基于gpu的二维纹理体绘制

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1、第1章基于GPU的二维纹理体绘制基于GPU的二维纹理实时体绘制能很好的利用GPU的特性，来存储纹理。二维纹理实时体绘制由于其不需要提取中间几何基元而受到了学者们的广泛关注。但是二维纹理实时体绘制的计算量很大,利用硬件加速功能实现二维纹理实时体绘制大大提高了绘制速度,已经成为目前研究的热点。1.1引言本部分将论述一种基于GPU的二维纹理实时体绘制算法。直接体绘制由于运行速度慢，占用资源多等原因而不易在普通PC机上采用。新一代的图形显示硬件集成了以图形处理器为核心的可编程顶点着色器和可编程像素着色器,为实现实时体绘制技术提供了硬件加速支持。因此，近年来基于GPU硬件加速

2、的直接体绘制技术逐渐得以进一步改进和发展。本部分论述了一种基于图形卡的的直接体绘制算法。体绘制(VolumeRendering)是可视化体数据的关键技术。较传统的表面绘制，它不涉及几何建模过程，而是将体数据直接绘制成三维图像，因此能够更有效地从任意视角高质量显示物体的结构。所以体绘制技术被广泛应用于医学三维重建、虚拟人数据的显示处理等众多领域。尤其是随着三维可视化技术的深入发展和应用，体绘制速度与用户要求实时、交互式处理之间的矛盾越来越严重。目前，进行三维体数据集的快速绘制主要有两种方法：基于软件的加速方法和基于硬件的加速方法。而基于软件的加速方法中，国内外学者提出

3、了如采用计算复杂度低的插值算法、降低重采样密度、发射更少量光线、采用简化的光照模型、梯度计算等方法来加速体绘制过程。但对于医学三维重建、手术导航等对体绘制结果的准确性、精确性要求较高的应用，这些通过降低图像绘制质量来换取速度的方法是不可行的。另有一些更为科学的加速体绘制算法，如空间游程编码、八叉树等利用绘制的计算复杂度为O的特点，通过精心设计的数据结构有效地压缩和剔除那些对屏幕没有贡献的无效体素来提高体绘制速度。此外，提前不透明度截止、空间跳跃、提前计算视点无关数据等方法也用来对绘制算法进行加速处理。即使如此，软件的加速体绘制也不能使大部分体绘制在普通PC机上达到实

4、时要求，从而刺激了很多基于硬件的加速技术的产生。基于硬件的加速方法主要有并行体绘制方法和采用专用硬件绘制方法。并行体绘制方法即通过高速网络互连的超级计算机间并行计算来获得高的加速比。大多数并行体绘制研究中，单独一台计算机上仍然只是实现软件算法，系统速度的提升还是过分依赖于单台处理机的能力；在加速体绘制的专用硬件方面，SGI的TextureMapping利用传统的多边形绘制算法中的纹理映射技术，在SGIRealityEngine4RM上实现了对2563规模体数据每秒绘制10帧的绘制速度，主要缺点是系统需要巨大的带宽、绘制图像的质量较低。Mannheim大学的VIRIM

5、支持灵活的体绘制优化算法、阴影计算,但其性能提升受到全局总线的制约，对2563规模的体数据绘制性能只能达到一秒绘制2.5帧的速度。上述所有系统都有一个共同的问题：所需要的硬件价格昂贵(约10万美元)、缺乏灵活的传递函数设计(图像质量的关键)从而影响图像质量。而随着现代图形硬件加速技术的进步，新一代的图形显示硬件集成了以GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理器)为核心的可编程顶点着色器和可编程像素着色器，为实现实时直接体绘制技术提供了相应的硬件支持。本文所论述算法充分利用当前图像卡的特性而实现的，它利用GPU来一次性生成图像，即保持了图像质量，

6、同时也提高了速度。1.1二维纹理体绘制下图显示了二维纹理映射算法的大致过程。二维纹理映射算法的基本过程首先对分布在规格网格上的三维数据场进行数据预处理，包括原始数据的转换，提出冗余数据等功能。其次进行数据分类。其目的是根据数据值的不同，将其分为若干类，并给每类数据赋予不同的颜色值和不透明度值，这样可以表示多种物质的不同分布或单一物质的不同属性。在本程序中，由于使用的是VTK医学数据，并且使用传输函数将不同的标量值对应不同的不透明度和颜色，所以上述两步已一并完成。然后，对三维数据场进行重新采样。2D纹理映射采用物体空间绘制方法，将三维离散数据场的投影变换分解成为三维数

7、据场的错切变换和二维图像的变形来实现，这样可以将三维空间的重采样过程转换为二维平面的重采样过程，采用二次线性插值运算代替三次线性插值运算，大大减少了计算量，在三维数据场内定义一系列的采样多边形，这些多边形彼此平行且垂直于物体空间中与视平面法向夹角最小的坐标轴（称为主投影轴），这些多边形相当于一系列体数据的切片，由于多边形的间隔及采样密度与原始数据不同，因此，必须通过重采样才能获得这一系列平行平面上各采样点的数值。如果观察方向发生的变化超过90度，采样多边形法向的方位也必须改变，这需要在内存中保存数据集的是三个拷贝，每个拷贝分别代表不同的多边形法向方向。最后，图像