非规则数据场体绘制光线投射求交的加速新方法

光线投射是非规则数据场体绘制的一种常用方法。它能生成高质量的图形，但开销很大。其原因在于光线与面的求交，特别是与外部面的求交，需要非常大的工作量。本文利用平面多边形扫描算法求取光线与外部面的交点，井利用内部体元和面的相关性，改进了光线与内部面的求交计算，从而减少了运算量，提高了绘制速度。     

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。     

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     

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。     

体数据可视化的加速光线投射算法

加速的体数据光线投射算法将光线在三维空间的采样问题看成光线的三维扫描转换问题，以层为基本的处理，避免了对三维体数据的随机检索，并且利用平行投影光线的方向都相同的特点，用查表快速实现了光线的三维扫描转换。该算法在微机上得到检验，它在重建时间和内存花费上都优于传统的实现方法。     

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。     

基于GPU与Monte-Carlo的体绘制光线投射算法的研究

体绘制过程中等距离采样在显示效果不理想的情况下,每减少一个采样步长会增加大量采样点,大大增加了体绘制过程中的计算负担。针对这个问题,提出了一种基于Monte-Carlo积分方法的光线投射实现的实时体绘制算法,采用Monte-Carlo积分方法解决了光照明方程中的积分问题。实验结果表明,在显示效果几乎一样的前提下,采用本文的方法绘制效率提高了十多帧。     

高效光线投射体绘制算法研究

重点研究了体绘制算法具体实现过程。为提高图像质量，采用相邻梯度、高阶内插、简单过采样等方法，并提出数据分块、代码优化、跳采样等具体途径。上述方法的组合使用，取得了满意的效果。     

使用GPU编程的光线投射体绘制算法

将传统的光线投射体绘制算法在具有可编程管线的图形处理器(GPU)上重新实现.首先将体数据作为三维纹理保存在显存中,然后通过编写顶点程序和片段程序将光线进入点/离开点计算和光线遍历的计算移入GPU中执行,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.文中算法仅需绘制一个四边形即可完成三维重建.实验结果表明:在进行光照效果的重建时,该算法能够达到实时交互的绘制要求,并能实现半透明等复杂绘制效果.     

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。     

基于动态数据分布的并行Shear-Warp体绘制算法

提出了基于动态数据分布的并行Ｓｈｅａｒ－Ｗａｒｐ体绘制算法和新的动态数据分布策略,利用空闲的广播通信线路使数据重分布与绘制并行进行,提高了通信线路的利用率、避免了冗余存储,减少了资源浪费,并避免了对算法效率的影响;改进的任务分配与负载平衡策略,避免了节点机负载的不平衡和流水线作业的积压,提高了算法的效率。     

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。     

基于快速求交的自适应光线投射法

光线投射是一个重要的体绘制算法,但直线上采样点的确定是非常费时的,也是影响体绘制实时性的重要因素。该文利用直线和平面族的交点可以快速求得直线上的采样点及其特征值,该方法充分利用了直线的相关性,避免了大量的三线性插值计算。该文还基于快速求交提出了自适应采用方法,以提高绘制图像的质量。