基于GPU的地震剖面图形快速绘制算法

地震剖面图的绘制是二维地震数据可视化的基础。目前基于通用绘制引擎的地震剖面图绘制是在CPU上实现的,随着地震数据规模越来越大,传统绘制方法的绘制效率已经不能达到交互效率的要求,因此提出了一种地震剖面图快速绘制算法。该算法将地震数据的绘制和GPGPU技术相结合,利用GPU强大的并行计算能力实现图形光栅化处理。实验表明,在保证绘制效果的前提下,该方法极大地提高了绘制效率。     

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。     

SEGY格式地震数据的三维可视化

地震数据三维可视化技术作为一个重要的地震解释手段,得到广泛关注。近年来随着勘探技术的进步,地震数据规模增大且结构复杂,给数据解析及数据可视化算法提出新的要求。详细介绍SEGY文件的格式,并给出地震数据的解析方法;针对三维数据场地震数据的性质,研究地震数据的三维可视化技术,并在GPU下优化体绘制算法,实现OSG框架下地震体模型的旋转、缩放及切片等交互方式;对多组数据进行大量的对比实验。实验结果表明,加速后的算法能够获得比较显著的性能提升。     

Linux下基于体绘制算法实现地震数据的三维可视化

论文针对地震数据量大且为结构化规则网格型体数据场的特点,根据地震解释的需要,对直接体绘制算法进行了简化和改进,利用OpenGL和Qt实现了Linux系统中地震数据的三维可视化,取得了较好的效果。     

基于VolumeViz的地震数据三维可视化关键技术

随着三维可视化技术的应用领域越来越广泛,三维地震数据的信息量过多,三维可视化绘制的运算量过大,渲染速度过慢等问题成为制约地震数据三维可视化技术发展的桎梏.本文基于Open Inventor的扩展模块VolumeViz,通过三维地震数据存储格式的转换实现大量数据的存储,通过自动控制分辨率的方式减少运算量,最后建立场景数据库并渲染实现地震数据三维可视化.     

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VTK三维地震数据体绘制系统框架

针对地震数据信息量大的特点,文中提出了一种针对三维地震数据体绘制系统的框架。解决的方法是将数据处理、用户交互、渲染绘制分离成三个模块,并且设计了层次结构来保持模块之间的独立性,便于各个模块的修改、更换和扩展,提高了可视化绘制系统快速开发的灵活性。基于三维可视化开发工具包VTK,设计并编程实现了一个地震数据体绘制系统界面。通过实验结果证明,此体绘制方案是可行的、有效的。     

基于Mipmap的大规模地形绘制算法与仿真

研究大规模地形与纹理数据动态可视化算法与仿真问题。针对大规模地形与纹理数据动态可视化实时显示难题,提出一种基于Mipmap的大规模地形动态绘制算法,实现模型数据库组织与管理的高效性、场景调度的实时性,以北京市地形数据为仿真模型,实现大规模地形与纹理数据动态可视化算法与实时仿真。上述算法在Mipmap技术的基础上,首先利用双线性内插算法把离散的原始数据生成规则网格DEM,然后采用四叉树结构的LOD算法简化海量地形和纹理数据,最后使用四队列分页调度、基于视域的LRU算法释放内存、多线程并行处理的场景优化策略来进行动态调度和绘制。结合OSG和Open GL渲染引擎,将基于Mipmap的大规模地形绘制算法应用在北京市地形绘制中,仿真结果表明,上述算法比传统的CLOD地形瓦片绘制算法,具有更快的渲染绘制速率,并且能够快速绘制北京市地形数据和在不同场景下进行快速浏览。     

针对全空子数据体的GPU体绘制

目的 体绘制是3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,提出基于GPU体高效绘制方法。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节点子数据体表面,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节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节点子数据体。结果 当数据体中空体素较多时,确定合适的八叉树深度,有效地跳过数据体中的空体素,减少体绘制运算量,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。结论 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OpenGL的光线投射算法的研究

利用VC＋＋6．0以及OpenGL实现光线投射算（payCasting）法。介绍了光线投射算法以及OpenGL的知识。主要实验方法为：第一、对原始CT图像进行数据预处理、数据分类,得到满足绘制要求的规则体数据,并且对各个数据点赋予颜色值和不透明度;第二、利用体绘制算法绘制出人头（主要是人脑）图像,并且能够实现空间上三个方向的浏览与绘制功能,但是绘制速度比较慢。实验结果表明：采用光线投射算法能够实现人脑的三维可视化,并且能够绘制出清晰图像,图像效果令人满意。     

基于八叉树快速分类的Shear-Warp交互式体绘制算法

基于八叉树的快速分类Shear-Warp算法,是三维规则数据场可视化的一种经典算法。它适用于三维重建过程中用户需要交互式地动态调整透明度变换函数,以观察三维实体的不同细节的应用场合。论文对算法进行了深入的研究和局部的优化。论文首先介绍算法原理,然后给出算法实现模型,最后给出实验结果和进一步的研究前景。     

交互式三维医学图像可视化系统MedVis

本文介绍了我们开发的三维医学图像可视化系统ＭｅｄＶｉｓ。绘制的实时性和系统的交互性是设计ＭｅｄＶｉｓ的两个重要原则。     

Incremental Volume Rendering Using Hierarchical Compression

We present a new algorithm here for efficient incremental rendering of volumetric datasets. The primary goal of this algorithm is to give average workstations the ability to efficiently render volume data received over relatively low bandwidth network links in such a way that rapid user feedback is maintained. Common limitations of workstation rendering of volume data include: large memory overheads, the requirement of expensive rendering hardware, and high speed processing ability. The rendering algorithm presented here overcomes these problems by making use of the efficient Shear-Warp Factorisation method which does not require specialised graphics hardware. However the original Shear-Warp algorithm suffers from a high memory overhead and does not provide for incremental rendering which is required should rapid user feedback be maintained. Our algorithm represents the volumetric data using a hierarchical data structure which provides for the incremental classification and rendering of volume data. This exploits the multiscale nature of the octree data structure. The algorithm reduces the memory footprint of the original Shear-Warp Factorisation algorithm by a factor of more than two, while maintaining good rendering performance. These factors make our octree algorithm more suitable for implementation on average desktop workstations for the purposes of interactive exploration of volume models over a network. Results from tests using typical volume datasets will be presented which demonstrate the ability of the algorithm to achieve high rendering rates for both incremental rendering and standard rendering while reducing the runtime memory requirements.     

LDM地震数据体的存储格式分析与应用

在油气勘探过程中,地震数据体是最重要的基础数据之一。地震数据体通常采用 SEGY 标准进行存储,随着油田信息的三维可视化技术的发展,为适应快速抽线和体渲染的需求,出现了Large Data Management(LDM)存储格式,但LDM格式的技术细节并不公开。本文通过定制LDM数据体,分析各个数据块的存储位置,并结合八叉树存储的基本原理,详细分析了 LDM 的数据存储格式并给出了算法实现。根据此算法实现的地震剖面抽取显示模块节省了存储空间,并提高了数据抽取效率。     

基于线性八叉树的光线投射体绘制算法改进研究

体视化是地学信息三维可视化研究的前沿技术之一，体绘制算法的效率直接关系到体视化的效果。本文在研究已有光线投射体绘制改进算法的基础上，提出利用线性八叉树数据结构对光线投射体绘制算法进行改进研究，不仅实现了体数据的压缩。而且能对压缩体数据进行直接体视化。在PC机上的实验表明，该方法具有时间复杂度与数据复杂度基本无关的特点．加速效果明显。最后，文章指出了该方法的适用范围。     

基于八叉树邻域分析光线跟踪的云三维模拟

针对目前三维云模拟绘制效率低、计算资源消耗大、绘制效果差等问题,提出基于八叉树邻域分析的光线跟踪算法,并用于WRF模式云数据的三维模拟。使用八叉树结构优化传统光线跟踪算法的数据存储结构,通过存储节点编码和划分层次改进邻域分析算法,通过简化光线的折射公式优化Whitted光照模型,借助OpenGL和Vapor工具实现云数据的三维可视化。实验结果表明,该方法降低了绘制时间,提高了渲染效率,更好体现了云的真实物理特征。     

交互式动态体绘制及其加速算法

体绘制三维成象法是一门新兴的3D采样数据场可视化技术，在医学成象和科学可视化领域有着极为广泛的应用，但由于3D数据量大，其使用往往受到巨大计算开销的限制，因此很多研究人员致力于静态体绘制加速算法的研究，并解决医学图象三维可视化中三维体数据显示速度与成象质量问题，因而提出了一种交互式动态体绘制算法，即从任意的视点距离和视线方向进行动态编制，并在分析其算法复杂度的基础上，提出一种新的加速算法，同时使得动态体绘制过程几乎达到实时的效果，经验证，这种算法比标准算法快4～5倍。