一种基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103366395A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103366395103366395A(43)申请公布日2013.10.23(21)申请号201310283221.X(22)申请日2013.07.06(71)申请人北京航空航天大学地址100191北京市海淀区学院路37号(72)发明人王莉莉王立平侯飞李帅(74)专利代理机构北京科迪生专利代理有限责任公司11251代理人杨学明顾炜(51)Int.Cl.G06T15/08(2011.01)权权利要求书1页利要求书1页说明书7页说明书7页附图6页附图6页(54)发明名称一种基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法(57)摘要本发明一种基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，该方法包括以下步骤：在多个视点下，对医学体数据进行直接体绘制，获取多个渲染结果，对二维的渲染结果提取特征线，定义全局能量最小化规则，计算三维特征线，利用卷积曲面方法，定义一标量场，对三维特征线进行聚类，并利用B样条曲线拟合，完成风格化绘制。本方法借助GPU强大的计算能力，大大提高了渲染速度和效率。CN103366395ACN103695ACN103366395A权利要求书1/1页1.一种基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，总体包括如下步骤:（1）从多个视点,利用直接体绘制技术对体数据进行绘制,得到多个渲染结果,即生成二维渲染图片；（2）利用Canny算子检测特征点，轮廓线检测方法算法，对二维渲染结果进行提取特征点和特征线，并定义全局最小化规则，求解二维特征线对应的三维特性线；（3）为了对特征线达到聚类的目的，利用卷积曲面技术定义标量场，衡量空间采样点空间区域内的曲线密度，并对该场进行细化操作，并利用连接关系得到曲线；（4）步骤（3）的曲线进行B样条曲线拟合，并完成风格化绘制。2.根据权利要求1所述的基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，其特征在于步骤（1）包括：从X,Y,Z正负轴方向设置6个相机，对体数据进行直接体绘制，采用RayCasting光线投射方法，该过程可以在GPU上实现，利用算统一设备架构CUDA的硬件加速，大大提高渲染速度，并利用PBO，FBO技术渲染到纹理，并保存到二维渲染结果。3.根据权利要求1所述的基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，其特征在于步骤（2）包括：在二维渲染结果，利用Canny算子和ContourDetect方法对图片进行特征线的提取，获得在二维的特征线，这些特征线是三维的特征线在二维的投影效果，所以需要找到每条二维特征线对应三维的特征线，并定义二维特征线到三维特征线的全局最小化规则，该规则包括颜色，不透明度，空间位置因子，并利用GPU上的动态规划求解，得到一系列三维特征线；4.根据权利要求1所述的基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，其特征在于步骤（3）包括：为了能够对比较多而且比较杂的三维特征线聚类的目的，采用了卷积曲面的方法，定义标量场，表征场内曲线的密度多与少；根据该标量场，保留标量值大的采样点，并利用细化方法得到进一步化简的采样点，对这些采样点之间的距离构建图G，并求图G的最小生成树T，根据T检测出叶节点和分叉点，从而进一步生成曲线。5.根据权利要求1所述的基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法，其特征在于步骤（4）包括：对步骤（3）的曲线进行求精操作，采用B样条拟合方法，原曲线上的点作为控制点，计算出更多的插值点，得到B样条曲线，并对这些曲线进行绘制，使得曲线更加的光滑。2CN103366395A说明书1/7页一种基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法技术领域[0001]本发明属于非真实渲染及体绘制技术领域，具体涉及基于GPU加速的体数据非真实感绘制方法。背景技术[0002]非真实感绘制作为真实感绘制的有效补充，其目的不在于图形的真实性，而主要在于产生一种与艺术家作品相近的艺术效果，表现出图形的艺术特质，它已在教育、娱乐、艺术等领域得到了广泛应用。然而由于三维数据规模不断增大，处理方法日益复杂，非真实感体绘制也面临着与传统体绘制同样的难题：图像质量与绘制速度的矛盾。而随着可编程图形硬件的出现，基于GPU(GraphicsProcessUnit，图形处理单元)的非真实感绘制成为该领域的一个研究热点。[0003]在90年代，非真实感绘制研究的重点集中在对自然材质的模拟，如钢笔画效果、铅笔画效果、油画效果、水彩画效果等。Winkenbach等基于三维空间，引入“笔划纹理”的概念，用笔划纹理填充三维模型的表面以模拟钢笔画。通过省略细节提高线条画的可理解性;同时，笔划参数的不同可以适应不同分辨率曲面的表现。Curtis等提出了一种自动生成水彩画的方法。该方法利用Kubelka-Munk色彩混合