针对全空子数据体的GPU体绘制方法

体绘制是三维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,本文提出基于GPU体高效绘制方法。利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子结点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空结点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空结点子数据体,减少无效重采样点。当数据体中空体素较多时,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

空间跳跃加速的GPU光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,能产生高质量的图像,但是时间复杂度较高。实现了一种基于图形处理器的单步光线投射算法,并在此基础上提出了一种基于空间跳跃技术的光线投射算法,以实现加速。采用八叉树组织体数据,利用空间跳跃有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分,降低了硬件的负载。一个片段程序即可完成光线方向的生成、光线投射、空体素跳跃和光线终止等。实验结果表明,该算法对于内部包含大量空体素的体数据重建能起到明显的加速作用。     

层次包围盒与GPU实现相结合的光线投射算法

针对目前基于GPU的光线投射算法中参数确定复杂的缺点,提出一种快速确定投射光线参数的算法,并利用层次包围盒技术对整个绘制过程进行加速.该算法利用离屏渲染技术,仅通过绘制体数据包围盒表面就能获取投射光线的参数;为了跳过对绘制结果无贡献的空体素,逐层对体数据进行分解,并生成层次包围盒树来存储对应子体数据的相关信息,通过遍历包围盒树,判断对应子体数据是否被绘制或跳过来缩短投射光线在体数据中的有效采样长度,从而实现了光线积分加速.实验结果表明,与同类算法相比,该算法预处理时间较短,在增加存储容量较小的同时获得了平均3.0的加速比,具有更好的实用性.     

基于GPU的三维地震数据场体绘制方法

体绘制技术是计算可视化研究和应用热点之一。在对三维数据体进行形式化定义基础上,讨论光线投射算法中数据体划分,重采样计算以及图像合成的原理和方法。利用着色器进行重采样和图像合成运算,实现体绘制的GPU加速。将GPU加速的光线投射体绘制方法应用于地震数据解释,分别实现地震数据的灰度和伪彩色样式可视化,并通过转换函数,凸显出地震数据场的层位特征,克服了地震数据剖面、切片以及三维面绘制图像的局限性。     

一种高效的光线投射体绘制算法

作为体绘制中的一个经典绘制算法,光线投射算法理论简单同时能产生高质量的图像,被广泛应用于医学图像可视化领域。但在绘制过程中有大量的投射光线和体素的重采样,导致绘制速度较为缓慢。为提高绘制的速度,文中提出一种高效的光线投射体绘制算法,通过引入碰撞检测技术减少投射光线的数目,避免冗余光线的采样计算,同时采用光线跳跃方法在碰撞检测包围盒内跳过对空体素的重采样,加快了光线合成的过程。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证所需要的图像质量,还能大幅度地减少采样计算的时间,高效地提高绘制速度。     

一种改进的基于GPU编程的光线投射算法

针对传统光线投射算法采样效率低、绘制精度差等缺点,提出一种新的体绘制算法,所给算法采用新的采样合成函数,并结合经典的Blinn-Phong光照模型,采用不透明度提前截止判断光线终止。整个过程使用Cg语言编写顶点程序和片段程序来实现。实验结果表明算法既可以增强传统光线投射算法的绘制效果,也可以加快算法的速度。     

基于线性八叉树的快速直接体绘制算法

提出了基于线性八叉树的加速体绘制算法.利用线性八叉树对物体进行空间剖分,光线投射法跨越体数据集中的空体素,以提高绘制的速度.针对光线穿越体数据时的特殊情况,改进线性八叉树邻域查找的方法,特别是不同尺寸的邻域查找方法,克服了层次八叉树邻域查找的低效率,同时提出了光线离开平面的简洁判定方法,方便光线下一个采样点的计算.实验结果表明,该算法能够有效地提高绘制的速度.     

基于CUDA海量空间数据实时体绘制研究

针对海量空间科学数据的精细及实时三维绘制需求,提出并实现了一种基于CUDA语言的并行化光线投射体绘制加速算法,利用传统体绘制算法中光线投射法的可并行特点和GPU中高速的纹理查询的优点,通过一个实际坐标到纹理坐标的转换函数实现了对不规则采样数据的准确采样,并完成了绘制算法的CUDA并行化改造,通过CUDA语言利用GPU强大的并行计算能力实现了对海量空间数据的实时三维光线投射绘制.     

基于图形处理器加速光线投射算法的多功能体绘制技术

为克服传统算法中体绘制交互速度不流畅、重建耗时长、绘制效果单一的不足,实现了基于图形处理器(GPU)的光线投射算法用于医学层析图像实时体绘制,并能快速切换不同组织器官的绘制效果。首先,读入医学层析图像到计算机内存,构造体素;然后,设置相应体素属性(如插值方式、着色处理、光照参数)等,设计显示不同组织器官的颜色及不透明度传输函数;最后,GPU加载体素据并进行光线投射算法的计算。实验结果表明,在绘制速度上,GPU加速光线投射算法实现的多功能体绘制技术的绘制速度能达到每秒40帧以上,完全满足临床应用需求。在绘制质量上,用户交互中由于重采样而产生的锯齿现象明显低于CPU端实现的光线投射算法,GPU端与CPU端绘制时间的加速比在9倍左右。     

基于图形处理器加速光线投射算法的多功能体绘制技术

为克服传统算法中体绘制交互速度不流畅、重建耗时长、绘制效果单一的不足,实现了基于图形处理器(GPU)的光线投射算法用于医学层析图像实时体绘制,并能快速切换不同组织器官的绘制效果。首先,读入医学层析图像到计算机内存,构造体素;然后,设置相应体素属性(如插值方式、着色处理、光照参数)等,设计显示不同组织器官的颜色及不透明度传输函数;最后,GPU加载体素据并进行光线投射算法的计算。实验结果表明,在绘制速度上,GPU加速光线投射算法实现的多功能体绘制技术的绘制速度能达到每秒40帧以上,完全满足临床应用需求。在绘制质量上,用户交互中由于重采样而产生的锯齿现象明显低于CPU端实现的光线投射算法,GPU端与CPU端绘制时间的加速比在9倍左右。     

基于结构特征的自适应光线投射算法

目的 光线投射法是一种重要的直接体绘制算法,但其效果取决于复杂的传递函数.为此提出基于结构特征的自适应光线投射算法,从而使得利用简单传递函数即可很好地揭示体数据特征.方法 首先分析光线方向标量值的变化趋势获取结构特征——特征段;然后基于若干意义明确启发式规则(特征段的次序、尺度、重要度)自动计算特征段的可见度,根据特征段可见度调节每个采样点的不透明度;最后基于调节后的不透明度完成绘制.结果 使用合成数据、医学真实采样数据和工业CT(computed tomography)数据进行测试,结果表明本文算法在展示体数据的内部结构特征,尤其是细小结构方面优于其他类似算法;本文算法速度比DVR(direct volume rendering)慢,但仍可满足交互需求.另外,本文算法还提供多个形象直观、意义明确的参数供用户调节,进一步增加了本文算法的灵活性.结论 本文提出的自适应光线投射算法,允许用户使用简单传递函数和调节意义明显的参数即可有效揭示体数据特征,进一步提高了光线透射法的直观性.     

多层次并行体绘制算法的研究与应用

三维数据场的体绘制技术是科学可视化中一个重要的研究方向,本文在研究和总结体绘制的发展历程与关键技术的基础之上,着重研究了体绘制中的光线投射算法,结合多核处理器机群系统,提出并实现了一种基于多层次并行编程模型的并行光线投射体绘制算法,并成功地将该算法应用于三维城市浅层地质模型,取得了良好的可视化效果。分别对MPI环境和多层次并行编程MPI+OpenMP环境下的光线投射算法进行了不同计算规模的性能比较实验。实验和分析表明,多层次并行光线投射体绘制算法加快了体绘制的速度,MPI+OpenMP多层次并行模型性能高于纯MPI编程模型的性能。     

基于数据场相关性的光线投射算法

光线投射算法是体绘制中的经典方法,这一算污具有结构清晰实现便利的特点。但简单的光线投射算法存在采样效率低和绘制精度低的缺点。本文利用数据场的相关性和不等步长的采样方法来改善泡线投射算法的品质,使它既有快速的优点又具有较高的成象精度     

视点相关的层次采样:一种硬件加速体光线投射算法

光线投射是一种高质量的体绘制方法.它以图像空间为序,逐根光线遍历和采样体数据.因此,传统上,它只能在CPU上实现,因而速度慢,交互性不好.提出了一个新的视点相关的层次采样VDLS (view dependent layer sampling)结构,VDLS将光线上的所有采样点重新组织成一系列层,并简化为两个视点相关的几何缓冲器,进而在GPU(graphics processing unit)中用两个动态纹理表示.利用GPU的可编程性,光线投射算法的6个步骤(光线生成、光线遍历、插值、分类、着色和颜色合成)得以完全在GPU中实现.在此基础上,提出两个基于体空间和图像空间连贯性的加速技巧,快速剔除无效的光线.结合其他与渲染和颜色合成有关的技巧,VDLS将面向多边形绘制的图形引擎转化为体光线投射算法引擎,在透视投影方式下,每秒能处理1.5亿个插值、后分类与着色的光线采样点.实验结果表明,提出的方法能用于医学可视化、真实物理现象模拟、材质检测中灰度体数据快速交互的可视化与漫游.     

GPU加速的台风可视化方法

自然现象的可视化是计算机图形学和虚拟现实领域的重要研究内容。对传统光线投射算法分析的基础上进行改进,提出基于球壳体的光线投射算法。将GPU运用于球壳体数据场的体绘制,设计了基于球壳体数据场的顶点着色程序和像素着色程序。同时,对台风源数据格式进行解析,生成了用于台风可视化的体数据,采用提出的算法实现了台风云层和因子的可视化。实验结果表明,本文基于GPU的球壳体光线投射算法在球体表面较好地实现了实时台风可视化效果。     

基于光线投射的全GPU实现的地形渲染算法

地形渲染算法需要处理大量的地形及纹理数据,影响三维动画显示的流畅性和性能提高。随着GPU绘制能力提高,CPU与GPU的负载失衡逐渐成为制约性能提高的瓶颈。结合现代GPU体系结构,在GPU上实现了基于光线投射（Ray Casting）的地形渲染算法。算法简化了Ray Casting算法,把LOD策略和预裁剪统一到GPU中实现,保证了CPU和GPU之间的负载平衡,同时简化了应用程序的编制。为获得较好效果,还采用查找表（Lookup—Table）的实时纹理合成算法合成纹理,进一步降低了CPU处理纹理数据的开销。实验表明,本文算法不仅充分利用了GPU的处理能力,还降低了CPU负载,提高了动态三维重建的帧刷新率,并获得较逼真的渲染效果。     

基于改进光线投射算法的体数据显示

光线投射算法属于直接体绘制（DVR）中应用比较广泛的算法,其优点是绘制质量高,但是存在采样点计算量大,绘制速度慢的问题.针对这一问题,本文利用投射光线在物空间的传递性质,提出了一种改进的计算采样点位置的算法,加快采样点的获取速度,提高图像三维重建的效率.该算法在PC机平台上得到了实现,不仅在图像质量上得到保证而且绘制速度又有很大提高,为图像的三维重建提供了有效的手段.