基于可编程gpu的体绘制关键技术研究

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时间:2019-02-18

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1、西安电子科技大学博士学位论文基于可编程GPU的体绘制关键技术研究姓名:邹华申请学位级别:博士专业:智能信息处理指导教师:高新波20090401摘要数据可视化通过将3D数据转换为计算机可显示的2D图像,为观察和研究体数据提供了可靠的手段。体绘制是一种有效的数据可视化技术,由于能够揭示体数据内部信息,而不仅仅是显示对象的表面,使其得到了广泛的关注,特别是在医学图像处理领域。目前对体绘制的研究主要集中在体绘制算法和交互技术两个方面。体绘制算法因为数据类型、应用领域以及其他一些因素而各不相同,导致没有任何一种

2、通用的体绘制算法能够适用于所有的应用领域。在分析数据的过程中,交互技术能够有效地挖掘体数据内部的隐藏信息,为把握和理解数据特征提供保障。虽然经历了十多年的发展,但是体绘制技术远未成熟,在理论和实际应用中还有许多问题亟待解决。本文在现有的体绘制算法与交互技术的基础上,以计算机断层扫描及核磁共振成像的体数据作为研究对象,利用图形学理论和GPU的可编程技术构建更高质量的可视化算法与更有效的交互技术,并将两者进行结合,以便提供更多的体数据内部特征信息,为科学地分析数据提供可靠的依据。本文所取得的主要研究成果和

3、创新点如下:(1)针对现有3D纹理体绘制算法中复杂光照效果难以实现的问题,改进3D纹理体绘制算法的实现过程。利用Cg语言编写顶点处理程序和片元处理程序,灵活控制片元处理器的着色方式。实验结果表明,改进后的3D纹理体绘制算法在实现高质量光照效果的同时,达到了实时交互。为解决3D纹理体绘制算法在透视投影时难以实现等步长采样的问题,提出一种单步光线投射体绘制改进算法。结合离屏渲染技术,通过绘制体数据包围盒来快速获取投射光线参数,并利用GPU的可编程性来实现透视投影时的等步长采样。与同类光线投射算法相比,改进

4、后的光线投射算法在简化绘制流程的同时灵活地实现了多种高质量的绘制效果。(2)为使体绘制算法获得更快的速度,提出一种八叉树编码的加速算法。首先设置八叉树的深度,然后根据空间位置对体数据逐层虚拟剖分,剖分过程中仅利用八叉树结构保存剖分生成子块的坐标和子块内体素的最大最小值等信息,并不改变原始体数据的存储方式,最后通过遍历八叉树来实现空间跳跃加速绘制。该算法同时适用于对3D纹理体绘制算法及光线投射体绘制算法的加速。(3)针对基于GPU的体绘制算法存在的存储瓶颈问题,提出一种基于分块策略的大规模体数据实时绘制

5、算法。该算法对体数据进行分块规划,使得生成的子块数据规模小于纹理内存容量,通过对子块排序后依次载入纹理内存并绘制,得到的结果与对数据直接绘制的结果完全一致。经过遮挡查询和空间跳跃技术的加速,该方法取得了较快的绘制速度。基于可编程GPU的体绘制关键技术研究(4)针对目前传输函数设置的种种不便,提出一种基于体直方图的传输函数自动生成算法。首先利用GPU快速计算梯度方向的一阶和二阶导数,然后根据中心极限定理,选择3倍标准差的方法确定一阶导数和二阶导数的范围,构建有效数据的体直方图,最后根据该体直方图找到体数

6、据的边晃,并以此来设置传输函数。与同类算法相比,该算法不需要经验值,可自动获得较好效果的传输函数。(5)针对基于固定图形流水线的两步式渲染体切割算法需要绘制体数据两次且无法处理凹体切割的缺点,提出一种单步式渲染体切割算法。该算法首先结合帧缓存对象实现离屏渲染,然后将切割体前后表面的深度信息保存到与帧缓存对象绑定的深度纹理中,最后利用片元处理器判断体数据的深度是否在深度纹理的范围内以实现切割操作。该算法只需绘制体数据一次,并可实现凹体切割。(6)为了在切割操作中获得更好的交互性,提出一种基于体标记的切割

7、算法。该算法首先在屏幕上交互地选择切割区域,再将3D体数据的坐标从物方空间变换到屏幕空间,然后利用体数据的屏幕坐标判断体数据是否属于切割区域,最后标识被切割的体数据,并更改对应的体数据值为空体素值来实现切割操作。该算法不改变绘制的流程,在不降低绘制速度的同时具有很高的交互性。上述研究成果分别从体绘制算法与交互技术等两方面给出了具体的研究方案和实验结果,为有效地分析和理解科学数据提供了更为先进的辅助手段。此外,文中提出的分块策略与传输函数自动设计算法针对不同的体绘制均具有一定的通用性,为体绘制技术的理论

8、研究与应用推广提供了新的思路。关键词:图形硬件GPU可视化体绘制3D纹理映射光线投射空间跳跃八叉树分块策略传输函数体切割AbstractAbstractDatavisualizationtechniqueprovidesintuitiveandeasilyunderstandablemeansfortheobservationandtheresearchofvolumedatabytransforming3Ddataintovisible2Dimageo

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