基于光线投射的体绘制系统VIZARD II

体可视化是一个从不同的科学角度去查看和分析大量数据的重要工具,它在许多领域有广泛的应用,例如生物医学、地球物理学、计算动态流体学、有限元建模、计算化学等。大数据集的实时可视化对现代工作站有很高的计算要求,特别是在内存系统,而要求的内存带宽在大多数的现在工作站和个人计算机上是不能达到的。如果要达到所要求的带宽,数据集必须被划分到多个内存模块中,而且必须使用并行处理的方式。这篇文章介绍的体绘制系统正是采用并行和流水线技术来实现光线投射,使实时体可视化在费用,性能方面都进行了优化。     

基于光线投射的体绘制系统VIZARD Ⅱ

体可视化是一个从不同的科学角度去查看和分析大量数据的重要工具,它在许多领域有广泛的应用,例如生物医学、地球物理学、计算动态流体学、有限元建模、计算化学等.大数据集的实时可视化对现代工作站有很高的计算要求,特别是在内存系统,而要求的内存带宽在大多数的现在工作站和个人计算机上是不能达到的.如果要达到所要求的带宽,数据集必须被划分到多个内存模块中,而且必须使用并行处理的方式.这篇文章介绍的体绘制系统正是采用并行和流水线技术来实现光线投射,使实时体可视化在费用,性能方面都进行了优化.     

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。     

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。     

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。。     

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。     

医学图像三维重建Splatting体绘制的研究与改进

采用Splatting(抛雪球)体绘制法对医学图像进行三维重建.论述了体绘制和Splatting算法的成像理论,分析了Splatting算法的重建误差,并对Splatting算法的图像合成进行了改进.使用Visual C++和OpenGL,实现了改进的Splatting体绘制算法,消除了Splatting体绘制中的条纹现象,取得了较好的成像效果.     

医学图像三维重建方法的研究与实现

介绍了医学图像三维重建的分类及其重建方法与基本原理,对医学图像三维重建的方法作了归纳,最后详细地介绍了离散Marching Cubes算法的机理与实现过程.     

基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法

为了提高三维图像的视觉效果和重建效率,提出一种基于模块化设计的三维医学图像体绘制方法．该方法将图像分割模块与体绘制有机地结合起来,并基于混合型链结区域增长与聚类分析的分割方式,来解决在实际应用中旋转观察时存在的障碍物体干扰问题．同时,基于Raycasting算法,对重构核进行改进设计：用包围盒选择与动态调整采样步长的重采样方法来提高重建效率;通过旋转光源和视角,对感兴趣的区域进行采样重建．实验证明该方法不仅效率高,而且显示效果好．     

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。     

医学体数据三维重建的体绘制加速算法研究

研究有效的体绘制加速算法.在抛雪球法的基础上,采用提取最近表面体素的方法实现加速.提出新的分割方法,以体素原有的灰度值作为颜色值的3个分量,将所有体素的不透明度设为0.9或1.0,结果表明,加速算法能满足显示要求且加速作用明显.该加速算法结合了表面绘制方法和体绘制方法的优点,但只适用于不透明物体的重建显示.     

医学CT三维重建

介绍了医学CT三维重建的过程 ,分析了目前所用的关键技术 ,并探讨了今后的发展趋势 ,为医学图像三维重建应用软件的开发打下了理论基础 .     

医学图象中体积数据的光线跟踪法显示

体积图象的显示、处理和分析已成为图象处理和分析研究的一个重要分支。本文提出了一个在微机上实现的显示体积图象的光线跟踪方法以及相应的处理与分析方法,如景物分割;提出和实现了实际中常见的各向异分辨率数据的显示方法,对实际医学图象数据(CT,MRI)的实验结果表明,该方法具有许多优点。     

基于小波变换的医学图像融合及基于体数据遍历算法的三维重建

在临床的实际应用中，基于小波变换的单模态的医学图像中的计算机断层造影术(CT)和核磁共振图像(MRI)之间的数据融合提供了更丰富的信息．融合图像的3D(threc dimensional)重建采用表面绘制方式，所用的一种体数据遍历算法，既提高计算效果，又能进行真实感曲面的显示，并可实现对感兴趣区域(Region of interest．ROI)的分割提取、三维重建和显示，提高医学诊断的准确性和可靠性．     

一种基于图象序列的3D重构算法

提出一种基于图象序列的 3D重构算法。采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过矩阵分解方法实现射影重构。然后利用一个 4× 4非奇异矩阵 ,将射影重构变换为欧氏重构。实验结果表明此算法是行之有效的     

基于无人机影像序列的三维重建方法综述

在总结无人机序列影像重建方法的基础上,基于原理和适用性,将目前的主要处理方法分为两类:1)基于传统航测理论的改进方法,该类方法需要较多的人机交互与质量控制,适用于大范围航迹规则的影像处理;2)基于多视几何理论的方法,该类方法使用类似近景摄影测量的方式处理无人机影像,适用于特定地物或复杂地形区域下不规则航迹采集的影像处理。通过比较不同方法的适用性,详细探讨所涉及关键技术的优势、局限性与改进方法。最后指出,将传统摄影测量技术与计算机视觉技术相结合是今后的研究方向,并探讨了有待解决的关键问题。     

序列图像三维重建中的关键算法

主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文改进了Chetverikov等提出的轮廓曲线中高曲率点的检测算法,使在重采样时,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.     

一维子空间的三维重建方法

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向量外加一个行向量就可以组成该子空间的一个基底的特性,线性地求取子空间中的行向量,最后完成三维重建.模拟和真实实验结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点,而且能够将图像平等地对待.     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中,由于阴影和光照不均匀的影响,采用传统的时域二值分割方法,难以得到高质量的分割图象．为此,提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图,从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明,这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量,使得最终的重建结果更为精确,所提出的两种二值分割算法操作简单,易于实现．