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实时体绘制关键技术研究

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第一章 绪论

1.1课题的研究背景和意义

1.2研究现状和面临的主要问题

1.2.1高绘制质量的需求

1.2.2实时绘制速度的需求

1.2.3应用领域的研究现状

1.3主要研究工作和创新之处

1.4论文结构

第二章 研究基础

2.1科学计算可视化概述

2.2体绘制流程

2.2.1体数据

2.2.2预处理

2.2.3重采样

2.2.4分类

2.2.5明暗计算

2.2.6融合

2.2.7显示

2.3体绘制算法概述

2.3.1像序体绘制算法

2.3.2物序体绘制算法

2.3.3混合序体绘制算法

2.3.4转换域体绘制算法

2.4 GPU技术基础

2.4.1 GPU发展历史

2.4.2 GPU流式编程模型

2.4.3 Cg语言

第三章 基于GPU的光线投射算法

3.1问题的提出

3.2基于GPU的光线投射算法

3.2.1算法结构分析

3.2.2像素并行化

3.2.3重采样

3.2.4分类

3.2.5融合

3.2.6优化技术

3.3试验及结果讨论

3.3.1绘制性能

3.3.2绘制质量

3.4本章小结

第四章 基于片段的光线投射算法

4.1问题的提出

4.2体绘制光学模型

4.3基于片段的光线投射算法

4.3.1光线投射算法绘制方程

4.3.2基于片段的光线投射算法绘制方程

4.3.3参数设置

4.3.4相似技术比较

4.4试验及其结果分析

4.4.1参数选择

4.4.2简化实现

4.4.3绘制质量与性能

4.5本章小结

附图

第五章 基于重采样点扩展模型的传递函数调整方案

5.1问题的提出

5.2基于扩展模型的传递函数设计

5.2.1重采样点扩展模型

5.2.2相关系数模板设计

5.2.3参数设置

5.2.4多重采样点相关

5.3试验与结果分析

5.3.1应用相关系数模板

5.3.2参数设置

5.4本章小结

附图

第六章 基于力作用模型的传递函数设计

6.1问题提出

6.2基于力作用模型的传递函数设计

6.2.1重采样点间的力作用模型

6.2.2力作用模型与传递函数

6.2.3参数设置

6.3试验与结果讨论

6.4本章小结

附图

第七章 结论与展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢

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摘要

体可视化技术广泛应用于医学、气象学、地质学等多个领域,是当前发展最为迅速的技术之一。本文主要就体绘制加速算法和传递函数设计进行研究。
   光线投射算法是绘制质量最高的体绘制算法,但计算复杂度高、绘制时间较长,GPU具有高浮点运算能力、高度硬件并行的优点。本文在最新一代GPU的技术基础上,提出了基于GPU的光线投射算法,该算法在单道绘制内完成沿视线的所有重采样操作,避免了多道绘制引起的CPU和GPU之间的频繁数据交换,同时实现了提前光线截至和无效体素剔除的优化技术,达到显存可容纳规模体数据的高质量实时绘制。
   通过分析体数据的数据一致性,提出了基于片段的光线投射算法。该算法将连续的相似重采样点合并成片段,并将融合的基本单位由重采样点扩大为片段,减少了融合次数,提高了绘制性能。在理论方面,由体绘制的绘制方程出发,依据基于片段的简化条件,重新推导绘制方程;在实践方面,由软件算法对参数进行定量分析,根据参数最优值对基于GPU的实现进行进一步简化,在保持绘制质量的的同时,进一步提高绘制性能。
   传递函数是体绘制技术中的重点和难点,本文提出了基于重采样点扩展模型的传递函数调整方案。该方案将一个重采样点扩展为由多个样本组成的重采样段,通过模板规定的未知样本光学属性与已知样本光学属性的相关系数比例及其选定的样本融合方法计算重采样段的光学属性,并据此建立传递函数查找表。文中提出多种相关系数模板,给出每个模板的相关系数的计算方法。将扩展模型应用于传递函数可以强化绘制对象的结构特征,提高绘制结果质量,不同相关系数模板为绘制效果控制提供了一定的灵活性。
   基于扩展模型的传递函数调整方案是一种对已有传递函数的优化策略,本文还提出了基于力作用模型的传递函数设计规则。在力作用模型中,重采样点不是等间距的采样点,而是以等间距采样点为基础划分的一致性片段的首点,根据数据一致性不同,相邻重采样点的间距也不同。我们将力作用模型中的重采样点看作具有初速度的质点,并在其他重采样点的作用力下移动做功。重采样点值、梯度、相邻重采样点距离等数据特征均以动能的方式表示,多维数据特征统一为一维能量特征。这种传递函数设计方法降低了传递函数的总体设置复杂性,动能计算中引入的参数为算法提供了灵活性和多样性。

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