基于點(diǎn)位移變形的體數(shù)據(jù)可視化方法研究.pdf

1、體數(shù)據(jù)可視化是科學(xué)計(jì)算可視化的核心問題，各種經(jīng)典的算法不斷被改進(jìn)和完善，但是隨著新的應(yīng)用，不斷有新的問題在產(chǎn)生。本文研究了基于點(diǎn)位移變形的體數(shù)據(jù)可視化方法，重點(diǎn)研究運(yùn)用變形思想改進(jìn)和完善體數(shù)據(jù)可視化方法。本文的主要內(nèi)容有:
　　 (1)分析了體數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的研究現(xiàn)狀，對(duì)兩個(gè)經(jīng)典繪制算法Marching Cubes算法與Ray Casting算法進(jìn)行了分析與介紹，同時(shí)闡述紋理映射技術(shù)在體數(shù)據(jù)繪制中的運(yùn)用。
　　 (2)針

2、對(duì)以傳統(tǒng)Marching Cubes為代表的等值面抽取算法對(duì)稀疏體數(shù)據(jù)重建存在精確度過(guò)低的缺陷，結(jié)合體數(shù)據(jù)網(wǎng)格變形，提出了一種改進(jìn)的基于頂點(diǎn)位移的自適應(yīng)Marching Cubes算法。該算法通過(guò)采用對(duì)網(wǎng)格頂點(diǎn)進(jìn)行迭代位移從而使得體素內(nèi)包含的等值面片更加逼近真實(shí)等值面，最終提高重建的精確度。實(shí)驗(yàn)表明，采用改進(jìn)后的算法重建出的模型精確度明顯提高，在CUDA平臺(tái)上進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步加快了算法的運(yùn)算速度，確保了應(yīng)用的實(shí)時(shí)性。
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