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基于GPU的器官体数据光线投射算法研究

作　者: 康健超
导　师: 康宝生
学　校: 西北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 光线投射算法 GPU编程 Blinn-Phong光照模型 CUDA 八叉树
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 100次
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内容摘要


医学图像三维可视化技术为医生提供直观、逼真和具有真实感的三维器官体数据,从而有效的提高诊断效率,帮助医生明确诊断并指导手术,因此已经成为近年来的研究热点。本文在对可视化技术进行研究基础上,围绕国家自然科学基金项目《基于三维统计变形和有限元混合模型的颌骨手术计划和仿真》中的三维医学图像的体重建及体数据可视化展开工作,主要研究内容如下：1.采用预合成体绘制积分技术分析体绘制原理,对体绘制的光照模型、光学模型和体绘制的加速技术进行了系统研究。重点介绍了三种经典的体绘制算法,并对传统的抛雪球法做了仿真实验。2.针对传统光线投射算法绘制速度慢、精度差等缺点,提出一种改进的基于GPU编程的光线投射算法。算法采用新的采样合成函数,结合经典的Blinn-Phong光照模型,采用不透明度提前截止判断光线终止,算法使用Cg语言编写顶点程序和片段程序来实现。实验结果表明该算法既可以增强传统光线投射算法的绘制效果,也可以加快算法的速度。3.针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差、效率低等问题,提出一种基于八叉树编码的CUDA光线投射算法。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。实验结果证明该算法不仅可以增强传统的GPU光线投射算法的绘制效果,而且可以加快算法的绘制速度。本文所提出的算法在医生进行辅助检测、术前分析、术中监测等方面提供了良好的可视化工具。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究意义及应用领域  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-13
  1.4 论文主要研究内容和创新点  13-14
  1.5 论文结构与安排  14-15
第二章 经典体绘制算法及加速技术  15-29
  2.1 体绘制技术原理  15-16
  2.2 体绘制的光学模型  16-17
    2.2.1 吸收模型  16-17
    2.2.2 发射模型  17
    2.2.3 吸收和发射结合模型  17
  2.3 体绘制与光照模型  17-19
    2.3.1 Phong模型  18
    2.3.2 Cook-Torrance光照模型  18-19
    2.3.3 BRDF光照模型  19
  2.4 经典体绘制算法  19-26
    2.4.1 光线投射算法  19-21
    2.4.2 抛雪球算法  21-24
    2.4.3 错切-曲变算法  24-26
  2.5 体绘制的主要加速技术  26-28
    2.5.1 无效体素剔除  26-27
    2.5.2 多分辨率绘制  27
    2.5.3 不透明度提前截止  27
    2.5.4 硬件加速  27-28
    2.5.5 不透明度剥离  28
  2.6 本章小结  28-29
第三章 基于GPU编程的光线投射改进算法  29-39
  3.1 GPU编程简介  29-30
    3.1.1 GPU发展历程  29-30
    3.1.2 NVIDIA Cg  30
  3.2 Blinn-Phong光照模型  30-31
  3.3 光线投射算法中的采样合成函数改进  31-32
  3.4 GPU光线投射改进算法  32-38
    3.4.1 GPU光线投射算法  33
    3.4.2 本章算法实现步骤  33-34
    3.4.3 实验结果与对比  34-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章 基于八叉树编码的CUDA光线投射算法  39-55
  4.1 CUDA架构与编程模型  40-41
    4.1.1 CUDA简介  40
    4.1.2 CUDA编程模型  40-41
  4.2 空间剖分技术  41-44
    4.2.1 八叉树  42-43
    4.2.2 BSP树  43
    4.2.3 Kd-tree  43-44
  4.3 基于CUDA的光线投射算法  44-45
    4.3.1 基于CUDA架构的投射线程分配与映射  44-45
    4.3.2 医学体数据的CUDA光线投射算法  45
  4.4 基于八叉树编码的CUDA光线投射算法  45-47
    4.4.1 八叉树数据体素编码  45-46
    4.4.2 光线与体数据求交  46
    4.4.3 本章算法实现步骤  46-47
  4.5 实验结果与分析  47-53
  4.6 本章小结  53-55
第五章 总结和展望  55-57
  5.1 本文的工作总结  55
  5.2 未来的研究工作  55-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间取得的学术成果  61-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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