面向海量体数据的高清绘制方法研究

随着物理获取方法的快速进步，体数据的规模越来越大，如医学影像数据、地质勘探数据、天文气象数据等，对这些大规模的体数据进行实时高清绘制成为具有挑战性的研究难题。由于传统的体数据绘制方法需要遍历数据场中的体素，当数据尺寸变大，计算量呈指数增加，而采用光照模型进行的高清体绘制计算量更大，因此难以满足实际应用所要求的实时高质量绘制。本课题首先对体数据进行分析，研究有效降低噪声数据的采样方法，并对体数据实现分区保存。采用GPU绘制时，综合全局和局部属性的插值函数，利用多分辨率的方法达到实时绘制。另外，由于通用的传递函数很难解决同质数据的遮挡问题，本课题重点考虑体数据不透明度分布规律特征，使用分层剥离的绘制方法，大幅度提高绘制图像的质量。课题研究的内容是体绘制的基础性研究工作，具有重要的学术研究意义。

随着物理获取方法的快速进步，体数据的规模越来越大，如医学影像数据、地质勘探数据、天文气象数据等，对这些大规模的体数据进行实时高清绘制成为具有挑战性的研究难题。由于传统的体数据绘制方法需要遍历数据场中的体素，当数据尺寸变大，计算量呈指数增加，而采用光照模型进行的高清体绘制计算量更大，因此难以满足实际应用所要求的实时高质量绘制。本课题通过对大规模的体数据进行分析，研究有效的数据采样和分区保存方法，在硬件加速中实现大规模数据的实时绘制，根据体数据不透明度的规律特征，研究高清晰绘制方法，大幅度提高绘制图像的质量。. 本项目以大规模的医学体数据为研究对象，在高清晰的绘制方法，我们提出了局部特征加强的绘制方法，对采样光线上的局部特征分析以及特征加强累积，将医学体数据中包括最大强度值组织以及局部特征组织绘制在二维图像中。为了区分医学数据的同质区域，提出了基于分层次和成员体的剥离绘制方法，根据数据的特征来选择绘制不同的层次。通过调整光照和阴影来增强三维几何形状的视觉显著性特征，提出了突出用户感兴趣区域的绘制方法。在多分辨率的表示及数据预处理方面，我们提出了一种自适应细节水平的多分辨率绘制方法，采用高斯滤波器消除体数据的高频噪声，对体数据进行独立分区，以香农熵为基础，自适应地为每个分块选择独立的细节水平,建立原始体数据的码书纹理的多分辨率表示，在绘制过程中，运行GPU硬件加速进行光线跟踪绘制。我们采用OpenGL开发了原型系统，将上述方法集成在一个平台中。. 本项目共发表论文13篇，相关的工作发表在本领域著名的期刊和国际会议上，如《the visual computer》、《Computers & Graphics》、《中国科学：F信息科学》（英文版）和IEEE Pacific visualization 2014国际会议等。本项目的部分研究成果已经应用于我们开发的多模态医学图像融合的软件系统中，获得3项授权发明专利，通过与相关的企业合作，实现了成果在医院的临床应用，产生了显著的社会经济效益，获得了浙江省科学技术二等奖1项和第十四届中国专利优秀奖1项。综上所述，课题研究的内容是体绘制的基础性研究工作，具有重要的学术研究意义和实际应用价值。