• 제목/요약/키워드: cache-efficient rendering

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단일 명령 복수 데이터 연산과 순차적 메모리 참조를 이용한 효율적인 최대 휘소 투영 볼륨 가시화 (Efficient Maximum Intensity Projection using SIMD Instruction and Streaming Memory Transfer)

  • 계희원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.512-520
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    • 2009
  • 최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.

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볼륨 데이터를 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 기법 (Cell-Based Wavelet Compression Method for Volume Data)

  • 김태영;신영길
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권11호
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    • pp.1285-1295
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    • 1999
  • 본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-? 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.