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。     

3D非均匀直线网格GPU体绘制方法研究

计算机图形硬件技术的快速发展可以用来加速可视化过程,为此针对非均匀直线网格,给出了基于均匀辅助网格的CPU光线投射算法、基于辅助纹理的GPU光线投射算法,以及基于切片的3D纹理体绘制算法,并在Nvidia Geforce 6800GT图形卡上对这些算法进行了测试。结果表明,GPU算法远远快于CPU算法,而基于切片的3D纹理体绘制算法则快于GPU光线投射算法。     

视点相关的层次采样:一种硬件加速体光线投射算法

光线投射是一种高质量的体绘制方法.它以图像空间为序,逐根光线遍历和采样体数据.因此,传统上,它只能在CPU上实现,因而速度慢,交互性不好.提出了一个新的视点相关的层次采样VDLS (view dependent layer sampling)结构,VDLS将光线上的所有采样点重新组织成一系列层,并简化为两个视点相关的几何缓冲器,进而在GPU(graphics processing unit)中用两个动态纹理表示.利用GPU的可编程性,光线投射算法的6个步骤(光线生成、光线遍历、插值、分类、着色和颜色合成)得以完全在GPU中实现.在此基础上,提出两个基于体空间和图像空间连贯性的加速技巧,快速剔除无效的光线.结合其他与渲染和颜色合成有关的技巧,VDLS将面向多边形绘制的图形引擎转化为体光线投射算法引擎,在透视投影方式下,每秒能处理1.5亿个插值、后分类与着色的光线采样点.实验结果表明,提出的方法能用于医学可视化、真实物理现象模拟、材质检测中灰度体数据快速交互的可视化与漫游.     

基于光线相关性的快速光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制技术的基本算法，其存在的主要问题是绘制速度较慢。为了提高光线投射算法的绘制速度，以满足医学图像三维重建的应用需求，在深入研究和比较各种光线投射加速算法的基础上，提出了以接近云算法为核心的、适用于医学图像三维重建的综合性加速算法，并在PC机平台上实现了该算法，在保证图像质量的同时绘制速度提高了一个数量级左右，为医学图像三维重建的实用化提供了有效的手段。     

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。     

一种高效的光线投射体绘制算法

作为体绘制中的一个经典绘制算法,光线投射算法理论简单同时能产生高质量的图像,被广泛应用于医学图像可视化领域。但在绘制过程中有大量的投射光线和体素的重采样,导致绘制速度较为缓慢。为提高绘制的速度,文中提出一种高效的光线投射体绘制算法,通过引入碰撞检测技术减少投射光线的数目,避免冗余光线的采样计算,同时采用光线跳跃方法在碰撞检测包围盒内跳过对空体素的重采样,加快了光线合成的过程。实验结果表明,改进后的算法不仅能保证所需要的图像质量,还能大幅度地减少采样计算的时间,高效地提高绘制速度。     

基于曲率的GPU 光线投射

基于曲率的体绘制十分有用,它可以帮助科学家分析数据特征,设计新的 数学模型。论文在GPU 上实现了基于B 样条滤波和基于线性滤波的按需计算导数、曲率和 光照效果的GPU 光线投射方法。实验结果表明,按需计算方法大大加速了基于B 样条滤波 的GPU 光线投射方法的绘制速度;线性滤波方法绘制速度快于B 样条滤波的方法;基于 B 样条滤波的方法绘制质量更高;可以利用线性滤波的方法交互选择相机设置、转换函数和曲 率函数,突出感兴趣的特征,然后用基于B 样条滤波的方法绘制高质量的图像。     

基于小波的稀疏体素数据压缩与多分辨实时绘制

为减少多分辨稀疏体素的存储空间并提高其绘制效率,提出一种基于小波的稀疏体素数据压缩与实时绘制算法.在稀疏体素生成阶段,基于小波的多分辨和稀疏体素的稀疏特性,利用多级三维Haar小波变换将高分辨率的稀疏体素转换为低分辨稀疏体素和多级细节信息,并采用紧凑的编码方式对小波系数进行编码,实现对多层级稀疏体素的数据压缩;在交互绘制阶段,结合稀疏体素八叉树光线投射算法,以低分辨体素节点为交互过程中的着色计算图元,交互过程终止后通过三维Harr小波逆变换逐级添加细节信息还原得到高分辨体素,进而实现多分辨绘制;最后充分利用多核CPU并行加速多分辨光线投射算法.对不同复杂度的面片模型进行压缩与绘制,实例计算表明,该算法高效且易于实现.     

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。     

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.     

一种基于GPU的改进光线投射算法

针对传统光线投射算法计算量大、速度慢、在没有硬件加速情况下难以实时重建的问题,提出了一种基于GPU编程的快速计算重采样点值的光线投射算法。首先,设计一个GPU程序确定投射光线的终点与方向;其次,采用加速度步长采样方法确定重采样点的位置并利用快速复合插值方法计算重采样点的颜色值;最后,采用不透明度提前截止法进一步加速重建过程。实验结果表明,该方法计算复杂度低、执行效率高。在保证重建图像质量的同时,与现有基于CPU的光线投射算法相比,重建速度提高6倍,与基于GPU的传统光线投射算法相比,速度提高2倍。     

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。     

基于CUDA海量空间数据实时体绘制研究

针对海量空间科学数据的精细及实时三维绘制需求,提出并实现了一种基于CUDA语言的并行化光线投射体绘制加速算法,利用传统体绘制算法中光线投射法的可并行特点和GPU中高速的纹理查询的优点,通过一个实际坐标到纹理坐标的转换函数实现了对不规则采样数据的准确采样,并完成了绘制算法的CUDA并行化改造,通过CUDA语言利用GPU强大的并行计算能力实现了对海量空间数据的实时三维光线投射绘制.     

GPU加速的台风可视化方法

自然现象的可视化是计算机图形学和虚拟现实领域的重要研究内容。对传统光线投射算法分析的基础上进行改进,提出基于球壳体的光线投射算法。将GPU运用于球壳体数据场的体绘制,设计了基于球壳体数据场的顶点着色程序和像素着色程序。同时,对台风源数据格式进行解析,生成了用于台风可视化的体数据,采用提出的算法实现了台风云层和因子的可视化。实验结果表明,本文基于GPU的球壳体光线投射算法在球体表面较好地实现了实时台风可视化效果。     

基于GPU的四维医学图像动态快速体绘制

传统的三维医学图像重建技术无法满足四维医学图像动态重建的需求,而四维医学图像庞大的数据量使传统重建技术很难实现高性能实时绘制.基于以上需求,提出了一种四维医学图像动态快速体绘制方法.首先采用GPU强大的并行计算能力,提出一种基于GPU、利用CUDA技术实现的光线投射算法;然后分析了算法框架、体数据及计算结果的存储策略、...     

基于三维规则数据场的快速光线投射法

光线投射法是体绘制技术中的经典算法。该算法原理简单、明了,并能产生高质量的显示图像,但由于所有体素参与了图像绘制,运行速度慢,从而极大制约了其在交互可视化中的运用。论文利用光线穿过三维规则数据场时与某一方向平面簇交点的快速确定及光线投射方向确定后两相邻平面间所截取线段为定长的特点,简化了光线亮度积分公式,从而在图像质量不减低的情况下,快速进行图像绘制。     

基于光线投射的全GPU实现的地形渲染算法

地形渲染算法需要处理大量的地形及纹理数据,影响三维动画显示的流畅性和性能提高。随着GPU绘制能力提高,CPU与GPU的负载失衡逐渐成为制约性能提高的瓶颈。结合现代GPU体系结构,在GPU上实现了基于光线投射（Ray Casting）的地形渲染算法。算法简化了Ray Casting算法,把LOD策略和预裁剪统一到GPU中实现,保证了CPU和GPU之间的负载平衡,同时简化了应用程序的编制。为获得较好效果,还采用查找表（Lookup—Table）的实时纹理合成算法合成纹理,进一步降低了CPU处理纹理数据的开销。实验表明,本文算法不仅充分利用了GPU的处理能力,还降低了CPU负载,提高了动态三维重建的帧刷新率,并获得较逼真的渲染效果。