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。     

基于实时梯度计算的快速纹理映射体绘制

本文分析讨论了一种基于实时梯度计算的纹理映射体绘制算法。在绘制过程中实时计算每个体素上的梯度，有效地减少了在传统基于纹理映射的体绘制中，对梯度预先计算的耗时操作，也降低了内存的消耗，加快了整个绘制过程。同时，采用三维Sobel算子对梯度进行计算，并进行归一化处理，有效地提高了绘制图像的质量。在实现中充分利用了目前PC图形硬件成熟的可编程特性，特别是fragment program，来完成梯度的实时计算。最后对医学体数据进行绘制，得到了理想的结果。     

基于纹理映射和GPU的焦点区域体绘制

利用图形硬件的纹理映射和可编程GPU功能,高效实现基于焦点区域的体绘制.使用模板缓存检测机制把体数据标记为3个不同的区域,然后对标记区域使用基于纹理映射的方法分别绘制;同时使用基于GPU方法实现了周围区域的体轮廓绘制以及体绘制中多个转换函数的指定过程.文中方法使得体绘制系统实现容易、可扩展性好.     

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。     

硬件加速的大数据量自适应体绘制

利用树形结构和纹理映射技术,在普通微机上实现对大数据量体数据的实时交互.依靠八叉树结构和显卡的硬件加速功能,将体数据划分为不同精度的数据块,打破了大数据显示时显存与内存间容量和带宽的限制,通过交互策略动态遍历该树,实现对大数据量体数据多精度的绘制.实验结果表明,文中方法在普通微机上可以大于10帧/s的速度交互操纵GB级以上的体数据.该方法可有效地降低体绘制对于硬件的需求,使得在较低配置下对其交互成为可能.     

一种基于交互式多维传递函数的纹理映射体绘制算法

本文设计了一种基于空间信息的交互式多维传递函数的纹理映射体绘制算法。该算法不仅可以根据体数据的强度而且还利用体素的空间位置来设定绘制的颜色和阻光度。通过采用一种独特的空间投影变换,根据用户需求,将体数据划分为不同区域,并分别定义各自的传递函数。该特点使得本文的算法可以有效地对体数据进行交互式分析。在算法实现中,利用了通用图形硬件的可编程特性,在普通PC上可以达到理想的绘制质量和交互速度。     

一个新的基于3D纹理映射及Shear—werp变换的快速体绘制方法

介绍了一个新的基于纹理映射及Ｓｈｅａｒ－ｗａｒｐ变换的快速体绘制方法。所提出的方法吸收了纹理映射方法的长处，通过纹理硬件的加速，并在纹理装载时提出了可适应性的纹理分割方法，使该算法不受纹理内存的限制。在进行纹理映射时，通过剪切（Ｓｈｅａｒ）变换和三维图象的分割，加快绘制速度。与多种经典的快速体绘制方法进行测试比较，该方法达到了交互的效果和更高的绘制速度。     

高质量的三维纹理硬件体绘制

与光线投射法相比,传统的3D纹理体绘制算法通常难以产生高质量的图像。为了增强渲染图像的真实感与质量,在基于GPU（Graphics Processing Unit）的三维纹理体绘制过程中以交互的速率实现了体阴影效果,并考虑现实图像合成中的可视化感知,提出将基于GPU的高动态范围色调映射技术应用到体绘制得到的结果图片中。最后对一些体数据集进行绘制,实验表明这些技术较好地解决了传统纹理绘制方法的缺点,提高了图像的质量。     

一个新的基于3D纹理映射及Shear-warp变换的快速体绘制方法

介绍了一个新的基于纹理映射及Shear-warp变换的快速体绘制方法。所提出的方法吸收了纹理映射方法的长处，通过纹理硬件的加速，并在纹理装载时提出了可适应性的纹理分割方法，使该算法不受纹理内存的限制。在进行纹理映射时，通过剪切（Shear）变换和三维图象的分割，加快给制速度。与多种经典的快速体绘制方法进行测试比较，该方法达到了交互的效果和更高的绘制速度。     

基于时空一致性的非结构化网格时变流场高效体绘制方法

时空一致性是时变流场的重要性质,也是加速时变数据可视化算法的关键.以硬件加速的光线投射算法(HRC)为框架,设计并实现了一种基于时空一致性的非结构化网格时变流场高效体绘制方法.首先提出一种分析非结构化网格单元和顶点数据时间一致性的方法,分别建立单元和顶点数据时间表,以降低绘制过程中的计算开销;然后设计一种单元和顶点数据相分离的GPU纹理结构,并采用一种小巧的单元梯度矩阵来降低显存开销;同时,设计了一种合理的数据调度策略,既能有效地避免绘制停顿,又使显存纹理结构更为紧致、高效.实验结果表明,该方法不仅明显地提高了绘制效率,而且具有更优显存空间利用率,能实现更大网格规模的非结构化网格时变流场数据体绘制.     

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.     

基于空间跳跃的三维纹理硬件体绘制算法

本文提出了一种用于加速三维纹理硬件体绘制的空间跳跃算法。     

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。     

Boundary cell-based acceleration for volume ray casting

Several effective acceleration techniques for volume rendering offer efficient means to skip over empty space, providing significant speedup without affecting image quality. The effectiveness of such an approach depends on its ability to accurately estimate the object boundary inside a volume with minimal computational overhead. We propose a novel boundary cell-based acceleration technique for ray casting which skips over empty space by accurately calculating the intersection distance for each ray. Very short distance estimation time is achieved by exploiting a projection template to calculate the parallel-projection values of each boundary cell and the coherency of adjacent cells. Since no hardware acceleration is used, the projection procedure can also be efficiently parallelized. Experimental results are provided to demonstrate the performance of our new algorithm.     

Multi‐layer Depth Peeling by Single‐Pass Rasterisation for Faster Isosurface Raytracing on GPUs

Empty‐space skipping is an essential acceleration technique for volume rendering. Image‐order empty‐space skipping is not well suited to GPU implementation, since it must perform checks on, essentially, a per‐sample basis, as in kd‐tree traversal, which can lead to a great deal of divergent branching at runtime, which is very expensive in a modern GPU pipeline. In contrast, object‐order empty‐space skipping is extremely fast on a GPU and has negligible overheads compared with approaches without empty‐space skipping, since it employs the hardware unit for rasterisation. However, previous object‐order algorithms have been able to skip only exterior empty space and not the interior empty space that lies inside or between volume objects. In this paper, we address these issues by proposing a multi‐layer depth‐peeling approach that can obtain all of the depth layers of the tight‐fitting bounding geometry of the isosurface by a single rasterising pass. The maximum count of layers peeled by our approach can be up to thousands, while maintaining 32‐bit float‐point accuracy, which was not possible previously. By raytracing only the valid ray segments between each consecutive pair of depth layers, we can skip both the interior and exterior empty space efficiently. In comparisons with 3 state‐of‐the‐art GPU isosurface rendering algorithms, this technique achieved much faster rendering across a variety of data sets.     

CPU-based speed acceleration techniques for shear warp volume rendering

The shear-warp algorithm with run-length-encoded volume is one of the fastest CPU-based speed acceleration techniques developed so far for direct volume rendering. But it has some defects, such as the increases in memory consumption and preprocessing time as well as the deterioration in image quality. This paper provides two kinds of techniques that can solve such defects without degrading rendering speed. One technique concentrates on enhancing image quality and decreasing memory consumption without reducing rendering speed, by making direct access to the memory space where initially loaded volume data is stored. The other technique concentrates on accelerating rendering speed and decreasing preprocessing time, by creating only one run-length-encoded volume and by combining non-photorealistic rendering techniques with shear-warp algorithm. In the present research, both techniques efficiently decreased the memory consumption and preprocessing time of shear-warp algorithm. They also showed optimal results in rendering speed and image quality.     

医学图像大体数据快速体绘制算法研究

为了在保证绘制质量的前提下有效提高大的医学体数据的绘制速度,提出了一种快速的体绘制算法。该算法将大的体数据分割成等大小的数据块,然后通过对每一数据块进行空白数据块的空间跳跃、提前数据块截止和提前光线截止的可见性测试来加快体绘制的速度,最后使用体绘制预积分来提高体绘制的图像质量。实验结果表明,对大的体数据,可以在不损失图像质量的前提下,实现快速的绘制。     

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。     

空间跳跃加速的GPU光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,能产生高质量的图像,但是时间复杂度较高。实现了一种基于图形处理器的单步光线投射算法,并在此基础上提出了一种基于空间跳跃技术的光线投射算法,以实现加速。采用八叉树组织体数据,利用空间跳跃有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分,降低了硬件的负载。一个片段程序即可完成光线方向的生成、光线投射、空体素跳跃和光线终止等。实验结果表明,该算法对于内部包含大量空体素的体数据重建能起到明显的加速作用。