직접 볼륨 렌더링은 볼륨 표면의 연산 없이 2차원 공간에 투영하여 렌더링 한다. 직접 볼륨 렌더링에서 전이함수(TF)는 볼륨에 색상과 투명도와 같은 광원 특성을 할당하는데 활용된다. 하지만 초보자가 TF를 조작하여 볼륨데이터를 파악하고 색상을 할당하기까지 오랜 시간이 필요합니다. 본 논문에서는 직관적인 볼륨 렌더링을 위해 인터넷에서 수집한 이미지를 사용하여 TF에 볼륨의 색상을 매핑하는 접근 방식을 제안한다. 또한 우리는 K-means 클러스터링을 활용한 색상 추출 방법을 토의한다.
본 논문에서는 BCC (body-centered cubic) 볼륨 데이터의 등 가면을 GPU(graphics processing unit)에서 실시간으로 레이 캐스팅 렌더링하는 방법을 제시한다. 우선 준-보합 전치필터를 적용한 후 7-방향 박스-스플라인 필터를 기반으로 하여 4차 스플라인 함수로 볼륨데이터를 복구한다. 그래픽스 하드웨어에서 실시간 렌더링을 하기 위해, 참조테이블 및 조건 분기를 사용하지 않고 데이터 인출시의 비용을 줄이도록 쉐이더 코드를 최적화하였다. 본 방법을 기존의 BCC 레이 캐스팅과 비교해 본 결과, 비슷한 성능의 기존 방법에 비해 렌더링 속도는 20% 이상 빨라졌고 렌더링 이미지의 품질은 가장 좋았다.
본 논문에서는 그래픽 하드웨어를 이용한 텍스처기반 볼륨렌더링으로 DRR 영상을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안방법은 크게 세단계로 구성된다. 첫째, CT 영상 슬라이스 데이터에서 각 슬라이스를 최인접보간법으로 보간함으로써 등방해상도의 볼륨데이터를 생성한다. 둘째, 그래픽 하드웨어의 메모리용량 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 텍스처 메모리의 효율적 관리방법을 제시한다. 셋째, 텍스처기반 볼륨렌더링을 이용해서 X-ray 영상과 유사한 투시투영한 DRR 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위해서 인공 심장 데이터를 사용한다. 제안방법의 수행시간과 화질을 평가하기 위해서 기존 광선추적법, 복셀투영법을 적용한 DRR 영상과 비교 분석하였다. 실험결과 제안 방법은 기존 방법에 비해서 빠르게 DRR 영상을 생성하였고, 영상의 화질 또한 광선추적법의 결과 영상의 화질만큼 좋은 영상을 생성하였기 때문에 실시간 정합에 적합하였다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
볼륨렌더링(volume rendering)은 3차원의 물체 내부를 가시화하기 위한 기법이다. 여기서는 물체를 복셀(voxel)이라 불리는 미소한 입방체나 미립자의 집합으로 표현하며 의료영상 등 다양한 분야에 이용된다. 볼륨렌더링은 전통적인 렌더링 방법으로 표현할 수 없는 물체의 내부나 반투명한 물체를 표현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 방대한 데이터를 다루기 때문에 컴퓨터의 성능이 좋아야 하고 처리시간이 오래 걸린다. 미츠비시사는 PC에서 쉬어-웝(shear-warf) 방법을 기반으로 실시간 볼륨렌더링을 할 수 있는 전용 하드웨어인 볼륨프로(VolumePro)를 발표했다. 하지만 볼륨프로는 직교투영만을 하기 때문에 투시투영을 하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(Cropping)을 이용한 서브볼륨(Subvo1ume)을 활용하여 투시투영에 근접한 효과를 보여주는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 영상 볼륨 데이터의 내부 3차원 객체들을 표현하기 위하여 색상 전이함수와 불투명도 전이함수를 사용하였다. 대체로 전이함수에서 경계부분이 만나는 지점의 값 설정이 모호하므로 볼륨 렌더링의 대상이 되는 시각 객체를 구분하기 위하여 영상이 가지는 특징들과 각 객체들 사이의 분할방법으로 객체 경계의 특징값 추출에 역점을 두었다. 따라서 공간상의 영상 기울기 특징 값을 추출하였으며 GPU의 효율을 증대시켜서 다차원 전이함수를 생성하였다. 그러므로 이 함수들을 그래픽 하드웨어 기반에 3차원 질감사상의 객체 경계 가시화 방법을 수행함으로써 좋은 연구결과를 얻게 되었다.
본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.
볼륨프로는 일반 PC상에서도 실시간 볼륨렌더링이 가능하도록 고안된 하드웨어이다. 그러나 볼륨프로는 직교투영(orthographic projection) 기능만 제공하기 때문에 가상 내시경과 같이 투시투영 (perspective projection)이 필요한 분야에는 이용할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 볼륨 데이터를 여러 개의 슬랩(slab)으로 분할하여 투시투영을 근사 하는 방법이 소개되었으나 이 방법은 시각 절두체에 포함되지 않은 부분까지 렌더링 하기 때문에 처리시간이 길어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(cropping) 기능을 이용하여 볼륨 데이타를 여러 개의 서브볼륨으로 분할함으로써 효율적인 투시투영이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시각 절두체(view frustum)에 포함되는 부분만 렌더링하므로 슬랩을 이용하는 기존 방법과 동일한 화질을 가지면서 처리시간을 단축시킨다.
사실적인 볼륨 렌더링을 위해서는 음영처리 뿐만 아니라 조명 효과를 계산하는 것이 필수적이다. 높은 품질의 결과영상을 만들어내기 위해서는 전역 조명을 표현할 필요가 있는데, 빛의 직접적인 영향과 산란에 따른 간접적인 영향을 고려해야 한다. 이러한 연산을 수행하기 위해서는 많은 자원이 필요하고, 특히 볼륨 데이터처럼 대용량의 데이터로 렌더링 할 때는 매우 많은 비용이 소모된다. 본 논문에서는 각 재질에 대해 물리적 법칙에 따른 산란자 템플릿을 생성한다. 각 물체들이 가지는 재질 특성을 고려하여 램버트 조명 모델을 기반으로 템플릿의 광자들을 저장한다. 본 논문에서 볼륨 렌더링을 할 때, 볼륨 내부에서 샘플링 되는 복셀을 기준으로 템플릿에 저장된 광자를 이용해 차폐를 검사하고, 산란에 따른 전역 조명을 표현한다. 재질별로 템플릿을 생성하기 때문에 매우 복잡한 물질들로 구성된 것만 아니라면 적은 자원을 필요로 하며, 간단한 연산을 통해 적은 비용으로 볼륨 내부의 산란을 표현할 수 있다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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