최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.
본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.
최근 모바일 기기성능의 비약적인 향상에도 불구하고 아직 발열과 배터리의 한계로 인하여 PC 플랫폼에 비해 성능이 제한적이다. 따라서 고화질의 렌더링을 위하여 모바일 광선 추적 기술을 적용하는데 있어, 주 광선 계산은 래스터화 기반의 OpenGL ES 렌더링으로 대치한 후 이차 광선만을 추적하는 방법을 고려할 수 있다. 이 경우 전체 렌더링 과정에서 이차 광선의 추적 비용이 대부분의 시간을 차지하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 동적인 장면 렌더링 시 응집성이 떨어지는 이차 광선의 탐색 성능을 개선하는 볼륨 격자 구조 방법을 제안한다. 이를 위해 가능한 모든 이차 광선을 정해진 적은 수의 샘플링 광선으로 모델링하여, 균일 격자 구조의 단점인 광선 추적 경로상의 모든 셀을 방문해야하는 문제를 완화하는 방법으로 격자 탐색의 성능을 향상시켰다. 또한 전체 렌더링 성능을 향상시키기 위하여 모바일 기기의 CPU와 GPU를 효과적으로 활용할 수 있는 하이브리드 렌더링 파이프라인을 제안한다.
Scientific volume visualization addresses the representation, manipulation, and rendering of volumetric data sets, providing mechanisms for looking closely into structures and understanding their complexity and dynamics. In the past several years, a tremendous amount of research and development has been directed toward algorithms and data modeling methods for a scientific data visualization. But there has been very little work on developing a mathematical volume model that feeds this visualization. Especially, in flow visualization, the volume model has long been required as a guidance to display the very large amounts of data resulting from numerical simulations. In this paper, we focus on the mathematical representation of volumetric data sets and the method of extracting meaningful information from the derived volume model. For this purpose, a B-spline volume is extended to a high dimensional trivariate model which is called as a flow visualization model in this paper. Two three-dimensional examples are presented to demonstrate the capabilities of this model.
초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.
Visualization of three dimensional medical images has been studied in many ways. For CT and MRI data, 3D rendering schemes are commercially available and widly used. However visualization of ultrasonic 3D data is not popular yet, even though its potentional in medical diagnosis seems very high. In this paper we try to visualize 3D ultrasonic data. The basic method is adopted from the volume rendering technique. Based on the characteristics of the ultrasonic images, 3D visualization algorithm is developed and applied for the 3D image set of a dog heart.
본 논문은 비정렬 격자 볼륨 렌더링을 위한 다중 코어 CPU기반의 메모리 효율적 광선 투사 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 Bunyk 광선 투사(ray casting) 알고리즘에 기반을 두며, Bunyk 알고리즘의 높은 메모리 소모량 문제를 개선하기 위해 스레드별로 고정된 크기의 지역 버퍼를 할당한다. 지역 버퍼는 최근 방문된 면(face)의 정보를 저장하며, 이 정보는 다른 광선들에 의해 재사용되거나 다른 면의 정보로 대체된다. 지역 버퍼에 저장된 정보의 활용률을 높이기 위해 본 연구는 이미지 평면을 기반으로 일관성(coherency)이 높은 광선들을 하나의 광선 그룹으로 묶고, 생성된 광선 그룹들을 스레드들에게 분배한다. 각각의 스레드들은 할당 받은 광선 그룹들을 지역 버퍼를 활용하여 독립적으로 처리한다. 본 연구는 또한 지역 버퍼 활용률을 더욱 높이기 위해 면의 번호에 기반을 둔 해시 함수를 제안한다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해 제안하는 알고리즘을 서로 다른 크기의 비정렬 격자에 적용하였으며, 면 정보 저장을 위해 Bunyk 알고리즘 대비 약 6%의 메모리만 사용하여 정확한 볼륨 렌더링을 수행할 수 있었다. 이처럼 훨씬 적은 메모리 사용에도 불구하고 Bunyk 알고리즘과 대등한 성능을 보여주었으며, 대용량 데이터에 대해서는 최대 22% 높은 성능을 보여주었다. 이는 본 연구의 효용성 및 대용량 데이터의 볼륨 렌더링에 대한 적합성을 증명하는 결과이다.
In this paper, we visualized 3-dimensional volume of heart using volume method by thresholding in EBT slices data. Volume rendering is the method that acquire the color by casting a pixel ray to volume data. The gray level of heart region is so high that we decide heart region by thresholding method. When a pixel ray is cast to volume data, the region that is higher than threshold value becomes heart region. We effectively rendered the heart volume and showed the 3-dimensional heart volume.
웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다.
Meteorological data contains observation and numerical weather prediction model output data. The computerized analysis and visualization of meteorological data often requires very high computing capability due to the large size and complex structure of the data. Because the meteorological data is frequently formed in multi-variables, 3-dimensional and time-series form, it is very important to visualize and analyze the data in 3D spatial domain in order to get more understanding about the meteorological phenomena. In this research, we developed interactive 3-dimensional visualization techniques for visualizing meteorological data on a PC environment such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line. The visualization techniques developed in this research are expected to be effectively used as basic technologies not only for deeper understanding and more exact prediction about meteorological environments but also for scientific and spatial data visualization research in any field from which three dimensional data comes out such as oceanography, earth science, and aeronautical engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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