基于包围跳跃和改进反距离加权插值的光线投射算法

本文提出了一种基于包围跳跃和改进反距离加权(IIDW)插值的光线投射算法,用于医学影像三维(3D)重建。通过包围跳跃技术,减少无效投射光线,并且跳过包围盒(BB)内对图像质量无贡献的空体素,以提升绘制速度。通过IIDW插值技术,代替传统的三线性插值方法,简化插值运算。同时在图像合成的过程中增加中间采样点,以提升三维模型质量。实验结果表明,本文提出的算法既可以提升三维模型的绘制速度,同时也可以提高三维模型的绘制质量。

基于光线投射算法的脑血管体绘制技术

针对分割之后的脑血管体数据场显示问题,在光线投射算法的基础上提出一种全新的体绘制方法。该算法首先对脑血管体数据场进行分类;在光线投射算法的基上,加权考虑脑血管边缘特性、视点与物体之间距离、光源与物体之间距离,提出多因素融合的颜色赋值方法;最后采用CUDA方法进行体绘制加速。实验结果表明,对分割之后的脑血管体数据场,能够实现符合人眼视觉特性的清晰显示,并能进行实时交互。

体数据可视化的加速光线投射算法

加速的体数据光线投射算法将光线在三维空间的采样问题看成光线的三维扫描转换问题．以层为基本的处理，避免了对三维体数据的随机检索．并且利用平行投影光线的方向都相同的特点，用查表快速实现了光线的三维扫描转换．该算法在微机上得到检验，它在重建时间和内存花费上都优于传统的实现方法．

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。

一种改进的基于GPU编程的光线投射算法

针对传统光线投射算法采样效率低、绘制精度差等缺点,提出一种新的体绘制算法,所给算法采用新的采样合成函数,并结合经典的Blinn-Phong光照模型,采用不透明度提前截止判断光线终止。整个过程使用Cg语言编写顶点程序和片段程序来实现。实验结果表明算法既可以增强传统光线投射算法的绘制效果,也可以加快算法的速度。

基于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。这一算法具有结构清晰，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。本文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品质，使它既具有快速的优点又具有较高的成象精度。

关于光线投射算法的OpenGL高效实现

采用光线投射算法对二维(2D)图片实现三维(3D)重建,用3线性插值算法计算每个采样点的颜色值和不透明度,提高三维重建图像后的精度。该算法实现主要借助于OpenGL函数库及其三维观察矩阵,以其精确计算规则三维数据场在观察方向上的二维投影区域,减少了光线投射算法中投射光线数量。根据Phone光照模型为数据场预先计算和保存明暗表,并通过优化常规现实代码,有效地提高了光线投射体绘制算法的效率。该算法既保证了精度,又提高了显示的速度。

基于自适应复合插值的光线投射算法(英文)

光线投射算法因其算法成熟、成像质量高而被广泛应用于体绘制技术中。为解决高质量图像带来的计算量大、绘制时间长等问题,该文在传统光线投射算法的基础上,针对体绘制过程中重采样点插值、合成耗时长问题进行研究,提出一种改进的自适应复合插值光线投射算法。依据设置的阈值范围,调整后退采样步长大小进行插值采样点以及插值算法的选取,优化重采样及插值过程。实验结果表明,在保证所需图像质量下,此文改进方法与传统体绘制算法相比速度获得显著提升。

改进的三维可视化用光线投射算法

把图像处理、光线投射与包围体技术有机结合,提出了一种提高成像质量和速度的三维可视化新方法。该方法利用物体空间的包围体算法来减少追踪光线的数量,加快了绘制速度。通过实际的医学胸部CT图像的三维重建实验,取得了较好的三维显示效果和速度,验证了改进的光线投射算法对胸部CT图像的快速三维可视化问题的有效性。

对计算流动显示光线投射算法的改进

计算流动显示是近年来在流体力学领域中出现的一个新的研究方向,是计算流体力学,实验流体力学,科学计算可视化等领域的结合.根据实验流体力学的光学流动显示原理,可以由计算流场生成计算流动显示图像,如干涉图、纹影图及阴影图.对原有的光线投射算法进行了改进,提出了一种速度更快、图像质量更好的计算流动显示算法.

光线投射算法中重采样的设计和实现

体绘制技术在医学成像和科学可视化领域有着极为广泛的应用 ,但由于其巨大的计算开销 ,限制了其实时动态体绘制的应用 ,因此许多研究人员致力于静态体绘制加速算法的研究 .为了提高体绘制速度 ,分析了三维规则数据场重采样的原理 ,光线投射算法中对 3D数据场重采样的实现方法 ;根据具体重建对象 ,提出了在 3D数据场重采样中采用球形包围盒的方法 .给出了人体头部和眼球的三维可视化结果 .实验表明 :这种算法能有效地减少重采样的计算量 ,并使求交计算更加简单 .

基于OpenGL的光线投射算法的研究

利用VC++6.0以及OpenGL实现光线投射算(Ray Casting)法。介绍了光线投射算法以及OpenGL的知识。主要实验方法为:第一、对原始CT图像进行数据预处理、数据分类,得到满足绘制要求的规则体数据,并且对各个数据点赋予颜色值和不透明度;第二、利用体绘制算法绘制出人头(主要是人脑)图像,并且能够实现空间上三个方向的浏览与绘制功能,但是绘制速度比较慢。实验结果表明:采用光线投射算法能够实现人脑的三维可视化,并且能够绘制出清晰图像,图像效果令人满意。

基于GPU加速的改进的光线投射算法研究

传统的医学图像体绘制算法大多通过CPU端实现，为解决传统算法存在绘制时间较长，交互不够流畅，且使用平台单一等问题，提出了一种基于图形处理器（GPU）的医学序列影像的实时体绘制技术。通过对不透明度值设置阈值，提前终止光线计算，并在光线遍历体数据时，调整采样间距，改进了光线投射算法。实验结果表明，对其中一组最大数据（931张切片）的绘制时间为1．3s左右，交互时的绘制帧数在20～40之间。在绘制时间方面，不仅比传统的基于CPU的算法有大幅度提高，相比于前人的基于GPU的算法也有明显改进，加速比可以达到1．5左右。

光线投射算法在肝CT图像三维可视化中的应用

肝脏CT图像的三维可视化具有重要的科研价值和实用意义。直接体绘制技术已经成为三维体数据集可视化的一种重要方法。光线投射算法是一种实现原理相对简单且绘制结果精确可靠的体绘制算法,但传统算法绘制速度较慢。综合研究了现有的主要优化技术:感兴趣区域划分、空间跳跃技术及体素分类的快速三线性插值的思想,加速了光线投射算法,实现了对肝CT图像三维重建。

应用分形理论和光线投射算法的卫星云图模拟技术

卫星云图模拟是气象卫星成像仿真所研究的核心问题,针对快速生成效果逼真的卫星云图的要求,以分形理论为基础,设计了一种基于随机中点位移算法的云体数据生成模型,并采用光线投射算法将产生的三维云体数据绘制于二维平面图像上,实现了卫星云图的模拟,得到了比较满意的结果。

基于光线投射算法的医学图像三维重建研究

医学图像的三维重建是医学图像可视化的关键技术之一,本文通过对体绘制不同重建方法的比较,提出了以光线投射算法为基础的医学图像三维重建的方案;并改变了以往以点进行的采样方式,提出了以段进行采样的采样方式,结合图像合成加速算子,加速了图像的绘制速度。将采样加速与合成加速结合并在GPU上实现绘制,得到绘制速度快、绘制图像质量高的效果。

基于改进预积分技术的光线投射三维重建算法

在传统的光线投射算法中,由于传递函数具有非线性,导致奈奎斯特采样定律常常无法被满足,影响生成模型的质量,因此,本研究提出一种基于改进预积分技术的光线投射算法。首先在传统光线投射算法中引入预积分分类技术,利用其面对任何非线性传递函数都可以规避最大奈奎斯特采样频率的优势提升三维重建模型的质量;然后利用设计的预积分加速算子,优化不透明度与颜色值的计算方法,简化预积分合成流程,缩短三维模型重建的时间。实验结果显示,利用本文算法对人工合成的三维圆锥进行重建,速度可提升22.5%,对真实的冠脉计算机断层扫描图像进行重建,绘制速度可提升23.8%,并且生成三维圆锥图像的均方误差值小于传统光线投射算法,结构相似度值大于传统光线投射算法,证明本文算法既可以提高重建模型的质量,也可以提升重建速度。

基于三维标量场的光线投射并行体绘制算法

针对大规模三维标量场相关算法计算量大且数据绘制速度慢、不能满足用户实时需求的问题,在研究和总结三维标量场和体绘制关键技术的基础上,对体绘制的原理进行了深入探讨,重点研究了体绘制中的光线投射算法。利用集群多节点的并行优势,对体绘制的光线投射算法进行了改进,采用MPI并行编程模式,成功地将该算法运行于PC集群环境中,并应用于三维城市建模,充分发挥了集群的高性能计算,大大提高了绘制效率。实验结果表明,该算法具有良好的并行效率和可视化效果。

一种加速的规则体数据场光线投射体绘制算法

本文讨论了规则体数据场的体绘制算法,将光线投射体绘制算法看作是对体数据立方体投影多边形的填充,减少了投射光线的数目。将Bresenham画线算法推广到三维空间,减少了光线投射算法的计算时间。本算法已应用于我所开发的三维核磁共振图像分析系统中,效果较好。

光线投射体绘制算法的一种快速采样方法

光线投射算法是数据场体绘制技术的一种重要方法,该算法一般采用三元线性插值在体元内进行点采样估计,这种方法的计算量大。本文提出了一种通过光线与体元两个交点处的体数据值线性采样的方法,减少了插值计算次数。分析了这种采样方法与三元线性插值方法的差异,证明这是一种可行有效的方法。