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。

球谐光照在高度场渲染中的应用

为提高高度场渲染的真实感,增加视觉观察的准确性,提出了使用球谐光照渲染高度场的方法。使用Open GL图形接口进行实验程序开发,采用Puget Sound高度图作为原始数据,利用对比实验说明球谐光照在高度场渲染中对渲染效果、渲染效率的提升。对比结果表明,将球谐光照用于高度场渲染可以有效增强高度场真实感。

基于影响因子的医学图像快速体绘制算法

目的:为了消除传统体切割算法的缺点,提出了一种基于影响因子的医学图像快速体绘制算法。方法:在应用GPU进行加速的基础上,将影响因子引入到传递函数的构造中,对重要组织、感兴趣器官部分的体数据赋予大的影响因子,相反则为其赋予小的影响因子,通过对体数据影响因子的调节来达到增强重要组织、感兴趣器官抑制次重要组织、非感兴趣器官的效果。结果:通过对由球形光照模型映射而来的纹理的索引来进行非真实感绘制,实现了对艺术式绘制风格的模拟,增强绘制图像对物体重要特征和细节的绘制能力。结论:该方法能够弥补传统切割算法的不足,在保证交互速度的前提下清楚地显示体数据内部的结构,为医务人员诊断提供尽可能多的信息。

针对PRT的大规模场景的自适应网格细分

针对Pre-computed Radiance Transfer(PRT)全局光照算法的特点,提出了一种针对大规模场景的模型细分方法。基于PRT的全局光照算法的渲染结果和模型的精细程度密切相关,对于小规模的场景,可以使用比较精细的模型以得到很好的绘制结果,但对于大规模场景,对整个模型都使用精细的网格是十分浪费资源和不可接受的。通过加入PRT算法中计算的一些权重值,对模型中影响全局光照效果很大的地方进行精细的细分,对全局光照效果影响很小的地方进行较粗的细分或者不细分,从而实现既能提升全局光照效果,又不会过量增加模型规模的自适应网格细分。

各向异性散射云实时绘制的研究与实现

针对目前云在各种实时应用中逼真度较差的问题,采用细胞自动机建模,把云的绘制分为预处理和实时运行2个阶段来处理;引入云的阴影关联表及变形球光照纹理数据库来提高绘制效率;同时,对云的光照散射模型中的相位函数进行了改进,使模拟的云沿视点方向呈现各向异性。实验表明:在不影响云模拟实时性的前提下,该方法有效提高了云模拟的逼真度,能够生成真实的三维光照云,满足了各种实时应用的需要。