面向医学数据的分层剥离体绘制算法

采用直接体绘制方法显示医学数据时,一般通过修改传递函数来显示感兴趣区域,但仅通过调节传递函数很难清晰地显示被遮挡的人体组织,为此提出一种新的分层剥离直接体绘制算法.通过计算相邻的不透明度极小值和极大值之间的斜率,并根据用户指定的斜率阈值和累积不透明度阈值确定分层点,实现对体数据的分层绘制.实验结果证明,该算法可以根据不同医学数据的特征信息更精确地定位分层点,绘制效果清晰,速度较快.     

基于成员体关系的医学数据剥离绘制算法

针对修改传输函数或者使用特殊的光照效果时不能完全解决直接体绘制医学数据人体组织间的遮挡问题,提出一种基于成员体关系的分层剥离体绘制算法.利用梯度阈值函数判断采样点的类型,通过采样光线获得同种组织的标量值范围;用由移动最小二乘法按照拟合出的不同组织的分界标量值和空间位置来建立每个体素的成员体关系;将成员体关系用于分层剥离体绘制,以解决同类组织的遮挡问题,并采用自适应的光线投射算法提高图像的绘制效果和速度.实验结果表明,文中算法可以根据医学数据来确定相应的成员体关系,使被遮挡部分绘制效果清晰.     

基于高度梯度图的微结构表面阴影绘制方法

针对带有微结构表面的几何模型建模困难、模型复杂度高,导致现有阴影绘制算法效率差的问题,提出一种基于高度梯度图的阴影实时绘制方法.为实现实时渲染,首先给出一种微结构描述模型,通过将微结构高度场映射到低精度模型表面来描述复杂微结构模型;然后定义微结构高度梯度图,并据此构建可见点的局部最高点集合.在阴影绘制阶段,通过实时计算梯度空间局部最高点集合遮挡来生成细节阴影.整个阴影绘制算法在图像空间完成,较好地利用了延迟着色的思想和GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的自阴影效果.     

基于光照球索引的医学图像感兴趣区快速体绘制*

针对三维医学图像显示中感兴趣器官遮挡和快速真实体绘制的问题,提出一种感兴趣区体绘制方法,并在GPU(graphic processing unit)上实现。通过构造基于光照球索引的传递函数,实现感兴趣组织的风格化显示;通过交互设定感兴趣区域,用灰度和梯度信息生成的重要因子调节体素不透明度,强调感兴趣区域器官。实验结果显示了该方法在速度和显示效果上的优点。     

基于GPU的烟雾数据体面混合绘制技术研究

研究烟雾等大规模体数据在虚拟场景中实时可视化的技术是一种新的体面混合绘制技术,在灾害现象仿真中有着重要的应用。在处理体面混合绘制时,已有的绘制算法难以实时地处理体数据的遮挡和裁剪,并在内窥绘制中出现片元空洞。针对以上问题,提出一种基于GPU的体面混合绘制算法,将体数据视为参与介质,同时将面绘制的结果作为体绘制的积分域约束条件,从而把面绘制中的裁减算法推广到体数据的绘制中,实现了体面混合绘制的无缝融合。仿真结果表明算法能够实时地绘制虚拟场景中的大规模体数据,并且能够处理复杂的内窥效果。     

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。     

基于概率计算模型改进的相关性层次遮挡裁剪算法

对复杂动态场景进行高效的可见性裁剪是实时绘制领域研究中的一个重要问题.围绕该问题开展工作,并针对相关性遮挡裁剪算法中的问题进行了改进.针对相关性层次遮挡裁剪算法存在冗余和不必要遮挡查询的问题,给出了一种概率计算模型.通过比较遮挡查询时间开销与绘制时间开销的数学期望,改进了相关性遮挡裁剪算法中遮挡查询的查询策略,从而进一步缩小了查询集合,使遮挡查询更加合理.实验结果表明,该算法对深度复杂度高、面片数量大的复杂动态场景有较好的裁剪效率,能够很好地满足实时绘制的要求.     

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。     

遮挡线索增强的最大密度投影算法

遮挡线索增强的最大密度投影算法（OEMIP）旨在解决最大密度投影法 （MIP）不能正确表达遮挡线索的问题,它包括两个步骤：首先使用K-Means 聚类算法从 MIP 结果图像中自动提取结构特征;然后根据结构特征自适应调节MIP 绘制过程以正确表 达遮挡线索。此外,引入绘制优先级以避免重要特征被次要特征严重遮挡,并给出绘制优先 级的自动设置算法。多个体数据的测试结果表明OEMIP 能显著增强遮挡线索,且能实现实 时交互。     

基于GPU的非结构化网格数据体光照计算与实现方法

光照在提高体绘制质量方面发挥重要作用,而梯度计算是实现体光照的关键.与结构化网格相比,非结构化网格拓扑关系复杂,使得顶点梯度估计困难,采样点梯度计算复杂度高,且不易采用GPU加速,阻碍了算法的实时性.因此,绝大多数非结构化网格体绘制尚未添加体光照.本文提出一种高精度的非结构化网格顶点梯度计算方法:先采用格林公式估计单元...     

面向通信态势的三维标号生成

传统标绘以二维为基础,在平面上绘制标号再放到三维球上,使得表示复杂联系关系时,贴地存在明显遮挡问题且绘制性能低以及不同高度的空间联系难以表达。本文引入球面细分曲线和贝塞尔曲线,对传统标绘中坐标转换进行修改,采取分割出子线绘制图元的方法,利用子图元模拟网络攻击、电子干扰等真实效果提高视觉辨识,并由de Casteljau算法证明并计算得出三段贝塞尔曲线,加速图元计算过程。新生成的标号能够解决标号贴地遮挡和空间标绘的问题,大大提升贴地绘制效率,使得联系关系态势展示具备实用性。     

Volumetric Ambient Occlusion for Real-Time Rendering and Games

This new algorithm, based on GPUs, can compute ambient occlusion to inexpensively approximate global-illumination effects in real-time systems and games. The first step in deriving this algorithm is to examine how ambient occlusion relates to the physically founded rendering equation. The correspondence stems from a fuzzy membership function that defines what constitutes nearby occlusions. The next step is to develop a method to calculate ambient occlusion in real time without precomputation. The algorithm is based on a novel interpretation of ambient occlusion that measures the relative volume of the visible part of the surface's tangent sphere. The new formula's integrand has low variation and thus can be estimated accurately with a few samples.     

基于曲线拟合函数和GPU的地形无缝渲染

针对大规模地形实时渲染时不同层次细节过渡产生的画面不连续性问题,以及计算机实时调度大量数据而造成帧速较低的问题,提出了一种基于曲线拟合函数和GPU加速的地形实时绘制方法。根据采样数据点采用最小二乘法构造曲线拟合函数,通过曲线函数控制不同层次网格顶点的布局,从而消除因层次细节变化产生的裂缝。同时根据分辨率不同构建金字塔模型,针对不同层次细节区域数据进行有损或无损压缩,依据视点运动预测实时解压相应数据。实验表明,该方法在地形实时渲染阶段,在保证了较高帧速率的同时,利用视点运动预测保证了帧速率变化小,有效的消除了裂缝,增强了画面效果。     

Line Integral Convolution for Real‐Time Illustration of Molecular Surface Shape and Salient Regions

We present a novel line drawing algorithm that illustrates surfaces in real‐time to convey their shape. We use line integral convolution (LIC) and employ ambient occlusion for illustrative surface rendering. Furthermore, our method depicts salient regions based on the illumination gradient. Our method works on animated surfaces in a frame‐coherent manner. Therefore, it yields an illustrative representation of time‐dependent surfaces as no preprocessing step is needed. In this paper, the method is used to highlight the structure of molecular surfaces and to illustrate important surface features like cavities, channels, and pockets. The benefit of our method was evaluated with domain experts. We also demonstrate the applicability of our method to medical visualization.     

一种复杂场景遮挡剔除的优化算法

采用GPU的遮挡查询功能提出了一种复杂场景的层次遮挡剔除算法,通过交替进行遮挡查询和可见节点的绘制,有效地减少了由于遮挡查询延迟造成的空闲等待时间.为了减少场景中不必要的遮挡测试,将遮挡查询问题描述为最优化决策问题,通过对每一帧遮挡查询的选择进行优化,能够使整个场景绘制的效率近似达到最优.实验结果表明,对于不同复杂度的场景,该算法可以明显地提高场景的绘制速度.     

基于压缩域的脑成像大数据体可视化方法

脑科学是当今国际科技研究的前沿邻域,而对高精度脑成像数据进行可视化是脑神经科学在结构成像方面的基础性需求。针对高精度脑成像数据可视化过程中存在的数据量大以及绘制效率低的问题,提出了基于分类分层矢量量化和完美空间哈希相结合的压缩域可视化方法。首先对体数据进行分块,记录每块的平均值并依据块内体数据的平均梯度值是否为0进行分类;其次运用分层矢量量化对平均梯度值不为0的块进行压缩;然后用分块完美空间哈希技术存储压缩得到两个索引值;最后对上面的压缩体数据进行解码得到恢复体数据,采用分块完美空间哈希对原始体数据与恢复体数据作差得到的残差数据进行压缩。绘制时,只需将压缩得到的数据作为纹理加载到GPU内,即可在GPU内完成实时解压缩绘制。实验结果表明,在保证较好图像重构质量的前提下,该算法减少了数据的存储空间,提高了体可视化的绘制效率,从而可以在单机上处理较大的数据。