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     

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。     

针对类球形对象的改进光线投射算法

为提高光线投射算法的绘制速度和图像绘制质量,提出了一种针对类球形对象的改进光线投射算法。该算法首先设置球形包围盒的方法剔除对最后绘图结果没有影响的光线投射,用快速求交的方法来提高获取采样点的速度,通过自适应采样的方法加入新的采样点来提高绘制图像的质量。实验结果表明该算法不仅比传统方法绘制出的图像质量清晰,并且提高了算法的执行速度。     

基于最优采样模式的自适应光线投射法

三维直接体显示算法是显示三维数据体的一种重要显示方法,已广泛应用在医学图象生成和科学可视化领域之中。光线投射法又是三维直接体显示算法中最基本的一种方法。然而由于光线投射法需要大量的计算而受到限制。该文从减少光线投射数目的角度出发,提出了一种基于最优采样模式的频率投射算法。它的优点是不仅可以利用人的简单的视觉模型和强大的傅立叶分析工具,而且在采样模式上也更能符合人类视觉特点,减少了假模式,从而使更多     

层次包围盒与GPU实现相结合的光线投射算法

针对目前基于GPU的光线投射算法中参数确定复杂的缺点,提出一种快速确定投射光线参数的算法,并利用层次包围盒技术对整个绘制过程进行加速.该算法利用离屏渲染技术,仅通过绘制体数据包围盒表面就能获取投射光线的参数;为了跳过对绘制结果无贡献的空体素,逐层对体数据进行分解,并生成层次包围盒树来存储对应子体数据的相关信息,通过遍历包围盒树,判断对应子体数据是否被绘制或跳过来缩短投射光线在体数据中的有效采样长度,从而实现了光线积分加速.实验结果表明,与同类算法相比,该算法预处理时间较短,在增加存储容量较小的同时获得了平均3.0的加速比,具有更好的实用性.     

基于光线投射算法的混合场景可视化

体绘制技术常用于3维体数据场的可视化,其虽然可以生成高质量的投影图像,但通常不能绘制由体数据与点、线、面图形组成的混合场景。在现有的混合场景可视化方法中,有些只能绘制由体数据与面图形组成的复杂混合场景,而不能处理存在点和线的混合场景;有的则成像速度慢、成像质量差。为了能够正确地绘制复杂混合场景,采用SIMD和软件加速等技术,提出了一种速度快、成像质量高的基于光线投射算法的混合场景可视化方法,并分析了该算法所具有的3种绘制次序,以便满足不同应用的要求。该算法既可用于不同场景的绘制,又可用于平行和透视投影中。实验结果表明,该算法能够正确地绘制体数据与点、线、面图形组成的混合场景,且成像速度快,图像质量高。     

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。     

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。     

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。     

Volume seeds: A volume exploration technique

Ray-traced volume rendering has been shown to be an effective method for visualizing 3D scalar data. However, with currently available workstation technology, interactive volume exploration using conventional volume rendering is still too slow to be attractive. This paper describes an enhanced volume rendering method which allows interactive changes of rendering parameters such as colour and opacity maps. An innovative technique is provided which allows the user to plant a ‘seed’ in the volume to rapidly modify local shading parameters. For a fixed viewing position, the user can interactively explore specific regions of interest. Furthermore, a virtual cutting technique with the exploratory seed allows the user to remove surfaces and see the internal structure of the volume. Examples demonstrate these techniques as an attractive option in many applications.     

Interactive volume rendering of large fields

We first present the volume-rendering pipeline and the most typical of the existing methods for each pipeline stage. The complexity of each stage in terms of computing time is analyzed for each method. Then the demands and the scope of interactive volume rendering are briefly summarized. Based on this analysis we examine alternate solutions to optimize each pipeline stage in order to allow interactive visualization while maintaining the image quality. The proposed method maximizes interactive manipulation possibilities and minimizes runtimes by sampling at the Nyquist rate and by flexibly trading off quality for performance at any pipeline level. Our approach is suitable for rendering large, scalar, discrete volume fields such as semitransparent clouds (or X-rays) on the fly.     

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。     

体绘制技术在医学可视化中的新发展

科学计算可视化体绘制算法能反映出体数据的内部信息，在医学，它已经从辅诊断发展成为辅助治疗的重要手段，体可视化技术是医学可视化的重要研究内容，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，该文介绍了医学可视化中常使用的几种光照模型，针对基于图象空间和对象空间两种体绘制算法，介绍了它们的基本思想方法，并详细阐述了在近期的主要加速技术和提高图象质量方法的新进展，最后给出了实验数据和结论。