导读:本文包含了体绘制快速算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:医学图像,大体数据,体绘制,可见性测试
体绘制快速算法论文文献综述
王阳萍,党建武,杜晓刚,李莎,田种泽[1]（2010）在《医学图像大体数据快速体绘制算法研究》一文中研究指出为了在保证绘制质量的前提下有效提高大的医学体数据的绘制速度,提出了一种快速的体绘制算法。该算法将大的体数据分割成等大小的数据块,然后通过对每一数据块进行空白数据块的空间跳跃、提前数据块截止和提前光线截止的可见性测试来加快体绘制的速度,最后使用体绘制预积分来提高体绘制的图像质量。实验结果表明,对大的体数据,可以在不损失图像质量的前提下,实现快速的绘制。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年12期）
钟晓燕,卜祥磊,冯前进[2]（2010）在《基于影响因子的医学图像快速体绘制算法》一文中研究指出目的:为了消除传统体切割算法的缺点,提出了一种基于影响因子的医学图像快速体绘制算法。方法:在应用GPU进行加速的基础上,将影响因子引入到传递函数的构造中,对重要组织、感兴趣器官部分的体数据赋予大的影响因子,相反则为其赋予小的影响因子,通过对体数据影响因子的调节来达到增强重要组织、感兴趣器官抑制次重要组织、非感兴趣器官的效果。结果:通过对由球形光照模型映射而来的纹理的索引来进行非真实感绘制,实现了对艺术式绘制风格的模拟,增强绘制图像对物体重要特征和细节的绘制能力。结论:该方法能够弥补传统切割算法的不足,在保证交互速度的前提下清楚地显示体数据内部的结构,为医务人员诊断提供尽可能多的信息。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2010年03期）
卜祥磊,冯前进,秦安,黄二亮,陈武凡[3]（2009）在《基于GPU的医学图像快速体绘制算法》一文中研究指出目的:将传统的光线投射体绘制算法在具有可编程管线的图形处理器(GPU)上重新实现,将耗时的叁线性插值和采样过程放在GPU上进行,提高重建速度。方法:首先将体数据和传递函数映射为纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后通过调整传递函数来实现不同的绘制效果。通过使用渲染到纹理技术,将绘制的中间结果保存到纹理,并以此来避免使用着色器的动态分支功能。结果:与传统的光线投射算法相比,本文算法可快速重建出质量较高的图像。结论:实验表明,在同等绘制质量的前提下,该方法的绘制速度显着提高,能够满足医学影像可视化的实时交互需求,具有较好的临床应用前景。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2009年03期）
刘毅[4]（2009）在《基于GPGPU的快速体绘制算法研究》一文中研究指出作为科学可视化的一个主要领域,体绘制是一种直接由叁维数据场产生屏幕上二维图像的技术。本文以典型体绘制算法为基础,结合图形处理器可编程性的特性,通过图形处理器通用计算完成体绘制中数据密集型的计算,加速其成像过程。主要工作和创新点包括以下叁个方面:提出一种基于硬件加速的光线投射算法;在频率域体绘制中引入windowed-sinc函数作为滤波器实现高次插值;设计并开发出大规模地震数据显示和解释系统。首先,在对体绘制积分研究的基础上,分析基于图像顺序的体绘制算法的特点,针对光线投射算法中光线遍历体数据较为耗时的情况,引入基于“厚板”的光线与包围盒求交计算,通过在图形处理器上的并行执行,得到每条光线的进入点和离开点,最后采用从前往后的颜色累积运算,极大提高绘制速度。同时,为了避免软件实现叁线性插值的问题,引入叁维纹理,实现硬件对体数据的重采样。实验表明,在不影响成像质量的前提下,此算法能获得令人满意的交互性。其次,在基于域的体绘制方面,通过对傅立叶投影定理在高维依然成立的证明,提出基于图形处理器通用计算的频率域体绘制算法。算法结合中央处理器和图形处理器的多核异构体系,在中央处理器完成简单的文件读取和条件判断的基础上,利用图形处理器实现傅立叶体绘制的全部流程。并使用Blackman-Window函数作为滤波器在频率域实现高次插值,最终得到具有实时交互性的图像。此算法在将算法复杂度从O(N3)降为O(N2logN)的基础上,获得近7倍的加速比。最后,在以上研究的基础上,设计并实现一个通用的、易于扩展的地震数据可视化系统。该系统以插件的方式实现对各类地震数据的显示和解释,并在此基础上解决大规模数据管理、传递函数、数据裁剪、凹凸贴图等实际问题。经多组数据验证,系统无论在绘制速度或是图像质量上均取得令人满意的效果。(本文来源于《湖南大学》期刊2009-04-28）
黄展鹏,鲍苏苏,刘耀辉[5]（2009）在《基于线性八叉树的快速直接体绘制算法》一文中研究指出提出了基于线性八叉树的加速体绘制算法。利用线性八叉树对物体进行空间剖分,光线投射法跨越体数据集中的空体素,以提高绘制的速度。针对光线穿越体数据时的特殊情况,改进线性八叉树邻域查找的方法,特别是不同尺寸的邻域查找方法,克服了层次八叉树邻域查找的低效率,同时提出了光线离开平面的简洁判定方法,方便光线下一个采样点的计算。实验结果表明,该算法能够有效地提高绘制的速度。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年01期）
薛健,田捷,戴亚康,陈健[6]（2008）在《海量医学数据处理框架及快速体绘制算法》一文中研究指出设计并实现了一套针对海量数据的处理和分析算法框架,并将其融入实验室早先开发完成的医学影像算法研发平台MITK(medical imaging toolkit)中,真正建立起一个海量医学影像数据的处理平台,并在此基础上研究了针对海量数据的基于光线投射和叁维纹理的快速体绘制算法,提出了一种半自适应分块的方法对原始数据进行分块,在不对分块速度产生太大影响的基础上得到了更好的分块结果,同时使用图形硬件来进一步加速整个算法的绘制流程.实验结果表明了该平台和算法对于海量医学数据处理和可视化的有效性.(本文来源于《软件学报》期刊2008年12期）
牛翠霞,范辉,杜慧秋[7]（2006）在《医学体绘制的一种快速光线投射算法(英文)》一文中研究指出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。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2006年S1期）
陶玲,王惠南,田芝亮[8]（2006）在《医学图像光线投影体绘制中一种改进的快速算法》一文中研究指出光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题。为此本文提出了一种新的光线投影体绘制的加速算法,利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,加快重采样计算过程,并且通过将B resenham算法扩展至叁维,利用包围盒技术避免对空体元的采样,从而加速了光线投影的效率。实验结果表明改进后的加速算法,既能保证绘制质量,又能显着减少计算量,提高体绘制的速度。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2006年05期）
宋涛,欧宗瑛,刘斌[9]（2005）在《八叉树编码体数据的快速体绘制算法》一文中研究指出超大体数据的可视化为医学研究人员深入研究人体内部的详尽信息提供了有效途径。本文提出了一种新的基于并行投影Shear-Warp分解的射线模板快速RayCasting体绘制算法。体数据采用有效的八叉树存储和表达方案。八叉树的适应性均一化分级策略使得算法简化了不必要的处理过程的同时为构建用于RayCasting算法的射线模板和后续的交叉计算提供了有利的应用基础。针对体绘制中八叉树编码体数据构造基本的交叉运算如节点单元定位、区域定位和邻接节点单元搜索的需要,本文也相应的提出了简单而且有效的方法。这些方法是非递归的、减少了比较运算的同时不需要构建中间结果列表,进而减少了对内存的占用和避免了繁重的交叉计算。所提出的体绘制算法能在标准PC平台下快速实现超大型数据集的处理和高质量的人体内部结构图像的绘制。(本文来源于《大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）》期刊2005-12-01）
宋涛,欧宗瑛,王瑜,李冠华,刘斌[10]（2005）在《八叉树编码体数据的快速体绘制算法》一文中研究指出提出一种基于并行投影ShearWarp分解的射线模板快速RayCasting体绘制算法.体数据采用有效的八叉树存储和表达方案.八叉树的适应性均一化分级策略使得算法在简化了不必要的处理过程的同时,为构建用于RayCasting算法的射线模板和后续的交叉计算提供了有力的应用基础.针对体绘制中八叉树编码体数据构造基本的交叉运算如节点单元定位、区域定位和邻接节点单元搜索的需要,相应地提出了简单而且有效的方法.这些方法是非递归的,在减少比较运算的同时不需要构建中间结果列表,进而减少了对内存的占用和避免了繁重的交叉计算.所提出的体绘制算法能在标准PC平台下快速实现超大型数据集的处理和高质量的人体内部结构图像的绘制.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2005年09期）
体绘制快速算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:为了消除传统体切割算法的缺点,提出了一种基于影响因子的医学图像快速体绘制算法。方法:在应用GPU进行加速的基础上,将影响因子引入到传递函数的构造中,对重要组织、感兴趣器官部分的体数据赋予大的影响因子,相反则为其赋予小的影响因子,通过对体数据影响因子的调节来达到增强重要组织、感兴趣器官抑制次重要组织、非感兴趣器官的效果。结果:通过对由球形光照模型映射而来的纹理的索引来进行非真实感绘制,实现了对艺术式绘制风格的模拟,增强绘制图像对物体重要特征和细节的绘制能力。结论:该方法能够弥补传统切割算法的不足,在保证交互速度的前提下清楚地显示体数据内部的结构,为医务人员诊断提供尽可能多的信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
体绘制快速算法论文参考文献
[1].王阳萍,党建武,杜晓刚,李莎,田种泽.医学图像大体数据快速体绘制算法研究[J].计算机科学.2010
[2].钟晓燕,卜祥磊,冯前进.基于影响因子的医学图像快速体绘制算法[J].中国医学物理学杂志.2010
[3].卜祥磊,冯前进,秦安,黄二亮,陈武凡.基于GPU的医学图像快速体绘制算法[J].中国医学物理学杂志.2009
[4].刘毅.基于GPGPU的快速体绘制算法研究[D].湖南大学.2009
[5].黄展鹏,鲍苏苏,刘耀辉.基于线性八叉树的快速直接体绘制算法[J].计算机应用与软件.2009
[6].薛健,田捷,戴亚康,陈健.海量医学数据处理框架及快速体绘制算法[J].软件学报.2008
[7].牛翠霞,范辉,杜慧秋.医学体绘制的一种快速光线投射算法(英文)[J].系统仿真学报.2006
[8].陶玲,王惠南,田芝亮.医学图像光线投影体绘制中一种改进的快速算法[J].生物医学工程学杂志.2006
[9].宋涛,欧宗瑛,刘斌.八叉树编码体数据的快速体绘制算法[C].大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）.2005
[10].宋涛,欧宗瑛,王瑜,李冠华,刘斌.八叉树编码体数据的快速体绘制算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2005