基于满二叉树分块策略的大规模数据场纹理映射体绘制算法

针对纹理映射体绘制物理内存空间的限制,本文提出一种可在通用图形硬件上完成大规模数据场实时体绘制的有效方法.该方法基于满二叉树纹理分块策略,利用GPU着色器可编程性,将纹理数据制作为一个一维传递函数查找表和一个规模等同于体数据场的动态纹理工作集,有效提高了大规模数据场体绘制的实时性.动态纹理工作集使用抽象分块与继承关系管...     

基于动态纹理载入的大规模数据场体绘制

为克服图形硬件对传统纹理映射体绘制的限制,提出了一种在普通PC上进行大规模数据场体绘制的有效方法。该方法中,体数据被划分为合适大小的数据块,这些数据块被动态的载入图形硬件,并利用3维纹理映射进行绘制。在整个绘制过程中,仅有一个数据块存储在图形硬件上,有效地提高了对大规模体数据的绘制能力。同时,充分利用目前PC图形硬件成熟的可编程特性,通过对梯度的实时计算来减少在传统纹理映射体绘制中巨大的内存消耗。实验结果表明,该方法在普通PC上可以对超过纹理内存容量的大规模体数据进行交互式体绘制。     

海量数据GPU体绘制优化研究

高性能GPU使得体绘制在廉价的硬件上获得良好的性能,但海量数据体绘制的效率依旧低下.本文探讨了GPU体绘制中图形硬件的瓶颈,并提出新颖的算法解决这些问题:采用数据分块和八叉树划分体数据实现空单元跳过优化.该算法解决了海量数据超过可用纹理空间的难题,同时允许实时改变体绘制传递函数.     

八叉树编码体数据的快速体绘制算法

提出一种基于并行投影Shear-Warp分解的射线模板快速RayCasting体绘制算法．体数据采用有效的八叉树存储和表达方案．八叉树的适应性均一化分级策略使得算法在简化了不必要的处理过程的同时,为构建用于RayCasting算法的射线模板和后续的交叉计算提供了有力的应用基础．针对体绘制中八叉树编码体数据构造基本的交叉运算如节点单元定位、区域定能和邻接节点单元搜索的需要,相应地提出了,简单而且有效的方法．这些方法是非递归的,在减少比较运算的同时不需要构建中间结果列表,进而减少了对内存的占用和避免了繁重的交叉计算．所提出的体绘制算法能在标准PC平台下快速实现超大型数据集的处理和高质量的人体内部结构图像的绘制．     

针对全空子数据体的GPU体绘制方法

体绘制是三维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,本文提出基于GPU体高效绘制方法。利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子结点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空结点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空结点子数据体,减少无效重采样点。当数据体中空体素较多时,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

基于打包索引纹理的大规模数据体绘制算法

针对大规模数据体绘制效率低下的问题,提出一种算法：对体数据进行纹理分块打包,移除空数据块,并创建数据块的索引数据,绘制时通过索引访问打包后的纹理实现大规模数据完全载入显存,同时在索引中标记空数据及高密度数据块的位置,绘制前生成其有效的立方体数据表达,结合早期光线终止与空域跳过等加速技术,有效地实现了大规模的体数据的实时绘制,同时保证了结果图像的质量。     

针对全空子数据体的GPU体绘制

目的 体绘制是3维数据可视化的主要方法之一。用于体绘制的数据体中包含有大量的空体素,导致光线投射算法进行没有意义的重采样计算,必然降低绘制算法效率。针对全空子数据体体绘制低效问题,提出基于GPU体高效绘制方法。方法 利用八叉树数据结构组织数据,有效管理包含许多空体素的子数据体。通过绘制八叉树非全空叶子节点子数据体表面,使光线投射算法中起始和终止重采样位置更接近数据体中的可视部分,同时根据八叉树全空节点子数据体判定纹理查询结果,计算合适的跳跃步长,快速跳过八叉树中全空节点子数据体。结果 当数据体中空体素较多时,确定合适的八叉树深度,有效地跳过数据体中的空体素,减少体绘制运算量,实现对原基于体包围盒表面绘制的GPU光线投射算法的加速。结论 设计不透明度函数,凸显数据体中层位面,并将算法成功应用于地震数据可视化,取得很好应用效果。     

基于样图的木材体纹理绘制方法

传统的体纹理绘制方法采用函数模型定义体纹理空间的颜色,模拟不同的纹理特征需要反复调整与测试相关参数,且在多数情况下不能获得令人满意的结果.以木材体纹理绘制为例,提出了一种基于样图的体纹理绘制新方法.该方法针对木材纹理的结构特点构造样图空间与体纹理空间的几何映射关系,采用木纹样图的像素纹理值定义体纹理空间的颜色.实验结果表明,绘制的纹理不仅较好地模拟了木纹样图中的纹理特征,而且在物体各表面交界处保持连续.由于纹理样图可根据用户需要任意选取,基于样图的体纹理绘制方法显著提高了计算机生成木纹的真实感与多样性.     

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。     

大规模战场电磁环境并行体绘制技术研究

提出了一种基于PC集群的大规模三维战场电磁环境并行绘制方法。该方法采用直接体绘制的三维体数据可视化方法;利用空间八叉树对电磁绘制区间进行空间分割,并采用先序遍历八叉树叶节点的方式进行任务分配;采用Binary-swap算法对各PC节点的生成图像逐次进行全屏幕深度合成。实验表明,该方法能够较好满足大规模战场电磁环境实时可视化的要求。     

GPU加速的八叉树体绘制算法

提出一种针对物体空间为序体绘制的空域跳过算法：采用双层次空间跳过,先以规则的数据分块作粗略地跳过,再以八叉树获得更高粒度的优化。该方法进一步解决了超过可用纹理内存容量的大规模体数据实时绘制问题,允许实时改变传递函数。针对该算法引入的CPU高负载瓶颈,提出一种新算法,在图形处理器(GPU)内快速计算采样面片,平衡了CPU与GPU间的运算负载。结合上述两种算法,实现高效的大规模体数据绘制并无损图像质量。     

基于硬件加速的纹理映射体绘制

介绍了体绘制的概念及其在计算机绘图中的重要性。提出了利用图形显示卡的相关性纹理和多重纹理映射功能对三维纹理进行有效改进的新算法,研究了该算法在体绘制中的应用,结果表明,它在快速、准确重建和交互性方面具有优势,对于提高体绘制的效率具有重要的意义。     

基于图形硬件加速的体绘制关键技术综述

随着近年来计算机图形硬件性能的不断提高,利用硬件来实现体绘制过程中的某些环节以获取交互的绘制速率变为可能,并逐渐成为目前的研究热点。从体绘制的分类、明暗处理、重构、体积裁剪等4个角度对基于图形硬件加速的体绘制方法进行了分类综述,介绍了各种关键技术的研究进展和典型算法,并讨论了各自特点及其相互联系。     

基于GPU Raycasting算法的矢量/栅格混合绘制研究*

Raycasting体绘制算法由于成像质量高而被广泛应用于体数据的可视化,但当线、面表达的矢量数据和三维栅格表达的体数据同时绘制到同一场景时,由于绘制方法的差异会造成矢量和栅格数据空间遮挡关系不一致。在GPU实现Raycasting算法的基础上,通过矢量和栅格数据先后绘制,采用FBO离屏绘制等技术将矢量数据绘制到深度缓存纹理并在体绘制采样和融合中统一考虑矢栅颜色融合。实验结果表明,该算法在矢量数据非透明模式下能正确处理矢量栅格数据的混合绘制。     

基于GPU图像直接体绘制算法分析与评价

近年来计算机图形硬件性能不断提高,利用硬件来实现体绘制过程中的某些环节以获取交互的绘制速率成为可能,是目前体绘制的研究热点。描述了基于GPU的光线投射法、2D纹理映射法和3D纹理映射法等典型算法,给出了各类算法的分析与性能评价,最后实现相关算法并得出实验结果。     

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。     

建立在图像识别基础上的体绘制加速方法

提出了一种新算法——IRVR（Image Recognition Volume Rendering）,该算法能大幅降低冗余数据,从而提升体绘制速度。IRVR算法首先利用交叉熵阈值分割法从三维数据集中将物体像素和背景像素识别出来,然后将迭代光线追踪方法和物体检测采样策略结合起来对原始三维数据集进行采样。接着运用快速迭代法对分类数据集进行采样,从而定位视线与原始数据集的交点。IRVR算法还应用了准确正规采样方法（例如,三线性插值、样条插值等）在体绘制过程中对原始数据集进行插值。经过实验得出的结论证明IRVR算法既能提高体绘制的速度,又可以保证体绘制图像的质量。