Abstract
Abstract Perspective views provide a powerful depth cue and thus aid the interpretation of complicated images. The main drawback of current perspective volume rendering is the long execution time. In this paper, we present an efficient perspective volume rendering algorithm based on coherency between rays. Two sets of templates are built for the rays cast from horizontal and vertical scanlines in the intermediate image which is parallel to one of volume faces. Each sample along a ray is calculated by interpolating neighboring voxels with the pre-computed weights in the templates. We also solve the problem of uneven sampling rate due to perspective ray divergence by building more templates for the regions far away from a viewpoint. Since our algorithm operates in object-order, it can avoid redundant access to each voxel and exploit spatial data coherency by using run-length encoded volume. Experimental results show that the use of templates and the object-order processing with run-length encoded volume provide speedups, compared to the other approaches. Additionally, the image quality of our algorithm improves by solving uneven sampling rate due to perspective ray di vergence.
원근 투영에 의해 만들어 진 영상은 물체에 대한 거리감을 얻게 해 줌으로써 복잡한 구조물을 해석하는 데 도움을 준다. 현재 원근 투영 볼륨 렌더링의 가장 큰 단점은 실행시간이 길다는 점에 있다. 본 논문에서는 원근 광선들 간의 규칙성을 이용하여 원근 투영 볼륨 렌더링을 효율적으로 처리하는 방법을 소개한다. 볼륨의 한 면과 평행인 중간 화상의 각 수평 스캔라인과 수직 스캔라인으로부터 출발한 광선들에 대해 원형(template)들을 만든다. 광선 위의 샘플들은 원형에 미리 계산되어 있는 가중치를 사용하여 샘플 주변의 복셀들을 가중치 평균하여 얻는다. 이러한 원형의 사용은 볼륨 렌더링에서 많은 부분을 차지하고 있는 재샘플링 시간을 줄일 수 있게 해 준다. 뿐만 아니라, 본 알고리즘은 화상순서가 아니라 객체순서로 렌더링을 하므로 각 복셀을 한번 씩 만 접근하여 처리하고 런-길이 부호화된 볼륨을 사용하여 데이타 응집성의 특성을 이용함으로써 알고리즘을 더욱 가속화한다. 또한, 볼륨을 시점으로부터의 거리에 따라 여러 구역으로 나누어 각 구역에서 광선의 간격을 새로 조정함으로써 원근 광선의 발산으로 인해 샘플링 밀도가 감소하는 문제를 해결한다. 성능 평가 및 다른 방법과의 비교를 통해 원형의 사용과 객체순서 처리로 인한 속도 향상을 분석한다. 또한, 샘플링 밀도의 유지로 인해 화질이 향상된 결과를 보인다.