基于改进Marching Cubes算法的血流实时仿真研究

针对传统的Marching Cubes算法空体元检测时间过多影响执行效率的问题,设计了一种针对流体表面绘制的Marching Cubes改进算法。在算法中,首先检测了规则点阵的密度,然后通过设定阈值将粒子密度低于阈值的区域与密度高于阈值的区域分离,仅将密度较高的区域使用简化版Marching Cubes算法绘制。仿真实验证明,与球形渲染算法和Marching Cubes算法相比,本文提出的算法减少了对空体元的访问,提高了显示的质量,从而使得整体绘制算法符合实时渲染的要求。

基于GPU的医学图像快速面绘制

提出了一种医学图像快速面绘制的方法,该方法将新一代图形处理器GeForce 8800的特性和MC(Marching Cubes)算法相结合。利用几何着色器的数据批处理能力在每个立方体中提取等值面并生成三角形带;在片段着色器上采用Phong光照模型对生成三角形渲染显示。建模和显示过程均在GPU上完成,对CPU的依赖低。实验表明,在保证绘制效果的前提下,该方法可在通用PC平台上实现大小为512×512×400的CT数据的实时建模,有很好的实用价值。

一种由轮廓线重建物体表面的方法

针对基于轮廓线拼接重建物体表面所出现的轮廓对应和分叉问题,提出了一种通过体数据转换由轮廓线实现重建物体表面的方法。在分析体数据构造中出现逼近精度问题的前提下,通过提高轮廓线上点的密度,生成精确度较高的体数据。该方法通过对相邻层轮廓线区域的集合运算,只对处于集合运算解中的像素点进行距离函数值的计算。采用MC(Marching Cubes)算法生成等值面,完成物体的表面重建。实验结果表明,该方法能顺利解决基于轮廓线拼接重建物体表面中出现的轮廓对应问题和分叉问题,既提高重建表面精确度,又加快整个表面的重建速度,是一种可行的方法。