相似度，若S_i和S_j之间的距离具有最小相似度，则将这两个类合并成一类，于是总的类数就少了一个，在此基础上继续计算新的类和剩余体素之间的距离，不断重复此步骤，到最后所有体素合并成一个类为止。

一个实例，请参见图3，S₁～S₅为5个数据点，首先第1层(K＝1)将每个数据点单独作为一个聚类集合，第2层(K＝2)选择最相似的两个聚类集合进行合并，根据最小距离相似度度量，数据点最相似的进行合并。同理，逐层向上类聚，最终所有的数据点都属于同一个类别。如第3层(K＝3)至第5层(K＝5)所示。

层次聚类最重要的步骤是类间相似度的计算，将空间上比较接近的体素聚为一类的具体计算方式如下：

首先，S_i和S_j的领域关系计算为，对于类S_i中的每一个体素v_i的26领域中有多少是属于类S_i，计算式如下：

其中，N₂₆(v_i,v_j)值为1。如果v_i和v_j是相邻的，其他的情况下都为0。那么体素之间的空间关系计算式为：

其中，r(v_i,v_j)∈(0,1)。

那么，两个类之间的相似度测量就可以通过最大化领域关系的和而计算得到，计算式如下：

步骤S205、对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数；

根据体素的梯度幅值设置不透明度传递函数，以及通过增强的颜色设置方式设置颜色传递函数。

具体地，为了更好的展示体数据的结构信息，且体素较大的部分通常为不同结构的边界，基于此，在设定其他体素的不透明度时，按照该体素对应的梯度幅值来进行设置。其中，梯度幅值在前述步骤S202中对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图时得到并存储的。

α(P)＝α_max||g_p||^k

其中，P表示某一个体素，α_max是用户定义的最大透明度值，g_p表示P的梯度幅值，K是一个常数，用来约束透明度随梯度变化的形式。上述公式表示对于某一个体素P来说，其透明度等于α的最大值α_max乘以体素P对应的梯度值的倍数。

亮度对于半透明结构的感知很重要，并且色度也在区分不同结构上发挥重要作用，因此采用感知增强的颜色设置方案为每个直方图分割得到的传递函数设置颜色传递函数。第j个传递函数的色调、饱和度和亮度定义为：

s_j＝1.0，

其中m是一个0到n之间的数，主要用来避免某个特征值的亮度被设成0。

步骤S206、接收用户对直方图分割的散点对应的体结构的指令，并根据该用户选择的结果调整该传递函数。

同时用户可以交互式的选择每个直方图分割的散点对应的体结构，直方图中每一种颜色代表一种分类好的物质，用户可以选择不同的颜色进行合并从而达到对分类结果的合并，也可以将某种颜色对应的物质的透明度设置为0。接收用户对直方图分割的散点对应的体结构的指令，并根据该指令进一步调整该传递函数。

根据设计好的传递函数，实现对体数据的绘制，得到绘制好的二维图像。

本实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割对体素进行初步分类，并通过层次聚类进行第二次分类，从而实现自动设计传递函数，相对于现有技术，不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

请参阅图4，图4是本发明第三实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图4示例的基于二维直方图的传递函数设计装置可以是前述实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的执行主体。该装置，主要包括：获取模块401、计算模块402、过分割模块403、聚类模块404以及映射模块405，各功能模块详细说明如下：

其中，获取模块401，用于获取体数据。

计算模块402，用于对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图。

过分割模块403，用于过分割该灰度-梯度直方图。

聚类模块404，用于根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

映射模块405，用于对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

需要说明的是，以上图4示例的基于二维直方图的传递函数设计装置的实施方式中，各功能模块的划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述基于二维直方图的传递函数设计装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。而且，实际应用中，本实施例中的相应的功能模块可以是由相应的硬件实现，也可以由相应的硬件执行相应的软件完成。本说明书提供的各个实施例都可应用上述描述原则。

本实施例对基于二维直方图的传递函数设计装置的各功能模块实现各自功能的具体过程，请参见上述图1所示实施例中描述的具体内容，此处不再赘述。

本实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割对体素进行初步分类，并通过层次聚类进行第二次分类，从而实现自动设计传递函数，相对于现有技术，不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

请参阅图5，图5是本发明第四实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图5示例的基于二维直方图的传递函数设计装置可以是前述实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计方法的执行主体，其可以是智能穿戴设备或者其中的一个功能模块。图5示例的基于二维直方图的传递函数设计装置，主要包括：获取模块501、计算模块502、过分割模块503、聚类模块504、计算子模块5041、聚类子模块5042、映射模块505、接收模块506以及调整模块507。各功能模块详细说明如下：

其中，其中，获取模块501，用于获取体数据。

计算模块502，用于对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图。

过分割模块503，用于过分割该灰度-梯度直方图。

聚类模块504，用于根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

映射模块505，用于对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

进一步地，聚类模块504包括：

计算子模块5041，用于计算各体素中每对体素之间的空间距离值；

聚类子模块5042，用于将所述空间距离值最小的一对体素聚合为一类；

计算子模块5041，还用于计算聚类后的类体素与尚未聚合的各体素之间的空间距离值；

聚类子模块5042，还用于将该空间距离值最小的体素和/或类体素聚合为一类，直到所有体素聚合为一个类。

进一步地，映射模块505，还用于根据体素的梯度幅值设置不透明度传递函数，以及通过增强的颜色设置方式设置颜色传递函数。

需要说明的是，该装置还可以进一步包括：

接收模块506，用于接收用户对直方图分割的散点对应的体结构的选择指令；

调整模块507，用于根据该用户选择的结果调整该传递函数。

本实施例对基于二维直方图的传递函数设计装置的各功能单元实现各自功能的具体过程，请参见上述图1至图3所示实施例中描述的具体内容，此处不再赘述。

本实施例提供的基于二维直方图的传递函数设计装置，通过对体素的灰度-梯度直方图进行过分割对体素进行初步分类，并通过层次聚类进行第二次分类，从而实现自动设计传递函数，相对于现有技术，不用受到控件形状不可随意调试的限制，简化了用户操作，提高体数据的绘制效率。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上为对本发明所提供的一种基于二维直方图的传递函数设计方法及装置的描述，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于二维直方图的传递函数设计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取体数据；

对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；

过分割所述灰度-梯度直方图；

根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过分割所述灰度-梯度直方图包括：

通过基于熵率的超像素分割方式，过分割所述灰度-梯度直方图。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类包括：

计算各体素中每对体素之间的空间距离值；

将所述空间距离值最小的一对体素聚合为一类；

计算聚类后的类体素与尚未聚合的各体素之间的空间距离值，并将所述空间距离值最小的体素和/或类体素聚合为一类，直到所有体素聚合为一个类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数包括：

根据体素的梯度幅值设置所述不透明度传递函数，以及通过增强的颜色设置方式设置所述颜色传递函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户对直方图分割的散点对应的体结构的选择指令，并根据所述用户选择的结果调整所述传递函数。

6.一种基于二维直方图的传递函数设计装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取体数据；

计算模块，用于对所有体素进行梯度计算以得到灰度-梯度直方图；

过分割模块，用于过分割所述灰度-梯度直方图；

聚类模块，用于根据分割后的体素的空间信息进行层次聚类；

映射模块，用于对不同类的体素进行色彩映射，以生成传递函数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述计算模块，还用于通过基于熵率的超像素分割方式，过分割所述灰度-梯度直方图。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述聚类模块包括：

计算子模块，用于计算各体素中每对体素之间的空间距离值；

聚类子模块，用于将所述空间距离值最小的一对体素聚合为一类；

所述计算子模块，还用于计算聚类后的类体素与尚未聚合的各体素之间的空间距离值；

所述聚类子模块，还用于将所述空间距离值最小的体素和/或类体素聚合为一类，直到所有体素聚合为一个类。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述映射模块，还用于根据体素的梯度幅值设置不透明度传递函数，以及通过增强的颜色设置方式设置颜色传递函数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

接收模块，用于接收用户对直方图分割的散点对应的体结构的选择指令；

调整模块，用于根据所述用户选择的结果调整所述传递函数。