基于gpu加速的改进的光线投射算法研究

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1、基于GPU加速的改进的光线投射算法研究　　摘要：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。　　关键词：GPU；光

2、线投射算法；体绘制；采样间距；不透明度值　　中图分类号：TN911.73?34；TP391.9文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）21?0056?05　　StudyonimprovedraycastingalgorithmbasedonGPUacceleration　　TANGZhenyu，L?Xiaoqi，RENGuoyin　　（SchoolofInformationEngineering，InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology，Baotou014010，China）　　Abstract：Thetradit

3、ionalvolumerenderingalgorithmsofmedicalimagearemostlyrealizedwithCPU.Inordertosolvetheproblemsoflongrenderingtime，poorinteractionandsingle11platformexistingintraditionalalgorithms，areal?timevolumerenderingtechnologyofmedicalsequenceimagebasedongraphicsprocessunit（GPU）isputforward.Withthetech

4、nology，thethresholdofopacityvalueissettoterminatethelightrayearly，andthesamplingintervalisadjustedwhilethelightraytraversingthevolumedatatoimprovetheraycastingalgorithm.Theexperimentalresultsshowthatthevolumerenderingtimeofagroupbiggestdataincluding931slicesisabout1.3s，andtherendingframeisam

5、ong20～40whileinteracting.TherenderingtimeisfasterthanthatofthetraditionalalgorithmbasedonCPU，andthespeed?upratiocanreachtoabout1.5.　　Keywords：GPU；raycastingalgorithm；volumerendering；samplinginterval；opacityvalue　　0引言　　近年来，计算机断层技术（CT）、磁共振（MRI）和超声（US）[1]等医学影像技术快速发展。通过这些成像技术，医生能够获得病人病变组织的二维切片图像

6、，辅助医生进行诊断和治疗。但是，这些成像技术所提供的人体二维切片图像只能表达人体病变组织的二维信息，病灶的大小和形状只能凭医生的经验去估算，此方法缺乏准确性和直观性。医学图像三维可视化技术的发展极大地改善了这种状况，医学图像三维可视化就是利用计算机将人体组织和器官的二维数字断层切片通过插值技术将其转化为具有直观立体效果的图像。11　　医学图像的三维可视化技术主要包括面绘制和体绘制[2]。与面绘制相比，体绘制重建出的图像效果渲染质量更高，更能清晰地展示体数据的内部细节。体绘制中最常用的算法为光线投射算法，其绘制质量高，绘制效果好，但计算量大，耗费时间长。在图像质量和绘制速度之间寻

7、找一个最佳的解决方案，是目前三维可视化技术的研究热点。随着现代计算机图形处理器（GPU）的快速发展，其浮点运算速度已大大超过CPU，很多基于CPU实现的光线投射算法被加以改进，以便能在GPU上运行。文献[3]提出了一种基于PixelShader2.0API的多步光线投射算法。文献[4]实现了基于GPU的最大密度投影（MIP）绘制。尽管基于GPU的光线投射算法越来越成熟，绘制的效果也越来越好，但在绘制速度方面仍然有可提高的空间。本文基于GPU加速技术，实现了一种改进的光线投射算法，该算法不仅绘