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.     

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。     

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。     

三维空间规则数据场体可视化系统设计

三维空间规则数据场可视化是三维重建关键步骤之一，可视化技术由于其优点近年来得到飞快的发展和应用，分析论述可视化中的体绘制算法，并详细介绍了以VC＋＋6．0为开发平台，用OpenGL三维图形软件包开发基于三维空间规则数据场可视化软件的设计过程。     

新书书讯(一)

清华大学计算机系唐泽圣教授的学术专著《三维数据场可视化》已于 1999年 12月由清华大学出版社出版 ,定价 :(精装 )36 .0 0元 ;(平装 ) 2 4.0 0元 .科学计算可视化是 2 0世纪 80年代发展起来的一个新的研究领域 .它运用计算机图形学和图像处理技术 ,将科学计算过程中的数据以及计算结果的数据转化为图像 ,在屏幕上显示出来并进行交互处理 .科学计算可视化极大地提高了科学计算数据的处理速度和质量 ,实现了科学计算工具和环境的现代化 .本书全面、详细地介绍了三维数据场可视化的研究成果 ,内容包括规则数据场的体绘制算法、面绘制算法、非…     

新书书讯(二)

清华大学计算机系唐泽圣教授的学术专著《三维数据场可视化》已于 1999年 12月由清华大学出版社出版 ,定价 :(精装 )36 .0 0元 ;(平装 ) 2 4.0 0元 .科学计算可视化是 2 0世纪 80年代发展起来的一个新的研究领域 .它运用计算机图形学和图像处理技术 ,将科学计算过程中的数据以及计算结果的数据转化为图像 ,在屏幕上显示出来并进行交互处理 .科学计算可视化极大地提高了科学计算数据的处理速度和质量 ,实现了科学计算工具和环境的现代化 .本书全面、详细地介绍了三维数据场可视化的研究成果 ,内容包括规则数据场的体绘制算法、面绘制算法、非…     

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。     

一种非规则数据场的体绘制算法

非规则数据场的体绘制是可视化的一个热点和难点。常用直接体绘制算法有光线投射法、单元投影法、快速体绘制算法。本文吸取了上述三种算法的优点,采用体元面投影的方法来确定光线路径;同时考虑到非规则数据场的一些特性,采取三个有效的措施大大加快了投影和求交速度;在采样中用分段积分法代替等距采样,从而进一步提高了图象质量。     

三维体可视化若干问题研究

首先对可视化技术特别是三维可视化算法进行了分析和对比，并根据体数据的建模方法对算法进行了归类，并指出了目前三维可视化技术存在的问题，继而从基于小波的分辨率模型的体绘制算法和基于Cluster模型的并行体绘制算法这两个方面具体探讨了对三维体可视化算法进一步研究的思路，首次提出了参数化的光照模型和图像质量评价的数学模型等概念。     

大规模数据快速体绘制方法的设计与实现

体绘制是科学计算可视化的重要手段,针对大规模数据场体绘制计算量大、效率低的问题,提出一种基于哈尔小波变换的三维规则网格数据场快速体绘制方法.采用整体描述、局部细化的策略对转换后的数据进行组织、管理和调度,实现了多尺度分析和快速随机存取,并有效解决了CPU在处理大规模数据集时纹理内存的局限;采用基于CUDA(计算统一设备架构)的GPU加速技术提高体绘制算法性能,很好的实现了大规模数据集的交互式可视化.     

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     

Parallel Shear-Warp Factorization Volume Rendering Using Efficient 1-D and 2-D Partitioning Schemes for Distributed Memory Multicomputers

3-D data visualization is very useful for medical imaging and computational fluid dynamics. Volume rendering can be used to exhibit the shape and volumetric properties of 3-D objects. However, volume rendering requires a considerable amount of time to process the large volume of data. To deliver the necessary rendering rates, parallel hardware architectures such as distributed memory multicomputers offer viable solutions. The challenge is to design efficient parallel algorithms that utilize the hardware parallelism effectively. In this paper, we present two efficient parallel volume rendering algorithms, the 1D-partition and 2D-partition methods, based on the shear-warp factorization for distributed memory multicomputers. The 1D-partition method has a performance bound on the size of the volume data. If the number of processors is less than a threshold, the 1D-partition method can deliver a good rendering rate. If the number of processors is over a threshold, the 2D-partition method can be used. To evaluate the performance of these two algorithms, we implemented the proposed methods along with the slice data partitioning, volume data partitioning, and sheared volume data partitioning methods on an IBM SP2 parallel machine. Six volume data sets were used as the test samples. The experimental results show that the proposed methods outperform other compatible algorithms for all test samples. When the number of processors is over a threshold, the experimental results also demonstrate that the 2D-partition method is better than the 1D-partition method.     

医学体数据三维可视化改进算法综述

医学体数据三维可视化技术有着广泛的应用前景。近年来为加快绘制速度，提高成像质量和节省存储空间提出了许多改进算法，本文总结了这些算法，为进一步研究奠定了基础。     

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。     

基于剖面的三维有限元可视化方法研究

提出了一种三维不规则数据场的任意形状截面快速剖切算法。该算法利用有限元网格共边的特点实现相交的单元体快速查找并有效减少求交计算次数。讨论了任意剖切面上的彩色云图生成方法。研究了在多剖切面的基础上,实了不规则数据场的体绘制。实践证明,该方法快速有效,效果良好。     

医学体数据三维可视化方法的分类与评价

医学图象三维可视化具有极大的医学研究和临床诊疗应用前景,是现代医学影象研究的重要领域。医学图象三维可视化方法通常分为表面绘制和体绘制,已有许多具体的算法提出,一些算法兼具表面绘制和体绘制的特点,归为混合绘制方法,该文概述了一些典型算法,并讨论了其特点及相互联系,同时对各类方法的应用场合及前景了分析和评价。     

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。     

Continuous scatterplots

Scatterplots are well established means of visualizing discrete data values with two data variables as a collection of discrete points. We aim at generalizing the concept of scatterplots to the visualization of spatially continuous input data by a continuous and dense plot. An example of a continuous input field is data defined on an n-D spatial grid with respective interpolation or reconstruction of in-between values. We propose a rigorous, accurate, and generic mathematical model of continuous scatterplots that considers an arbitrary density defined on an input field on an n-D domain and that maps this density to m-D scatterplots. Special cases are derived from this generic model and discussed in detail: scatterplots where the n-D spatial domain and the m-D data attribute domain have identical dimension, 1-D scatterplots as a way to define continuous histograms, and 2-D scatterplots of data on 3-D spatial grids. We show how continuous histograms are related to traditional discrete histograms and to the histograms of isosurface statistics. Based on the mathematical model of continuous scatterplots, respective visualization algorithms are derived, in particular for 2-D scatterplots of data from 3-D tetrahedral grids. For several visualization tasks, we show the applicability of continuous scatterplots. Since continuous scatterplots do not only sample data at grid points but interpolate data values within cells, a dense and complete visualization of the data set is achieved that scales well with increasing data set size. Especially for irregular grids with varying cell size, improved results are obtained when compared to conventional scatterplots. Therefore, continuous scatterplots are a suitable extension of a statistics visualization technique to be applied to typical data from scientific computation.     

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。