Aplicación para la visualización de imágenes 2D y 3D empleando VTK

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1 Aplicación para la visualización de imágenes 2D y 3D empleando VTK
Nuria Paniagua GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

2 Sumario del proyecto Objetivos Imágenes *.pic obtenidas del confocal
Reconstrucción de imágenes 3D VTK (Visualization Toolkit) Reconstrucción de imágenes con VTK Algoritmo visualización 2D y 3D Aplicación GUI con MFC Ventana de visualización de imágenes 2D y 3D GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

3 1. Objetivos Reconstrucción tridimensional
Funcionamiento y uso de librerías VTK Algoritmo de visualización 2D y 3D Aplicación GUI a partir de MFC GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

4 2. Imágenes *.pic obtenidas del confocal
Microscopia confocal Obtención de imágenes 3D GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

5 2.1 Microscopia confocal Microscopio óptico Microscopio confocal
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6 Microscopio confocal Diafragma de detección (elimina luz del plano focal) Diafragma de iluminación GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

7 2.2 Obtención de imágenes 3D
Adquisición de imágenes 3D con el microscopio confocal Archivos *.pic GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

8 Obtención de imágenes 3D obtenidas del confocal
Imágenes obtenidas del confocal son siempre imágenes digitales Los fotodetectores transforman la señal lumínica en señal eléctrica que mediante el sistema informático acoplado se traduce en un píxel Píxel: Localización tridimensional del punto excitado La intensidad lumínica de dicho punto Almacenamiento de imágenes digitales en ficheros gráficos GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

9 Archivos *.pic Ficheros gráficos que almacenan imágenes digitalizadas
Formato: Cabecera: datos relativos al gráfico que se almacena (ancho, alto,relación entre píxel y unidad de medida, unidad de medida, tipo de imagen (color o blanco y negro), codificación del color, método de compresión si lo hay) Datos del gráfico o de la imagen digitalizada. Almacenan: Imagen digitalizada por fichero en tonos de gris o en color Secuencia de imágenes en cada fichero GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

10 Secuencia de imágenes Formato del fichero:
Cabecera: 6 enteros (4 bytes cada uno) Slices: cada una de las imágenes que contiene el fichero (en tonos de gris) Formato de los datos de las imágenes: Matriz de bytes sin comprimir, por cada unos de los diferentes slices que componen la imagen,donde se almacena el valor de los píxeles por filas GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

11 Posición y significado de cada byte
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12 3. Reconstrucción de imágenes 3D
Introducción Fases de la reconstrucción tridimensional GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

13 3.1 Reconstrucción tridimensional
Visualización de datos basada en el uso de algoritmos que transformen estos Clasificación de algoritmos según: Estructura: efectos que la transformación tiene en la topología y geometría del dataset Tipo: tipo de dataset sobre el que operan los algoritmos Escalares: técnica de contorneado GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

14 Técnica de contorneado
Construir límites entre regiones distintas de valores de datos constantes Estos límites corresponden a líneas de contorno (en 2D) y superficies (en 3D) GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

15 3.2 Fases de la reconstrucción tridimensional
a) Marching cubes b) Reducción puntos de mallado c) Suavizado del mallado GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

16 a) Marching cubes Cada punto de la malla del dataset tiene un valor escalar asociado Cada superficie tiene un valor de contorno constante Un contorno sólo puede atravesar una celda de un número finito de formas Se elabora una tabla de casos que enumera todos los estados topológicos posibles de una celda, dadas las combinaciones de valores escalares en los puntos de la celda GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

17 b) Reducción de puntos de mallado
A tratar cada celda por separado pueden crearse vértices y aristas duplicados en los límites comunes Se eliminan empleando una técnica de fusión de puntos coincidentes La interpolación en cada arista debe realizarse en la misma dirección Si no se cumple, pueden generarse puntos que no coincidan exactamente debido al redondeo numérico, y no serán fusionados correctamente GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

18 c) Suavizado del mallado
Para una celda existen 256 combinaciones de valores escalares dadas por los estados de los 8 vértices Pueden reducirse a 15 por rotaciones y simetrías Aparecen casos ambiguos en el contorneo Pueden aparecer “huecos” en la superficie según el caso elegido GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

19 4. VTK (Visualization Toolkit)
CMake Arquitectura de VTK en C++ GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

20 4.1 VTK Librerías de código libre basadas en la programación orientada a objetos Subsistemas componentes: Librería de clases en C++ Intérpretes para la manipulación de las clases Visualización, procesamiento de imágenes, creación de objetos gráficos en 2D y 3D GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

21 4.2 CMake Herramienta multiplataforma de código libre
Configurar y dirigir proceso de construcción de aplicaciones Ficheros CMakeLists.txt para describir proceso de construcción y establecer dependencias Crea ficheros necesarios para compilar la aplicación Compilar VTK y trabajar con herramientas propias de la plataforma empleada GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

22 4.3 Arquitectura de VTK Modelos de objetos: a) Graphics model
b) Visualization model GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

23 a) Graphics model Transformación de datos gráficos en imágenes
Objetos principales: vtkActor vtkCamera vtkLight vtkMapper vtkRenderer vtkRenderWindow vtkRenderWindowInteractor GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

24 b) Visualization model
Crea datos gráficos a partir de la información aportada Objetos principales: vtkDataObject: Datos estructurados llamados dataset (estructura geométrica y topológica de puntos y celdas y atributos asociados) Process object: Algoritmos del sistema llamados filtros. Junto con los anteriores porman los pipelines de visualización GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

25 Tipos de process objects
a) Fuentes: Generan datos leyendo o construyendo uno o más data objects b) Filtros:Transforman varios data objects en la entrada, y generar uno o más data objects en la salida c) Mappers: Transforman los data objects en datos gráficos, que son renderizados posteriormente Se enlazan formando el pipeline GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

26 Pipeline render fuente > filtro > mapper > actor
El render inicia la petición de datos, que se comunica a través del pipeline Las partes del pipeline que no estén actualizadas son reejecutadas Una vez actualizados los datos al final del pipeline, son rederizados por el actor GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

27 5 Reconstrucción de imágenes con VTK
Creación de imágenes tridimensionales a partir de imágenes bidimensionales de cortes transversales Programa para visualizar, por separado o conjuntamente, las diferentes superficies que componen un cuerpo Construcción de un pipeline genérico útil para diferentes casos GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

28 Creación de una aplicación
1. Construir un pipeline de datos para procesar los datos: Conectar: Fuentes (crear datos) Filtros (procesar datos) Mappers (transformar datos en gráficos) GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

29 Creación de una aplicación
2. Crear los objetos gráficos para interpretar esos datos: Ventada de renderización para trabajar en ella Render Interactor (interactuar con los datos) Uno o más actores (cada uno unido a un mapper) Renderizar GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

30 Algoritmo visualización 2D y 3D
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31 Algoritmo visualización 2D y 3D
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32 6. Aplicación GUI con MFC Introducción Programación con Visual C++
Librería de clases MFC GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

33 6.1 GUI GUI (Interfaz gráfica de usuario)
Windows (entorno multitarea basado en ventanas, que representan programas) Desarrollo de programas mediante una librería de rutinas y funciones que permiten gestionar componentes como menús, diálogos, ventanas, etc. GVA-ELAI-UPM-PFC083-04

34 6.2 Programación con Visual C++
Entorno integrado de desarrollo que permite la programación orientada a objetos (POO) conjuntamente con el sistema de desarrollo de Windows denominado API Incluye herramientas de desarrollo como un editor de texto, compilador,depurador, visor de datos y pendencias, etc GVA-ELAI-UPM-PFC083-04