基于包围跳跃的CUDA光线投射算法

针对传统光线投射算法绘制速度慢和GPU (Graphics Processing Unit,图形处理器)不能有效进行并行计算的缺点,文章提出一种基于包围跳跃的CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)光线投射算法,首先介绍了CUDA的编程模型和线程结构,然后用包围盒技术隔离体数据周围无效的空体素,减少投射光线的数目;利用光线跳跃技术,在包围盒内进行快速光线的合成,跳过透明的体素,减少大量体素的重采样;最后使用CUDA强大的并行处理计算的功能实现光线投射算法。实验结果表明,本文的方法在保证图像质量的同时,在绘制速度上比基于GPU加速的光线投射算法有14倍的提高,能够接近实时绘制,有很好的应用价值。     

一种基于非透明度校正的光线投射体绘制算法

针对传统光线投射体绘制算法的非透明度校正不能满足实际应用的要求,提出了一种新的体绘制算法。该算法基于新的采样合成函数,采用非透明度提前截止来判断光线终止。最后,通过gsgl语言编写顶点程序和片段程序对实现了算法。实验结果表明该算法在不同的采样间距下都可以大大改善体绘制的质量和速度。     

规则数据场相关性的光线投射算法

光线投射算法是体绘制中的经典方法之一,这一算法突出的优点是不必再单儿消隐,具有结构清晰,算法简单,实现便利的特点,但简单的光线投射算法存在采样效率低和绘制精度低的缺点,本利用数据场的相关性和不等步长的采样方法来改善光线投射算法的不足,使它既具有快速的优点又具有较高的成象精度。     

基于光线投射的体绘制系统VIZARD Ⅱ

体可视化是一个从不同的科学角度去查看和分析大量数据的重要工具,它在许多领域有广泛的应用,例如生物医学、地球物理学、计算动态流体学、有限元建模、计算化学等.大数据集的实时可视化对现代工作站有很高的计算要求,特别是在内存系统,而要求的内存带宽在大多数的现在工作站和个人计算机上是不能达到的.如果要达到所要求的带宽,数据集必须被划分到多个内存模块中,而且必须使用并行处理的方式.这篇文章介绍的体绘制系统正是采用并行和流水线技术来实现光线投射,使实时体可视化在费用,性能方面都进行了优化.     

基于光线投射的体绘制系统VIZARD II

体可视化是一个从不同的科学角度去查看和分析大量数据的重要工具,它在许多领域有广泛的应用,例如生物医学、地球物理学、计算动态流体学、有限元建模、计算化学等。大数据集的实时可视化对现代工作站有很高的计算要求,特别是在内存系统,而要求的内存带宽在大多数的现在工作站和个人计算机上是不能达到的。如果要达到所要求的带宽,数据集必须被划分到多个内存模块中,而且必须使用并行处理的方式。这篇文章介绍的体绘制系统正是采用并行和流水线技术来实现光线投射,使实时体可视化在费用,性能方面都进行了优化。     

光线投射的快速算法研究

针对医学体数据场的直接体绘制（DVR）的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术。利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。。     

一种改进的光线投射算法

光线段射算法是体绘制中常用的方法,但是其绘制速度较慢,图像质量也不是很理想。通过利用模糊阈值分割技术将整个三维数据场分类为边界区域与非边界区域,然后采用模糊增强运算进一步降低模糊性。最后再进行采样点的计算及图像的合成。实验结果表明,此方法既能提高绘制的速度,又能保证绘制质量。     

一种新的基于内包围盒技术的光线跟踪加速算法

目的提高光线跟踪算法中求交测试的效率。方法针对内包围盒方法在光线跟踪中仍存在大量面片需要与光线进行求交测试的不足,以内包围盒对角线中点为分割点建立两个子包围盒,并对新产生的子包围盒递归采用上述分割方法。结果提出了一种新的基于内包围盒技术的光线跟踪加速算法。结论新算法比改进前的算法减少了无效求交测试,加速了光线跟踪。     

一种适合于薄细结构显示的光线投射方法

光线投射算法是三维数据可视化中一种重要的数据遍历方法，文中详细分析了该算法在显示薄细结构时所面临的困难，提出了两种改进算法，成功地解决了原算法的缺陷。     

基于光线投射技术的医学图像三维重建

针对医学图像数据的特点以及应用中的实际要求,通过对不同重建算法的比较,提出了以光线投射技术为基础的医学图像三维重建方案,同时提出了基于空间跳跃技术和序列相关性的综合加速算法,对重建算法进行加速·最后在PC机平台上实现了该方案,获得了接近实时的交互速度·由于所有重建算法的核心都是光线投射技术,因此在获得高质量重建结果的同时,极大地降低了系统的复杂性,提高了开发的效率,为医学图像三维重建的实用化提供了一种非常好的解决方案·     

基于舍弃采样的光线投射加速算法

光线投射法是一种重要的体绘制算法,但直线上采样点的确定和采样值计算是非常费时的,也是影响体绘制实时性的重要因素.针对这个问题,该文利用对象空间的相关性,采用舍弃贡献不大的射线段参与采样的方法,加快了绘制速度.同时利用平面簇的交点可以快速求得直线上的采样点及其特征值,结合自适应采样方法,提高了绘制图像的质量.改进以后的算法复杂度明显降低,实验结果证明绘制速度可以提高20%左右.     

光线投射加速算法研究与实现

光线投射算法是医学图像体绘制技术中的经典算法,但绘制速度很慢,文章对其各个环节提出了加速算法,包括设置法向量明暗度查找表,减少投射光线及加快求交采样,并得到了理论验证和实验实现。     

基于VTK的光线投射算法的采样间距

在VTK算法平台上,分别采用细胞显微图像和头部图像等三维体数据实现了光线投射体绘制算法。实验采用不同的采样间距,得到不同的重构效果,所需的重构时间也不同。通过比较与分析采样间距与重构效果和重构时间的关系,获得合理的采样间距,为不同的序列切片图像三维重建技术研究与应用提供了实验基础。     

基于八叉树编码的CUDA光线投射算法

目的针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差,绘制效率低的问题,在CUDA架构上对光线投射算法进行优化和加速。方法首先采用八叉树对体数据进行编码,有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分;其次,将体数据绑定到三维纹理上,根据体数据大小分配线程,每条光线与体数据求交时采用并行计算;最后,在CUDA内核中实现光线投射算法。结果仿真实验结果表明文中算法可以将传统GPU光线投射算法的绘制速度提高7～15倍,并增强算法的绘制效果。结论算法对传统的GPU光线投射算法的绘制速度和效果都有提高。     

混合包围盒碰撞检测算法的研究

本文基于包围球和OBB包围盒的优点提出了一种混合包围盒方法:S-OBB,用于解决刚体之间的碰撞检测问题。我们构造了更加简单的包围盒树,采用改进的数据结构,减少了存储空间;在树的遍历中,我们应用单重遍历的方法,提高了碰撞检测的速度,尤其是当树的深浅悬殊时效果尤为明显。     

基于光线投射法的三维有限元网络自动划分

提出并实现了一种基于光线投射法的三维有限元网格自动划分方法，能适用于任意用ＣＳＧ树表示的三维实体。此方法先把三维实体离散成一定形状的体元，再由体元产生有限元四节点四面体网格。最后给出了用此方法划分的两个实例。     

基于线性八叉树光线投射算法在云可视化方面的应用

针对传统体绘制算法采样效率低,内存消耗大,绘制速度慢等缺点,提出了基于线性八叉树的光线投射算法并用于真实云图可视化。该方法首先通过线性八叉树对传统光线投射算法和存储进行优化加速,并结合Blinn-Phong光照模型增强每个体素的色彩渲染;然后采用合成公式求累积像素值。利用明暗计算的效果显示云的边界面,最终实现云数据的可视化。实验仿真结果表明,该算法在增强绘制效果和加快绘制速度方面的有效性。     

基于分离轴理论的有向包围盒重叠测试算法

基于分离轴理论,给出有向包围盒（OBB）重叠测试的一个快速算法,讨论了该算法有效测试的几个问题。基于分离轴理论的OBB重叠测试算法能快速计算凸多面体的重叠性,提高了相交测试的实时性。     

基于圆柱体包围盒母线的快速碰撞检测算法

针对传统平表面包围盒对圆滑表面包围不紧密的问题,提出一种基于圆柱体包围盒的碰撞检测算法.该算法先检测端面圆片相交,再求出两圆柱的相对角度,最后求二者最靠近对方的母线并用于进行碰撞检测.实验测试表明,在对相同柱状形体进行检测时,该方法较传统的平表面包围盒检测方法在速度和精确度上均有明显提升.     

基于部件包围盒的飞机几何描述算法研究

部件包围盒是包围该部件的外接长方体。平面射击线扫描法在飞机易损性评估中用于对飞机进行几何描述,包括飞机(部件)暴露面积、重叠面积的计算与部件间遮挡关系的确定等。缩小射击线网格的大小可以减少几何描述的误差,但增加了计算机的计算时间。基于该事实,提出了一种基于部件包围盒的平面射击线扫描法,并编制了计算机程序,进行算例验证。算例表明,该方法易于实现,而且能够在保证飞机几何描述的精度的同时,提高计算效率。