基于Simpleware的图像处理及三维建模解决方案

一、 概述

近年来随着3D影像技术的发展，基于图像数据的逆向建模方式，在各行各业应用得越来越广泛，尤其在医疗与工业领域，计算机数字模型研究方式已逐渐取代了传统的实物实验研究。在此背景下，图像处理就成为了逆向建模的关键环节，图像处理技术很大程度上决定了建模的蕞终效果。

二、 当前图像处理的技术需求

目前基于图像的三维建模技术只能简单地体现处实物的形状，并不能完整地展现出实物的内部结构。而要获得物体内部结构数据，只能通过传统的物理实验方法获得。

行业需求：

•  研究真实的拓扑和内部结构
• 模拟真实情况，不仅仅是简化、理想化版本

三、 图像处理及三维建模全球高端解决方Simpleware

基于上述图像处理的技术需求，给大家推荐一款中仿Simpleware软件，它致力于为CAD、CAE以及3D打印领域提供世界领先的三维图像处理、分析以及建模和服务，已在世界范围内被业界广泛采用。2014年8月中仿科技应邀参加第35届国际电磁学研究进展研讨会(The 35th PIERS)，会议期间中仿科技公司为参会代表展示了中仿Simpleware软件的图像处理功能的优势与特点，并解答了参会代表提出的技术问题，得到了与会人员一致的认可。

Simpleware软件帮助您全面处理3D图像数据（MRI，CT，显微CT，FIB-SEM……），并导出适用于CAD、CAE、以及3D印刷的模型。使用图像处理模块（ScanIP）对数据进行可视化，分析，量化和处理，并输出模型或网格。

（一） 软件图像处理模块（ScanIP）简介

ScanIP可以处理各种格式的二维和三维图像，如BMP、GIF、JPEG、PCX、PNG、XPM等诸多图像格式。为用户提供了宽泛的选择。

ScanIP为3D图像数据的图像可视化、测量和处理工具提供了宽泛的选择。处理后的图像可导出为STL或点云文件，应用于CAD分析、求解、和3D打印领域。

ScanIP为3D图像数据（MIR，CT，micro-CT，FIB-SEM…）的综合处理提供了软件环境。软件为用户提供了功能强大的数据可视化、分析、分割、以及量化工具。

ScanIP易于学习和使用，内置视频录制功能，并能基于处理后的数据导出可用于CAD或3D打印的曲面模型/网格。附加模块可用于通过扫描数据导出CAE网格、整合图像数据、建模、导出NURBS曲面、计算有效材料属性的功能。

主要特征：

1、 立体渲染

• 自动可视化背景数据
• CPU 和 GPU 能力
• 丰富的可选择预置值
• 创建独创的高品质图像quality images

2、平滑 – 保持拓扑结构

3、平滑 – 保持体积

4、多部分体自动处理

• 多个分割区域的平滑与网格剖分
• 重要的是从分割到模型的界面维持

5、自动处理多部分体

• 传统方法是 part-by-part 进行的，网格质量差，有空隙和重叠，界面不能保持一致

6、基于灰度的材料分配

• 为各个单元分配材料属性，基于基本GS/HU
• 交互直方图
• 改善直方图反馈值
• 简化配置映射方程常数
• 保存、导入、导出材料
• 三维彩色图反馈体网格分布

7、格子结构

•  构造立方体搭建结构
• 基于三重周期性隐函数

8、与医学图像融合

•  内部结构，替换或功能梯度材料

Simpleware软件的优势及功能特性

优势

• 直观的用户界面

        易学易用

• 生成高质量的多部分STL和曲面模型

        无需手动修正或重剖网格

• 脚本

       自动执行可重复的任务及操作

• 直接进行图像到曲面的转换，曲面输出及可视化

准确、高质量地重构数据

重要特征

• 支持导入多种文件格式
• 提供具有多个2D/3D视角的可定制化工作区
• 背景图像及蒙片的立体渲染
• 动画录制和视频文件导出
• 综合测量和统计工具
• 功能强大的半自动分割工具
• 确保多部分面网格/STL的一致性

（二） Simpleware软件图像处理应用介绍

Simpleware软件的先进的图像处理功能与建模技术广泛应用于世界众多领域。2014年09月中仿科技在山海举办了三维图像建模软件中仿Simpleware技术讲座，详细介绍了Simpleware软件的图像处理功能及三维建模功能和优势。得到了与会人员的高度评价。下面将展示Simpleware软件ScanIP模块图像处理的实际案例。

• 复合材料扫描图像的可视化

从图中可以看出，Simpleware软件可以完美地展现复合材料的内部结构和不同材料成分。可广泛应用于材料微观结构的研究分析，还可应用于仿真分析，研究材料各种性能。

• 样品扫描图像的立体化和孔隙的测量

 输入CT图像并处理

统计并计算材料孔隙率

运用图像处理模块 （ScanIP）处理样品的CT扫描图像，对图像复杂的拓扑结构进行分割与重构，并进行孔隙度、孔径和分布的测量与统计。