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。     

一种改进求交的自适应光线投射体绘制算法

光线投射算法是体绘制技术中的一种重要算法,但其自身存在采样效率低和绘制速度慢等问题。为了提高光线投射算法的绘制速度,本文提出了一种改进求交的自适应光线投射体绘制算法,算法采用一种快速求交方法和自适应采样来提高体绘制速度,试验结果表明该算法能在基本不影响图像质量的同时提高算法的速度。     

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。     

针对类球形对象的改进光线投射算法

为提高光线投射算法的绘制速度和图像绘制质量,提出了一种针对类球形对象的改进光线投射算法。该算法首先设置球形包围盒的方法剔除对最后绘图结果没有影响的光线投射,用快速求交的方法来提高获取采样点的速度,通过自适应采样的方法加入新的采样点来提高绘制图像的质量。实验结果表明该算法不仅比传统方法绘制出的图像质量清晰,并且提高了算法的执行速度。     

基于相关性的快速体绘制研究

光线投射法是三维直接体绘制算法中的一种最基本方法，但简单的光线投射算法存在采样效率低和绘制速度慢的缺点。本文充分利用对象空间与图像空间的各种相关性，利用 对象空间中数据场的相关性，对采样点处的均匀性区域采用正方体进行度量，并以此来确定采样步长，在射线方向上采用自适应的采样方式，避免在采样点周围均匀性区域中中重复地进行采样，大大地提高了三维数据场的绘制速度。     

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.     

基于片段的光线投射算法

光线投射算法是最常使用的体绘制算法之一,它能够产生高质量的结果图形,但是绘制的时间复杂度高。提出了一种基于片段的光线投射算法(segment-based ray casting,SRC),以实现加速。同许多加速技术一样,SRC利用体数据的数据一致性,但是却将优化重点放在融合阶段而不是传统的数据预处理阶段。SRC将连续的具有相似属性的重采样点合并成一个片段,然后对片段进行融合而不是对重采样点进行融合,从而减少了融合操作的次数和时间。对SRC从理论和实验两个方面进行验证。实验结果表明,软件实现的光线投射算法使用SRC后性能提高约30%,而基于GPU的光线投射算法使用SRC后性能提升的倍数与片段长度几乎相同,SRC易于与其他体绘制优化算法结合,具有较强的适用性。     

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.     

一种基于GPU的改进光线投射算法

针对传统光线投射算法计算量大、速度慢、在没有硬件加速情况下难以实时重建的问题,提出了一种基于GPU编程的快速计算重采样点值的光线投射算法。首先,设计一个GPU程序确定投射光线的终点与方向;其次,采用加速度步长采样方法确定重采样点的位置并利用快速复合插值方法计算重采样点的颜色值;最后,采用不透明度提前截止法进一步加速重建过程。实验结果表明,该方法计算复杂度低、执行效率高。在保证重建图像质量的同时,与现有基于CPU的光线投射算法相比,重建速度提高6倍,与基于GPU的传统光线投射算法相比,速度提高2倍。     

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。     

基于最优采样模式的自适应光线投射法

三维直接体显示算法是显示三维数据体的一种重要显示方法,已广泛应用在医学图象生成和科学可视化领域之中。光线投射法又是三维直接体显示算法中最基本的一种方法。然而由于光线投射法需要大量的计算而受到限制。该文从减少光线投射数目的角度出发,提出了一种基于最优采样模式的频率投射算法。它的优点是不仅可以利用人的简单的视觉模型和强大的傅立叶分析工具,而且在采样模式上也更能符合人类视觉特点,减少了假模式,从而使更多     

基于光线相关性的快速光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制技术的基本算法，其存在的主要问题是绘制速度较慢。为了提高光线投射算法的绘制速度，以满足医学图像三维重建的应用需求，在深入研究和比较各种光线投射加速算法的基础上，提出了以接近云算法为核心的、适用于医学图像三维重建的综合性加速算法，并在PC机平台上实现了该算法，在保证图像质量的同时绘制速度提高了一个数量级左右，为医学图像三维重建的实用化提供了有效的手段。     

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.     

基于改进空体素跳跃法的光线投射算法

提出一种针对计算统一设备架构(CUDA)存储器的访存优化策略。在此基础上,给出适用于CUDA存储器的改进空体素跳跃法,以减少对空体素采样点的处理,加快基于Phong光照模型的光线投射算法的运行速度。实验结果表明,该算法能在保证图像质量的前提 下,提高图像绘制速度。     

基于GPU的四维医学图像动态快速体绘制

传统的三维医学图像重建技术无法满足四维医学图像动态重建的需求,而四维医学图像庞大的数据量使传统重建技术很难实现高性能实时绘制.基于以上需求,提出了一种四维医学图像动态快速体绘制方法.首先采用GPU强大的并行计算能力,提出一种基于GPU、利用CUDA技术实现的光线投射算法;然后分析了算法框架、体数据及计算结果的存储策略、...     

The lazy sweep ray casting algorithm for rendering irregular grids

Lazy sweep ray casting is a fast algorithm for rendering general irregular grids. It is based on the sweep-plane paradigm, and it is able to accelerate ray casting for rendering irregular grids, including disconnected and nonconvex unstructured irregular grids (even with holes) with a rendering cost that decreases as the “disconnectedness” decreases. The algorithm is carefully tailored to exploit spatial coherence even if the image resolution differs substantially from the object space resolution. Lazy sweep ray casting has several desirable properties, including its generality, (depth-sorting) accuracy, low memory consumption, speed, simplicity of implementation and portability (e.g. no hardware dependencies). We establish the practicality of our method through experimental results based on our implementation, which is shown to be substantially faster (by up to two orders of magnitude) than other algorithms implemented in software. We also provide theoretical results, both lower and upper bounds, on the complexity of ray casting of irregular grids     

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.