vis18-TopoAngler:利用交互拓扑进行体数据中鱼抽取
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论文: TopoAngler: Interactive Topology-based Extraction of Fishes
作者: Alexander Bock, Harish Doraiswamy, Adam Summers等
单位: 纽约大学
会议: Vis2018
一.论文背景
1.ScanAllFish项目:
项目起于2016年,华盛顿大学的Adam Summers教授希望人们把所有共三万多种鱼类进行扫描，并把这些高分辨率CT扫描数据库共享。示例如图1所示.(是不是很漂亮)
图1. 源于:https://all3dp.com/scanallfish-project-turning-worlds-fish-into-3d-scans/
2.ScanAllFish项目难题
到现在为止,ScanAllFish项目只扫描出了这三万余种鱼类中的600种.原因如下:
显微CT造价昂贵,不能广泛推广
完成一次单独扫描需要12小时
因此科学家决定将多只鱼包在一起进行扫描处理.如图2所示:
图2 (a) 待扫描鱼绑定标签 (b)12只鱼绑成"肉卷" (c)进行扫描 (d)扫描结果
多种鱼类一起扫描,需要将扫描结果需要进行的分割,抽取出不同鱼的各自的扫描结果.又带来了新的挑战,例如图2中d子图所示,
鱼摆放的方向是任意的,
不同鱼的骨架空间临近,
射线不透明度相似,
大小形状多种多样,没有足够的先验知识,
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手动抽取不同鱼的扫描结果需要20~40小时之久
3.为了解决上述难题,本文提出TopoAngler,将计算拓扑与可视界面相结合,对这些复杂的扫描体数据集进行交互分割
二.系统概述
图3 系统图解.
读入并下采样数据后进行拓扑分析,输出Join tree及分支分解结果,具体包括特征识别与体素识别.
用户需要选择不同简化层级的特征构建元特征(meta-features)
这些元特征为后处理步骤的输出结果.
一些概念梳理如下:
特征:拓扑分析后生成的联通子体(connected sub-volume),可以在不同层级上进行展示:骨骼,胸腔或者整条鱼.
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元特征:即整条鱼.元特征由不同层级的特征由用户交互组装而成.为最终输出结果.
三.层次分割
首先将显微CT的标量场体数据转换成四面体网格数据,之后在四面体网格上计算扩展连接树(算法:Computing Contour Trees in All Dimensions),再根据树中每条边的重要性量度对树进行分支分解(算法:The TOPORRERY:computation and presentation of multi-resolution topology).
图4. 树层次分割示例图
需要用户输入简化后呈现的特征数
特征数为3时,为上左图所示,共有ABC三个候选特征
特征数为2时,边BD被移除,并与AD边汇合在一起,构成新边AE,最后特征为蓝色与红色,如右上图
四.应用
图5 A~D选择视图:用户可以根据选择视图选择候选特征,添加或者移除在元特征中;
E元特征视图
五.结果
图6 案例包含9个南美鱼类,大部分是水虎鱼.(A)整个数据集. (B)使用TopoAngler在10分钟内 完成分割.CD为高身银板鱼,EF为高背红鳃虎鱼
六.总结
这种有项目做背后依撑,且有领域专家参与的论文是有可信保证的.