基于体绘制技术的层状地层三维建模平台的设计和实现

随着地学研究的不断深入,层状地层三维建模已成为研究的重点。基于格式化存储的多层DEM数据文件,将直接体绘制的思想融入到基于图像空间体绘制的经典算法—光线投射算法之中,提出基于多层DEM数据的光线投射算法。基于IDL和.NET的混合环境设计并实现了层状地层的三维可视化的平台。在该平台上,使用改进后的光线投射算法实现了层状地层的三维建模,以及对三维层状地质体的基本操作和基本地质信息的提取。     

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.     

多层次并行体绘制算法的研究与应用

三维数据场的体绘制技术是科学可视化中一个重要的研究方向,本文在研究和总结体绘制的发展历程与关键技术的基础之上,着重研究了体绘制中的光线投射算法,结合多核处理器机群系统,提出并实现了一种基于多层次并行编程模型的并行光线投射体绘制算法,并成功地将该算法应用于三维城市浅层地质模型,取得了良好的可视化效果。分别对MPI环境和多层次并行编程MPI+OpenMP环境下的光线投射算法进行了不同计算规模的性能比较实验。实验和分析表明,多层次并行光线投射体绘制算法加快了体绘制的速度,MPI+OpenMP多层次并行模型性能高于纯MPI编程模型的性能。     

一种加速的规则体数据场光线投射体绘制算法

本文讨论了规则体数据场的体绘制算法,将光线投射体绘制算法看作是对体数据立方体投影多边形的填充,减少了投射光线的数目。将Bresenham画线算法推广到三维空间,减少了光线投射算法的计算时间。本算法已应用于我所开发的三维核磁共振图像分析系统中,效果较好。     

医学体数据三维重建体绘制技术研究

在分析医学体数据三维重建基本过程的基础上,介绍了光线投射法、足迹法、错切-变形法和基于小波变换的体绘制等典型算法,讨论了各类算法的优缺点以及改进方向,并展望了医学体数据体绘制技术的未来研究方向。     

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.     

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。     

基于结构特征的自适应光线投射算法

目的 光线投射法是一种重要的直接体绘制算法,但其效果取决于复杂的传递函数.为此提出基于结构特征的自适应光线投射算法,从而使得利用简单传递函数即可很好地揭示体数据特征.方法 首先分析光线方向标量值的变化趋势获取结构特征——特征段;然后基于若干意义明确启发式规则(特征段的次序、尺度、重要度)自动计算特征段的可见度,根据特征段可见度调节每个采样点的不透明度;最后基于调节后的不透明度完成绘制.结果 使用合成数据、医学真实采样数据和工业CT(computed tomography)数据进行测试,结果表明本文算法在展示体数据的内部结构特征,尤其是细小结构方面优于其他类似算法;本文算法速度比DVR(direct volume rendering)慢,但仍可满足交互需求.另外,本文算法还提供多个形象直观、意义明确的参数供用户调节,进一步增加了本文算法的灵活性.结论 本文提出的自适应光线投射算法,允许用户使用简单传递函数和调节意义明显的参数即可有效揭示体数据特征,进一步提高了光线透射法的直观性.     

海量医学数据处理框架及快速体绘制算法

设计并实现了一套针对海量数据的处理和分析算法框架,并将其融入实验室早先开发完成的医学影像算法研发平台MITK(medical imaging toolkit)中,真正建立起一个海量医学影像数据的处理平台,并在此基础上研究了针对海量数据的基于光线投射和三维纹理的快速体绘制算法,提出了一种半自适应分块的方法对原始数据进行分块,在不对分块速度产生太大影响的基础上得到了更好的分块结果,同时使用图形硬件来进一步加速整个算法的绘制流程.实验结果表明了该平台和算法对于海量医学数据处理和可视化的有效性.     

Real-time ray casting rendering of volume clipping in medical visualization

This paper presents a real-time ray casting rendering algorithm for “volume clipping plane“ as an extension of the conventional ray casting technique.For each viewing direction a(moderate) pre-processing step is performed:the ray traverses the entire volume data (no early ray termination).Its intensity and opacity contributions are divided into several segments which are then sorted and stored by depth.At each sampling position along a segment,accumulated trans-parency and color are stored at a moderate memory overhead.For visualizing real-time volumeclipping,only relevant segment contributions (maximum two) at the location of the clipping plane are considered,thus reducing the calculation to meet real-time requirements.Compared with theprevious work that involves time-consuming re-clipping,re-traversing and re-shading,the proposed method achieves quality identical to ray casting at real-time speed.The performance is indepen-dent of the volume resolution and/or the number of clipping planes along a given viewing direction.Therefore it is suitable for real-time “internal volume inspections“,involving one or several cutting planes,typically applied e.g.,in medical visualization and material testing applications.     

基于体元投影的一种非规则数据场体绘制方法

随着科学计算可视化的发展及其在实践中的应用,非规则数据场的可视化已成为当前的研究热点之一。由于非规则场中样点的大小、形状和分布是不一致的,在成像时面临更多的困难。常用的方法有光线投射法,单元投影法,以及单元投影与光线投射相结合等算法。吸取了上述算法的优点,同时利用非规则数据场的一些特性,采用了一些加速措施来加速绘制。通过实验验证,可以达到比较理想的效果。     

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。     

一个新的体绘制加速算法

针对目前加速方式与传递函数交互设定需求的矛盾,提出了一个新的基于边缘切除原理的体绘制加速算法。算法针对两个关键难点:如何消除传递函数调整依赖性,如何识别空体素,提出了有效的绝对空体素识别准则,设计了高效的边缘空体素分离机制,构成了不依赖传递函数调整的加速模式。在保持高的图像质量的前提下,边缘切除算法具有显著的绘制速度提升。边缘切除过程在预处理阶段进行,算法参数易于选取和推广,具有广泛的适应性,非常适合需要交互设定传递函数的普及型医学图像分析系统应用。算法采用了规则的边缘切除方式,收缩后的体数据非常方便后续光线投射或溅射算法应用,可以方便地与其他各种加速方式组合使用,使不同角度的加速效果实现叠加,是当前各种主流加速技术的一个很好的互补技术。不同背景的运算实例,测试和验证了算法的有效性。