体素的简介

体素(voxel)，是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率，举例来说：可以显示512×512×512体素的显示器。

如同像素，体素本身并不含有空间中位置的数据(即它们的坐标)，然而却可以从它们相对于其它体素的位置来推敲，意即它们在构成单一张体积影像的数据结构中的位置。

体素用恒定的标量或者向量表示一个立体的区域，体素的边界在于相邻晶格的中间位置。这样，“体素”这个术语仅仅用来表示最邻近的插值，而不用来表示如三次线性、立方等等高次插值，这些情况可以用单元体积分支来表示。

体素的数值可以表示不同的特性。在CT扫描中，这些值是Hounsfield单位，表示身体对于X光的不透光性。在MRI或者超声诊断学中会得到不同类型的数值。

体素可以包含本质上是向量的多个标量数值。在B模式超声扫描以及多普勒数据中，在同一个体素位置的密度与流速经过独立通道获取。

如曲面法线与颜色这样的一些其它数值可能对直接三维渲染非常有用。

CBCT针对三维CT有两个核心参数，体素尺寸和空间分辨率。

体素尺寸怎么理解呢？你可以想象三维CT是一个由成千上万个一样大小的小立方体堆积而成的，这个小立方体的边长即是体素尺寸，也即是三个纬度切片的厚度，这个参数可以通过计算机软件算法实现，越小存储空间越大，跟CT的清晰度没有关系，就是不清晰的CT影像也可以通过算法横竖纵切一千或者一万刀，以实现很小的体素尺寸，如0.1μm等。

判断CT的清晰度只有一个参数：空间分辨率（单位 lp/mm，线对每毫米），即一个毫米能分辨出一黑一白即为一个线对，如国产CBCT，朗视空间分辨率2.0lp/mm，美亚1.6lp/mm，即朗视CT影像，一个毫米能分辨出两对一黑一白，美亚分辨出1.6对一黑一白，所以，哪个更清晰，很容易理解了，这是肉眼很难分辨出来的，细节处才能体现出来细微差别，但相信很多人花钱肯定想买一个更清晰的更好的，不是吗？

最后补充下，国人买CBCT大多还看品牌，其实欧美市场购买CT更多一看软件二看售后。为什么这么说，如三星瑞丽核心硬件球管、探测器和美亚的是一样的，都是日本东芝和日本滨松的，三星瑞丽软件是买的第三方ODMAND，美亚是自主研发的（朗视是清华大学背景自主研发的），自主研发有个好处，更贴近中国人习惯，软件也做到终身免费升级。

第二看售后，目前朗视，美亚都是厂家售后，也是国内卖的最多的两个品牌设备了，其他如韩系华光售后，或者瑞丽北京代理商售后，，，，CT售后很重要，谁用谁知道。

体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量，减少点云数据并同时保持点云的形状特征，在提高配准、曲面重建、形状识别等算法速度中非常实用。

PCL实现的体素滤波VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格（可以将体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合），然后在每个体素内，用体素中的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样该体素内所有点就用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到过滤后的点云。这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢，但对于采样点对应曲面的表示更为准确。

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