光線投射算法的分析與優(yōu)化.pdf

1、科學(xué)計(jì)算可視化是以計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理為基礎(chǔ)的一門綜合性學(xué)科，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、地質(zhì)勘探、氣象學(xué)等領(lǐng)域。體繪制技術(shù)是該學(xué)科的重要方法，相較于傳統(tǒng)的面繪制，它不需要生成中間幾何圖元，直接將體數(shù)據(jù)映射為二維圖像。同時(shí)能夠刻畫體數(shù)據(jù)的內(nèi)部細(xì)節(jié)，生成體數(shù)據(jù)的整體圖像，因此越來越受到研究人員和工程技術(shù)人員的重視。 光線投射算法是一種成像質(zhì)量高的體繪制算法，普遍應(yīng)用于各種場合。但光線投射算法的時(shí)間復(fù)雜度高，繪制速度慢，成為制約其推廣的關(guān)鍵和

2、瓶頸。如何在保證圖像質(zhì)量的前提下提升光線投射算法性能，如何在GPU硬件上實(shí)現(xiàn)該算法，成為當(dāng)前體繪制研究的方向和熱點(diǎn)。然而直接將CPU算法原封不動(dòng)地移植到GPU上，并不能取得性能的有效提升。根本的原因在于CPU和GPU的系統(tǒng)架構(gòu)不同，傳統(tǒng)的CPU以串行模式工作，而GPU則是以并行方式運(yùn)行；CPU是標(biāo)量運(yùn)算，GPU的優(yōu)勢在于向量和矩陣運(yùn)算。 為此，本文將傳統(tǒng)光線投射算法由CPU移植到GPU的同時(shí)，對算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，提出以四元組

3、為單位的向量融合算法。即將數(shù)據(jù)融合階段的計(jì)算單位由重采樣點(diǎn)改為四元組，有效減少了融合階段計(jì)算量。將數(shù)據(jù)融合階段的運(yùn)算轉(zhuǎn)化為純粹的向量矩陣運(yùn)算，充分利用GPU的向量和矩陣處理功能提升運(yùn)算性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效地提升了體繪制性能。 另外，等值面方式的光線投射算法廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理，相對于重采樣點(diǎn)融合方式，因光線傳播提前終止從而獲得性能的提升。但非等值面重采樣點(diǎn)對于最終圖像沒有貢獻(xiàn)，卻耗費(fèi)大量重采樣時(shí)間。因此，要提升繪制性