基于GPU的器官体数据光线投射算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义及应用领域 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文主要研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| ·论文结构与安排 | 第14-15页 |
| 第二章 经典体绘制算法及加速技术 | 第15-29页 |
| ·体绘制技术原理 | 第15-16页 |
| ·体绘制的光学模型 | 第16-17页 |
| ·吸收模型 | 第16-17页 |
| ·发射模型 | 第17页 |
| ·吸收和发射结合模型 | 第17页 |
| ·体绘制与光照模型 | 第17-19页 |
| ·Phong模型 | 第18页 |
| ·Cook-Torrance光照模型 | 第18-19页 |
| ·BRDF光照模型 | 第19页 |
| ·经典体绘制算法 | 第19-26页 |
| ·光线投射算法 | 第19-21页 |
| ·抛雪球算法 | 第21-24页 |
| ·错切-曲变算法 | 第24-26页 |
| ·体绘制的主要加速技术 | 第26-28页 |
| ·无效体素剔除 | 第26-27页 |
| ·多分辨率绘制 | 第27页 |
| ·不透明度提前截止 | 第27页 |
| ·硬件加速 | 第27-28页 |
| ·不透明度剥离 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于GPU编程的光线投射改进算法 | 第29-39页 |
| ·GPU编程简介 | 第29-30页 |
| ·GPU发展历程 | 第29-30页 |
| ·NVIDIA Cg | 第30页 |
| ·Blinn-Phong光照模型 | 第30-31页 |
| ·光线投射算法中的采样合成函数改进 | 第31-32页 |
| ·GPU光线投射改进算法 | 第32-38页 |
| ·GPU光线投射算法 | 第33页 |
| ·本章算法实现步骤 | 第33-34页 |
| ·实验结果与对比 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于八叉树编码的CUDA光线投射算法 | 第39-55页 |
| ·CUDA架构与编程模型 | 第40-41页 |
| ·CUDA简介 | 第40页 |
| ·CUDA编程模型 | 第40-41页 |
| ·空间剖分技术 | 第41-44页 |
| ·八叉树 | 第42-43页 |
| ·BSP树 | 第43页 |
| ·Kd-tree | 第43-44页 |
| ·基于CUDA的光线投射算法 | 第44-45页 |
| ·基于CUDA架构的投射线程分配与映射 | 第44-45页 |
| ·医学体数据的CUDA光线投射算法 | 第45页 |
| ·基于八叉树编码的CUDA光线投射算法 | 第45-47页 |
| ·八叉树数据体素编码 | 第45-46页 |
| ·光线与体数据求交 | 第46页 |
| ·本章算法实现步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·本文的工作总结 | 第55页 |
| ·未来的研究工作 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
