3D visualization and finite element mesh formation from wood anatomy samples, Part II - Algorithm approach
Petr Koňas · Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis · 2014
Článek představuje novou původní aplikaci WOOD3D v jejím sestaveném programovém kódu. Práce rozšiřuje předchozí díl "Part I - Theoretical approach" detailním popisem implementovaných tříd C++ použitých projektů Visualization Toolkit (VTK), Insight Toolkit (ITK) and MIMX. Kód je napsán ve formátu CMake a je tak dostupný jako multiplatformní aplikace. Aktuálně byl uvolněn program pod platformami GNU Linux (32/64b) a MS Windows (32/64b). Článek diskutuje různé třídy filtrů zejména pro prahování obrazu. Je zdůrazněn význam procesu registrace pro kompenzaci rozdílnosti barevných prostorů řady vstupní obrázků. Výsledný vývojový diagram implementované obrazové analýzy je novým metodologickým přístupem pro zpracování obrazu v oblasti sestavení, vizualizace, filtrace, registrace a formování sítě konečných prvků. Aplikace vytváří skript parametrického jazyku ANSYS parametric design language (APDL), který je plně kompatibilní s prostředím konečně prvkového řešiče a modeláře programu ANSYS. Tento skript obsahuje úplnou definici nestrukturované konečně prvkové sítě tvořené jednotlivými elementy a uzly. Díky jednoduché notaci může být skript použit pro generování geometrických entit na místo elementů. Takto vytvořené objemové entity jsou připravené pro další aproximaci geometrie (např. booleovskými či jinými pokročilými metodami). Sítě šestistěnů jsou formovány jak v podobě rovnoměrné, tak s anizotropním charakterem. V aplikace je rovněž deklarována modifikovaná metoda octree pro tvorbu anizotropní sítě šestistěnů. Pro rychlé provedení obrazové analýzy podporuje aplikace vícejádrová CPU. Vizualizace řady vstupních obrázků a následný 3D model jsou realizovány ve formátu VTK (dostatečně známém a veřejném formátu) vizualizované v GPL aplikaci Paraview.Je diskutováno i zaměření budoucí práce, která bude soustředěna na zlepšení kvality sítě pomocí statistik chyb sítě, pořízením obrázků a zlepšením pragovácích technik sofistikovanějšími filtry společně s optimalizací kódu pro rychlou obrazovou analýzu. Rovněž je vzato do úvahy budoucí využití aplikace pro klasifikaci fraktálových charakteristik na mikroskopické úrovni.