Cài đặt khôi phục diện mạo dựa vào Barycentric
Như đã mô tả thuật toán trong mục 2.1, thuật toán này được cài đặt cụ thể như sau:
Bước 1: Phân vùng đối tượng: Chúng tôi tiến hành phân vùng (lưới tam giác) với 39 điểm về dữ liệu mô mềm. Dữ liệu này sẽ được xác định trên bề mặt của mặt mẫu.
Bước 2: Tính toán các hệ số: từ dữ liệu về 39 điểm trên bề mặt mặt mẫu, chúng tôi tiến hành giải hệ phương trình (7) đầu vào của các
điểm Pi là 3 điểm thuộc 39 điểm (đỉnh của một tam giác được
xác định tại bước 1) và một điểm chúng tôi lấy là tâm của bề
mặt mẫu, điểm P chính là điểm cần tính thuộc mặt mẫu.
Bước 3: Dữ liệu độ dày mô mềm của một hộp sọ đưa vào và được tính là sự biến đổi của 39 điểm trên bề mặt mẫu. Để tính toán bề mặt cho hộp sọ, chúng tôi tiến hành giải hệ phương trình (8) với các tham số đầu vào là hệ tọa độ Barycentric được tính tại bước 2 và dữ liệu mô mềm (đỉnh của các tam giác) mới đưa vào.
Cài đặt khôi phục diện mạo dựa vào RBF
Phương pháp này được mô tả chi tiết trong mục 2.2, được áp dụng vào cài đặt trong bài toán này như sau:
Bước 1: Xác định sự biến đổi của tập điểm điều khiển trên mặt mẫu (tập mẫu) với tập điểm là độ dày mô mềm đầu vào.
Bước 2: Tính các tham số cho vector A theo công thức (10), ma trận G được xây dựng từ 39 điểm điều khiển trên mặt mẫu, vector F là độ dịch chuyển của 39 điểm trên mặt mẫu so với 39 điểm đầu vào, khi đó ta tính được A: A = F*G-1.
Bước 3: Với mỗi điểm trên bề mặt chúng ta tính được giá trị biến đổi
của nó dựa vào công thức (11) với các tham số vào là vector A
tính được ở bước 2 và ma trận G được xây dựng được giữa điểm cần tính với tập 39 điểm điều khiển trên mặt mẫu.
Bước 4: Cộng giá trị của mỗi điểm trên bề mặt với giá trị tính được ở bước 3 ta thu được bề mặt cần tính.
Kết quả thử nghiệm
Thử nghiệm thứ nhất
- Với bộ dữ liệu đầu vào:
a) Dữ liệu mô mền cho kỹ thuật Barycentric (có dàng
buộc phân vùng)
b) Dữ liệu mô mền cho kỹ thuật RBF (không
lưới)
c) Dữ liệu mặt mẫu