像素三维赛cos内容

DW算法的关键是设置合适的邻域大小。如果邻域设置的太大，则参与加权平均的像素点过多，导致成像结果平滑过度；如果邻域设置的太小，则可能有些体素周围邻域的像素值都为零，导致这些体素未被赋值，最终三维重建结果中存在断层。

基于体素的三维重建算法也被称为“用体素找像素”，其基本思想是遍历三维成像空间中每个体素，根据体素的位置找出二维图像序列中对应的像素值（一个或多个）。

第一阶段是像素分布阶段，将二维图像序列上的像素点通过坐标转换映射到三维成像空间中的对应位置，并将该像素值赋值给体素；第二阶段是体素填补阶段，遍历三维成像空间中所有的体素，找出空体素，再通过插值算法来填补空体素。

在三维超声弹性成像中，三维重建是将二维弹性图转化成三维超声弹性图的关键一步。三维重建算法按照其原理的不同可以分为三类：基于像素的三维重建算法（PBM）、基于体素的三维重建算法（VBM）和基于函数的三维重建算法（FBM）。

在像素分布阶段，将原始的二维超声图像上的像素点通过坐标转换映射到三维成像空间中的对应位置，并将该像素值赋值给对应的体素。这个过程中，每个像素点都被转换到了三维空间中，它们的灰度值就相当于是对应位置的超声数据。