八叉树编码体数据的快速体绘制算法

提出一种基于并行投影Shear-Warp分解的射线模板快速RayCasting体绘制算法．体数据采用有效的八叉树存储和表达方案．八叉树的适应性均一化分级策略使得算法在简化了不必要的处理过程的同时,为构建用于RayCasting算法的射线模板和后续的交叉计算提供了有力的应用基础．针对体绘制中八叉树编码体数据构造基本的交叉运算如节点单元定位、区域定能和邻接节点单元搜索的需要,相应地提出了,简单而且有效的方法．这些方法是非递归的,在减少比较运算的同时不需要构建中间结果列表,进而减少了对内存的占用和避免了繁重的交叉计算．所提出的体绘制算法能在标准PC平台下快速实现超大型数据集的处理和高质量的人体内部结构图像的绘制．     

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。     

一种用于半透明体绘制的光学模型

为了高效率地重建3维医学图像,并能充分显示内部隐含分界面及内部细节的详细信息,提出了一种能在普通硬件条件下实现的用于半透明体绘制的光学模型IVROM(improved volume rendering optical model)。该模型在光线吸收与发射模型的基础上,考虑了阴影、直接散射与间接散射等因素。此外,还详细介绍了结合该模型与Shear-Warp算法的半透明体绘制方法的实现。实验结果表明,采用该模型的半透明体绘制方法不仅效率高,而且显示效果好。     

空间相关脚印方法;一种快速体绘制方法

提出的一种新的体绘制方法：空间相关脚印方法，充分利用数据空间的相关性，把体元分为分界体元和内部体元，并将内部体元合并成块，对分界体元和块按不同方法计算和绘制。理论分析与实验结果表明，新的方法比Ｗｅｓｔｏｖｅｒ提出的脚印方法在绘制速率上提高了一倍左右，并且绘制出的图象突出了物质分界面。     

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。     

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。     

分布式计算环境下的并行体绘制算法

分布式计算环境中基于消息传递机制的分布式共享缓冲区中,Ｃａｃｈｅ效率是算法性能的“瓶颈”。本文在分布式共享缓冲区上实现了一个并行体绘制算法。在数据空间,八叉树快速分类改善了Ｃａｃｈｅ的空间相关性;在图象空间。Ｈｉｂｅｒｔ象素遍历方式改善了Ｃａｃｈｅ的时间相关性,在曙光１０００和ＳＧＩ工作站网络上的实验结果都表明,算法的网络数据传送量大大减少,Ｃａｃｈｅ效率明显提高,绘制时间大大缩短。     

硬件加速的大数据量自适应体绘制

利用树形结构和纹理映射技术,在普通微机上实现对大数据量体数据的实时交互.依靠八叉树结构和显卡的硬件加速功能,将体数据划分为不同精度的数据块,打破了大数据显示时显存与内存间容量和带宽的限制,通过交互策略动态遍历该树,实现对大数据量体数据多精度的绘制.实验结果表明,文中方法在普通微机上可以大于10帧/s的速度交互操纵GB级以上的体数据.该方法可有效地降低体绘制对于硬件的需求,使得在较低配置下对其交互成为可能.     

基于自适应八叉树划分的高精度四面体可视化

利用八叉树结构将四面体数据转化为规则网格数据,能有效提高系统的交互性能.八叉树的划分层次越高,绘制效果越好,但数据的存储空间以及处理时间也将大幅增多.提出自适应的规则化表示方法来构建八叉树结构,改进原有的单一采样策略,并结合深度信息将采样结果转换成适用于GPU的八叉树纹理结构.然后采用光线投射算法来对体数据进行绘制,根据各区域深度不一的特点,提出了变步长的采样绘制策略.实验结果表明,本文方法降低了数据的空间存储量和处理时间,同时在绘制质量、绘制效率方面都得到了较大提高.     

基于最优化分块的大规模数据体绘制加速方法

GPU加速体绘制已成为体可视化领域的研究热点,然而超出显存的大规模数据无法直接载入,成为GPU应用的瓶颈。分块技术能够在保证图像质量的条件下解决该问题,但分块数据的频繁加载和访问明显降低了绘制速度。针对上述问题,通过建立最优化分块模型得到了大规模数据的最优分块,并通过构造节点编号纹理和改进距离模板设计的方法进一步提高了基于八叉树的分块体绘制算法的绘制速度。实验结果表明,该方法加速效果明显。     

基于二值体金字塔数据结构的自适应快速体绘制方法

直接体绘制技术无需拟合中间几何图元直接绘制体数据,由于绘制图像质量高,该技术倍受青睐。但是,因为直接体绘制需要遍历整个数据场,绘制速度慢,在绘制大规模数据场时,速度已经成为应用该项技术的一大瓶颈。为此,提出一种基于二值体金字塔数据结构的自适应快速体绘制方法,该方法可以在不降低图像质量的情况下,加快图像绘制速度。     

Shear-Warp算法中基于边界模型的传递函数及其修正

基于Shear-Warp算法提出一种改进的体绘制算法,在对传递函数进行预设定时,基于边界模型并结合交互式操作,可以方便地设定最优传递函数值,在重采样过程中,结合Shear-Warp算法的特点对传递函数值进行修正,以保证重建后的图像质量．实验结果证明：该算法不仅效率高,而且显示效果好．     

Priority-driven Ray Tracing

A typical ray tracing algorithm traces a ray through each screen-pixel and spawns secondary rays at ray–object intersection points. Unlike traditional ray tracers which follow these rays recursively, we assign a priority value to each newly spawned ray and insert it into a priority queue. The priority assigned to each ray can be based on a variety of criteria, some of which we explore here. The next ray we trace is always the one with the highest priority in the queue. Occasionally, we trigger display updates when a checkpoint or predefined threshold is reached, providing intermediate images for review and evaluation. Classical ray tracers, once given the rendering specifications, are not controllable by the user. The priority-driven ray tracing, on the other hand, provides the user with a mechanism to steer the rendering and deliver intermediate images amid processing. This paper describes the illumination model of the non-recursive priority-driven ray tracer and evaluates its memory and time requirements. We show that although worst-case memory requirements can be overwhelming, in practice, our method is both useful and feasible. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

基于GPU的三维医学图像混合可视化系统

研究并实现了一个基于GPU的医学图像混合可视化系统,该系统采用三维纹理映射的方法实现直接体绘制,利用GPU的可编程特性完成体绘制方法中的插值后分类算法和传输函数的传递及实时修改,采用OpenGL技术实现表面的绘制,并基于场景图结构实现时表面数据的管理。面绘制和体绘制部分都采用OpenGL实现,运用OpenGL的融合机制,系统实现了面绘制和体绘制的混合显示。本系统大大提高了体绘制的速度,有效地保留了面绘制和体绘制的优势,在保证绘制速度的基础上丰富了图像信息。     

具有剪切的矢量压缩立体绘制算法

利用矢量压缩的方法进行立体绘制,一个不足是根据码本生成的Pixmap图无法应用于立体投影中的每一点,为了克服这些缺点,提出了具有Shear Warp的矢量化算法,它充分发挥了矢量量化的压缩比,以及不需要解压即可直接进行体绘制的优点,有效地利用了具有Shear Warp的体绘制方法的快速和适合立体投影的优点,克服了基于矢量量化的绘制方法的不足,几乎能够达到实时的交互绘制,是一种基于网络的绘制模式。     

医学体数据三维可视化技术

医学体数据的可视化是科学计算可视化的重要研究领域,其处理过程包括体数据的获取、模型的建立、数据的映射、绘制等操作。论文对医学体数据可视化的相关技术进行了综述,讨论了医学体数据的结构模型和表示方法,全面地分析了医学体数据可视化中各种算法和技术的特点,及相关的加速技术,探讨了目前医学体数据可视化存在的问题及发展趋势。     

三维数据场体绘制中的预积分分类技术

随着三维数据场可视化精度要求的不断提高,直接体绘制方法已经成为该领域的研究热点。然而,提高数据场采样率以获得高质量的图像与绘制速度的降低这一矛盾,很大程度上限制了体绘制方法的研究进展。本文阐述了体绘制方法的关键技术——分类和体绘制积分,并在此基础上介绍了预积分分类技术。该方法能够同时提高体绘制方法的执行效率与图像质量,并给出了实例说明。最后,提出了预积分分类技术中存在的一些问题。     

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.     

Boundary cell-based acceleration for volume ray casting

Several effective acceleration techniques for volume rendering offer efficient means to skip over empty space, providing significant speedup without affecting image quality. The effectiveness of such an approach depends on its ability to accurately estimate the object boundary inside a volume with minimal computational overhead. We propose a novel boundary cell-based acceleration technique for ray casting which skips over empty space by accurately calculating the intersection distance for each ray. Very short distance estimation time is achieved by exploiting a projection template to calculate the parallel-projection values of each boundary cell and the coherency of adjacent cells. Since no hardware acceleration is used, the projection procedure can also be efficiently parallelized. Experimental results are provided to demonstrate the performance of our new algorithm.     

多孔泡沫铝材料的体绘制与结构特征提取技术研究

利用Micro CT对泡沫铝材料重建后形成的体数据,运用体绘制的技术进行内部结构的显示,并对有效图像分割和体绘制加速等相关技术进行了研究.在此基础上,利用体绘制结果,运用八叉树算法,选取一定位置、范围的铝泡材料进行结构特征的分析和提取.结果表明,利用Micro CT和体绘制技术,可以显示来自于多孔材料的表面和内部的细节信息,对于结构特征信息的提取基本上和实测数据相符.