光线投射加速算法研究与实现

光线投射算法是医学图像体绘制技术中的经典算法,但绘制速度很慢,文章对其各个环节提出了加速算法,包括设置法向量明暗度查找表,减少投射光线及加快求交采样,并得到了理论验证和实验实现。     

基于舍弃采样的光线投射加速算法

光线投射法是一种重要的体绘制算法,但直线上采样点的确定和采样值计算是非常费时的,也是影响体绘制实时性的重要因素.针对这个问题,该文利用对象空间的相关性,采用舍弃贡献不大的射线段参与采样的方法,加快了绘制速度.同时利用平面簇的交点可以快速求得直线上的采样点及其特征值,结合自适应采样方法,提高了绘制图像的质量.改进以后的算法复杂度明显降低,实验结果证明绘制速度可以提高20%左右.     

基于包围跳跃的CUDA光线投射算法

针对传统光线投射算法绘制速度慢和GPU (Graphics Processing Unit,图形处理器)不能有效进行并行计算的缺点,文章提出一种基于包围跳跃的CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)光线投射算法,首先介绍了CUDA的编程模型和线程结构,然后用包围盒技术隔离体数据周围无效的空体素,减少投射光线的数目;利用光线跳跃技术,在包围盒内进行快速光线的合成,跳过透明的体素,减少大量体素的重采样;最后使用CUDA强大的并行处理计算的功能实现光线投射算法。实验结果表明,本文的方法在保证图像质量的同时,在绘制速度上比基于GPU加速的光线投射算法有14倍的提高,能够接近实时绘制,有很好的应用价值。     

基于光线投射技术的医学图像三维重建

针对医学图像数据的特点以及应用中的实际要求,通过对不同重建算法的比较,提出了以光线投射技术为基础的医学图像三维重建方案,同时提出了基于空间跳跃技术和序列相关性的综合加速算法,对重建算法进行加速·最后在PC机平台上实现了该方案,获得了接近实时的交互速度·由于所有重建算法的核心都是光线投射技术,因此在获得高质量重建结果的同时,极大地降低了系统的复杂性,提高了开发的效率,为医学图像三维重建的实用化提供了一种非常好的解决方案·     

基于光线投射法的三维有限元网络自动划分

提出并实现了一种基于光线投射法的三维有限元网格自动划分方法，能适用于任意用ＣＳＧ树表示的三维实体。此方法先把三维实体离散成一定形状的体元，再由体元产生有限元四节点四面体网格。最后给出了用此方法划分的两个实例。     

一种基于非透明度校正的光线投射体绘制算法

针对传统光线投射体绘制算法的非透明度校正不能满足实际应用的要求,提出了一种新的体绘制算法。该算法基于新的采样合成函数,采用非透明度提前截止来判断光线终止。最后,通过gsgl语言编写顶点程序和片段程序对实现了算法。实验结果表明该算法在不同的采样间距下都可以大大改善体绘制的质量和速度。     

规则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之一,这一算法突出的优点是不必再单儿消隐,具有结构清晰,算法简单,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,本利用数据场的相关性和不等步长的采样方法来改善光线投射算法的不足,使它既具有快速的优点又具有较高的成象精度。     

基于八叉树编码的CUDA光线投射算法

目的针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差,绘制效率低的问题,在CUDA架构上对光线投射算法进行优化和加速。方法首先采用八叉树对体数据进行编码,有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分;其次,将体数据绑定到三维纹理上,根据体数据大小分配线程,每条光线与体数据求交时采用并行计算;最后,在CUDA内核中实现光线投射算法。结果仿真实验结果表明文中算法可以将传统GPU光线投射算法的绘制速度提高7～15倍,并增强算法的绘制效果。结论算法对传统的GPU光线投射算法的绘制速度和效果都有提高。     

基于包围跳跃的计算统一设备架构光线投射算法

针对传统光线投射算法绘制速度慢和图形处理器(graphics processing unit,GPU)不能有效进行并行计算的缺点,文章提出一种基于包围跳跃的计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)光线投射算法。首先介绍了CUDA的编程模型和线程结构,然后用包围盒技术隔离体数据周围无效的空体素,减少投射光线的数目;利用光线跳跃技术,在包围盒内进行快速光线的合成,跳过透明的体素,减少大量体素的重采样;最后使用CUDA强大的并行处理计算的功能实现光线投射算法。实验结果表明,在保证图像质量的同时,绘制速度上比基于GPU加速的光线投射算法有14倍的提高,能够接近实时绘制,有很好的应用价值。     

光线投射的快速算法研究

针对医学体数据场的直接体绘制（DVR）的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术。利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。。     

基于混合数据场的快速体绘制算法

为了突出人体重点器官的显示，提出了一种新颖的基于混合数据场的快速体绘制算法，从原始的三维数据中提取重要的结构，然后将原始三维数据中非重点的部分转换为梯度数据，构成混合数据，从而对混合数据进行体绘制，结果表明，该算法可以加快体绘制速度同时改善重点器官的显示效果。     

Real-time rendering algorithm based on a hybrid rendering scheme

A real-time rendering algorithm based on a hybrid rendering scheme is presented. The key frames of the virtual scene are generated with a geometry-based approach, then a non-linear transformation to all visible points of each frame near the current viewpoint is performed to reveal their coplanar characteristics and a hierarchical polygon approximation of the local scene is set up. Any intermediate image between the two key frames could be obtained by re-projecting these polygons onto the view plane related to the current viewpoint. The gaps that might appear on the intermediate image are filled through bi-directional backward image warping. Experimental results show that our approach is insensitive to the complexity of the scene and has a satisfactory performance.     

Real-time rendering algorithm based on a hybrid rendering scheme

A real-time rendering algorithm based on a hybrid rendering scheme is presented. The key frames of the virtual scene are generated with a geometry-based approach, then a non-linear transformation to all visible points of each frame near the current viewpoint is performed to reveal their coplanar characteristics and a hierarchical polygon ap-proximation of the local scene is set up. Any intermediate image between the two key frames could be obtained by re-projecting these polygons onto the view plane related to the current viewpoint. The gaps that might appear on the inter-mediate image are filled through bi-directional backward image warping. Experimental results show that our approach is insensitive to the complexity of the scene and has a satisfactory performance.     

自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法

多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点 MN 的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现 WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。     

面向多请求的并行体绘制算法

为了提高并行体绘制算法在处理连续多个绘制请求时计算资源的利用率,提出了一种面向多请求的并行体绘制算法.该算法从两个层次并行处理多绘制请求,首先是不同请求之间的并行计算,其次是对单个请求的并行绘制.根据请求和节点的数目,提出了一种合理的任务分配策略,不仅及时响应用户请求,而且降低了连续多请求的总绘制时间.为便于负载平衡的实现,采用动态资源调度策略.在清华高性能集群计算机系统上实现了该算法.用32个处理器处理16个请求时,与现有其他算法相比,总绘制时间减少了约9.676 s, 响应延迟只增加了0.378 s.     

纹理映射体绘制的Java 3D实现

目的设计实现一个虚拟心脏系统原型,重点讨论其中的基于纹理映射的体绘制方法,给出用Java 3D软件方法实现纹理映射体绘制。方法获取CT心脏断层数据,对其进行预处理,在此基础上进行图像的滤波、分割、配准及裁剪,最后实现基于纹理映射体绘制的三维重构。结果用Java Java 3D实现了虚拟心脏系统原型中基于纹理映射的体绘制。结论采用软件方法(Java3D)实现了纹理映射硬件的功能,由于不需要三维纹理映射硬件的支持,降低了硬件成本。     

基于OsgEarth绘制线状矢量数据的模板体技术

结合Martin Schneider矢量数据渲染算法,基于OSG开源平台及DEM构建的地形,分析了OsgEarth中绘制线状矢量数据的模板体技术和该技术所隐藏的场景层次结构.通过实践证明了该技术的可行性,表明其算法具有实时性、高效性和精确性等优点,探讨了该技术所存在的难点问题.