光线投射算法中重采样的设计和实现

体绘制技术在医学成像和科学可视化领域有着极为广泛的应用，但由于其巨大的计算开销，限制了其实时动态体绘制的应用，因此许多研究人员致力于静态体绘制加速算法的研究，为了提高体绘制速度。分析了三维规则数据场重采样的原理。光线投射算法中对3D数据场重采样的实现方法；根据具体重建对象，提出了在3D数据场重采样中采用球形包围盒的方法，给出了人体头部和眼球的三维可视化结果，实验表明：这种算法能有效地减少重采样的计算量，并使求交计算更加简单。     

非规则数据场体绘制技术的研究

科学计算可视化的核心是三维数据场的可视化．当前三维可视化的研究热点是体绘制技术。文中介绍了三维非规则数据场体绘制技术的研究现状。在此基础上，通过对已有非规则数据场体绘制技术和算法的分析比较．预测非规则数据场体绘制技术今后的发展趋势以及将来应该重视的研究方向。除了改进已有算法、将各种算法结合起来外，还应该在硬件及系统加速技术方面做研究，同时结合漫游技术研究和开发高效的三维空间非规则数据场的可视化技术和并行算法。     

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。     

非规则数据场体绘制技术的研究

科学计算可视化的核心是三维数据场的可视化,当前三维可视化的研究热点是体绘制技术.文中介绍了三维非规则数据场体绘制技术的研究现状.在此基础上,通过对已有非规则数据场体绘制技术和算法的分析比较,预测非规则数据场体绘制技术今后的发展趋势以及将来应该重视的研究方向.除了改进已有算法、将各种算法结合起来外,还应该在硬件及系统加速技术方面做研究,同时结合漫游技术研究和开发高效的三维空间非规则数据场的可视化技术和并行算法.     

利用距离变换实现CT图象中软组织显示

基于距离变换的软组织显示方法，由分割，距离变换，剥皮和体绘制4个步骤组成，为加快运算速度和满足实时交互的需要，在进行三维医学CT图象内部软组织显示时，采用了一种新的三维欧氏距离变换算法和基于体绘制的三维数据场多表面显示方法，实验结果表明，该方法能够清晰地再现皮下血管，肌肉与骨骼的空间解剖关系，在临床医学领域具有重要的应用价值。     

基于GPU的实时光线投射算法

介绍了一种基于GPU（可编程图形处理单元）的快速实时光线投射算法。为满足大规模体数据集的绘制要求,利用当前GPU的新特性,直接将体数据作为纹理载入显存,采用预积分分类方法在GPU中对体数据进行重采样和分类,避免了计算机主内存与GPU纹理内存之间数据交换的瓶颈问题;利用硬件支持的三维纹理和片元着色器,实时计算每个体素的梯度,实现高质量的光照,保证高质量的图像绘制效果。实验结果表明该方法在医学三维数据场可视化中,能够实时、高效地生成高质量的交互式体可视化图像。     

用于体绘制的可变模板法

作为投影成象的的一种重要方法，模板法在规则场的体绘制中取得了好的效果，然而，传统模板法要求样点的大小和形状一致，限制了其在曲线结构数据场和非规则数据场体绘制中的应用，因为这类场中样点的大小和形状变化很大。当前非规则场或曲线结构数据场中的体绘制计算复杂、成象速度很慢，严重影响了可视化的效率，本文提出了一种可变模板法，不受样点大小必须一致的限制，使得模板法能在曲线结构数据场和非规则场的体绘制中发挥充分     

基于深度八叉树的三维数据场LOD可视化

提出了广度八叉树、深度八叉树概念,分析了它们逻辑结构和存储结构,探讨了这两种数据结构在三维数据场可视化中的应用,把深度八叉树应用于三维数据场LOD体绘制算法中。算法在某三维震波数据场进行了体绘制实验,并与传统方法进行了比较分析。结果表明,该方法通过逐层简化细节来减少场景的复杂性,提高了渲染效率,将全局和局部体绘制相结合,既提高了绘制速度,又实现了精细观察。     

直接体绘制技术在地质体三维可视化中的应用研究

将直接体绘制技术应用于地质体三维可视化,首先对原始钻孔数据进行插值、网格化等预处理得到满足直接体绘制需要的规则体数据,从而建立反映地层分布的地质体三维标量数据场;然后用直接体绘制技术绘制三维地质体,避免了体元建模方法中在对地质体进行剖切等操作时必须要解决的剖面与体元之间复杂的判断求交等过程。采用该方法实现了对某地区地质体的三维可视化。     

基于GPU的风暴数据场多维纹理混合绘制

在气象领域,三维风暴数据场可视化是风暴监测及灾害预测的重要技术手段之一。可视化效率及质量直接影响到风暴体分析研究的准确性和时效性。针对传统的二维、三维纹理映射体绘制方法进行了研究,提出了一种基于GPU的风暴数据场多维纹理混合绘制技术。该方法采用了三维纹理存储风暴数据场并结合代理几何体动态生成方法,克服了传统方法中纹理数据冗余的问题,并保证了模型的三维交互流畅性。该方法中提出的纹理映射光滑重采样策略,显著提高了风暴体模型显示效果,并在一定程度上避免了CPU-GPU通信瓶颈。     

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。     

基于小波的网络多分辨率体绘制

为了能在网络环境下，快速地进行三维绘制，提出了一种网络环境下的基于小波的体数据多分辨率体绘制方法，该方法采取基于客户端的三维重建方案，首先利用三维小波的多分辨率分析方法，将体数据分解为不同分辨率下的离散逼近信号与高频细节信号；然后按先离散逼近信号，后高频细节信号的次序将数据传输到客户端；最后在客户端实现由粗及精的、渐进式的三维绘制。在这个过程中，一种3D的Mallat滤波器组被用来加速体数据的3D小波分解与重构，一种离散的简略化小波域体绘制方程被用来满足体绘制的实时性。实验结果表明，由于该方法仅需要12．5％或更低的数据量，即可以绘制出品质良好的图像或图像的概貌，所以非常适宜于需要频繁选择、交互的三维图像网络系统。     

三维有限元数据场体绘制算法的研究

三维有限元数据场包含了庞大的信息量,不易于人们深刻理解和分析。可视化技术将数据场以图形、图像的形式显示出来,揭示出三维有限元数据场中蕴藏的丰富内涵。讨论了三维数据场可视化体绘制中射线跟踪法和直接投影法的优点及不足,提出了将射线跟踪法及直接投影法各自优点结合起来的新算法,应用于三维有限元数据场的体绘制。新算法一方面充分利用场在投影区域上的二维连贯性,每次推进的是一个面片而不是一个孤立的像素点,另一方面针对每个视线段子段,充分利用场在深度方向的连贯性,用分析积分法完成累积光强和透明度计算。算法效率高,统一性强。     

Illustration motifs for effective medical volume illustration

The enormous amount of 3D data generated by modern scientific experiments, simulations, and scanners exacerbates the tasks of effectively exploring, analyzing, and communicating the essential information from these data sets. The expanding field of biomedicine creates data sets that challenge current techniques to effectively communicate information for use in diagnosis, staging, simulation, and training. In contrast, medical illustration succinctly represents essential anatomical structures in a clear way and is used extensively in the medical held for communicative and illustrative purposes. Thus, the idea of rendering real medical data sets using traditional medical illustrative styles inspired work in volume illustration. The main goal of the volume illustration approach is to enhance the expressiveness of volume rendering by highlighting important features within a volume while subjugating insignificant details, and rendering the result in a way that resembles an illustration. Recent approaches have been extended to interactive volume illustration by using PC graphics hardware volume rendering to accelerate the enhanced rendering, resulting in nearly interactive rates.     

用图象空间为序的体绘制技术显示三维数据场

本文首先简要介绍了应用体绘制技术显示三维空间数据场的基本原理，接着，提出并实现了经过改进的图象空间为序的体绘制算法，该算法以重构三维空间数据场代替了原有的重构光亮度场的方法，从而提高了图象质量并节约了存储空间。最后，介绍了用图象空间为序的体会 制显示多等值面的算法及其华，讨论了提高该算法效途径。     

基于空间数据插值算法的空间散乱数据体绘制实现

体绘制技术是一种能够真实地反映空间数据场内部信息的可视化技术。在体绘制研究领域中,非规则的空间散乱数据体绘制目前仍然是一个研究热点。文中采用空间数据插值算法对散乱的原始数据进行网格化插值,然后使用光投影体绘制算法对规则网格数据进行体绘制。最后,通过新方法实现了某油藏区地下流体压力和孔隙度分布结构的体绘制。     

Blood flow in its context: combining 3D B-mode and color Doppler ultrasonic data

Visualization of volumetric multicomponent data sets is a high-dimensional problem, especially for color data. Medical 3D ultrasound (US) technology has rapidly advanced during the last few decades and scanners can now generate joint 3D scans of tissues (B-mode) and blood flow (power or color Doppler) in real time. Renderings of such data sets have to comprehensively convey both the relevant structures of the tissues that form the context for blood flow, as well as the distribution of blood flow itself. The narrow field of view in US data, which is often used to make real-time imaging possible, complicates volume exploration since only parts of organs are usually visible; that is, clearly defined anatomical landmarks are scarce. In addition, the noisy nature and low signal-to- contrast ratio of US data make effective visualization a challenge, whereby there are currently no convincing solutions for combined US B-mode and color Doppler data rendering. Therefore, displaying 2D slices out of the 3D data is still often the preferred visualization method. We present new combinations of photorealistic and nonphotorealistic rendering strategies for combined visualization of B-mode and color Doppler data, which are straightforward to implement, flexible, and suited for a wide range of US applications.     

Research issues in volume visualization

Volume visualization is a method of extracting meaningful information from volumetric data sets through the use of interactive graphics and imaging. It addresses the representation, manipulation, and rendering of volumetric data sets, providing mechanisms for peering into structures and understanding their complexity and dynamics. Typically, the data set is represented as a 3D regular grid of volume elements (voxels) and stored in a volume buffer (also called a cubic frame buffer), which is a large 3D array of voxels. However, data is often defined at scattered or irregular locations that require using alternative representations and rendering algorithms. There are eight major research issues in volume visualization: volume graphics, volume rendering, transform coding of volume data, scattered data, enriching volumes with knowledge, segmentation, real-time rendering and parallelism, and special purpose hardware