Direct Volume Rendering(DVR) renders by projecting data into a two-dimensional space without calculating the volume surfaces. In DVR, the transfer function(TF) assigns light properties such as color and transparency to the volume. However, it takes a long time for beginners to manipulate TF to understand volume data and assign colors. This paper proposes an approach to colorize the volume using sample images for intuitive volume rendering. We also discuss color extraction methods using K-means clustering.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.169-172
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2000
Direct volume rendering has yet been restricted to high-end graphic workstations and special-purpose hardware, due to the large amount of trilinear interpolation, that are necessary to obtain high image quality. In this paper, we implemented the volume rendering techniques using the 2D-texture at the environment of standard PC hardware. In addition, we show how multi-texturing capabilities of modern PC graphics board are enable to volume rendering. Besides using extended OpenGL function, we improved pixel operations and rendering capacity.
Direct volume rendering (DVR) is an important 3D visualization method for medical images as it depicts the full volumetric data. However, because DVR renders the whole volume, regions of interests (ROIs) such as a tumor that are embedded within the volume maybe occluded from view. Thus, conventional 2D cross-sectional views are still widely used, while the advantages of the DVR are often neglected. In this study, we propose a new visualization algorithm where we augment the 2D slice of interest (SOI) from an image volume with volumetric information derived from the DVR of the same volume. Our occlusion-based DVR augmentation for SOI (ODAS) uses the occlusion information derived from the voxels in front of the SOI to calculate a depth parameter that controls the amount of DVR visibility which is used to provide 3D spatial cues while not impairing the visibility of the SOI. We outline the capabilities of our ODAS and through a variety of computer tomography (CT) medical image examples, compare it to a conventional fusion of the SOI and the clipped DVR.
This paper proposes a method which visualizes MRI head data in 3 dimensions with direct volume rendering. Though surface rendering is usually used for MRI data visualization, it has some limits of displaying little speckles because it loses the information of the speckles in the surfaces while acquiring the information. Direct volume rendering has ability of displaying little speckles, but it doesn't treat MRI data because of the data features of MRI. In this paper, we try to visualize MRI head data in 3 dimensions as follows. First, we separate the brain region from the head region of MRI head data, next increase the pixel level of the brain region, then combine the brain region with the increased pixel level and the head region without brain region, last visualizes the combined MRI head data with direct volume rendering. We segment the brain region from head region based on histogram threshold, morphology operations and snakes algorithm. The proposed segmentation method shows 91~95% similarity with a hand segmentation. The method rather clearly visualizes the organs of the head in 3 dimensions.
Direct volume rendering (DVR) is a commonly used method to visualize inner structures in 3D volumetric datasets. However, conventional volume rendering on a 2D display lacks depth perception due to dimensionality reduction caused by ray casting. In this work, we investigate how emerging Virtual Reality (VR) can improve the usability of direct volume rendering. We developed real-time high-resolution DVR system in virtual reality, and measures the usefulness of volume rendering with improved depth perception via a user study conducted by 38 participants. The result indicates that virtual reality significantly improves the usability of DVR by allowing better depth perception.
As volume rendering has been applied for computer game, the visualization of volume data with surface data in one scene has been required. Though a hybrid rendering of volume and surface data have been developed using the GPGPU functionality, computer games which run on low-level hardware are difficult to perform the hybrid rendering. In this paper, we propose a new hybrid rendering based on DirectX 9.0 and general hardware. We generate the layered depth images from surface data using a new method to reduce the depth complexity and generation time. Then, we perform the hybrid rendering using the layered depth images. In the rendering process, we suggest a new method to transform the coordinate system from a surface coordinate to a volume coorinate and propose an accelerated rendering technique. As the result, we can perform volume-surface hybrid rendering in an efficient way.
In this paper, we describe an implementation technique that extends the classification and shading capabilities offered by previously reported hardware-assisted volume rendering algorithms. In designing our rendering scheme, we exploited the programmable shader technology supported by the latest consumer PC graphics hardware. Our direct volume rendering technique enables to simultaneously display up to four materials, and to dynamically control gradient magnitude to emphasize or de-emphasize surface boundaries. It can easily create lighting effects such as light source attenuation, depth cueing, and multiple light sources that were often difficult to realize in previous hardware-assisted volume rendering.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.1
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pp.55-64
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2012
The advantage of direct volume rendering is to visualize structures of interest in the volumetric data. However it is still difficult to simultaneously show interior and exterior structures. Recently, cone beam computed tomography(CBCT) has been used for dental diagnosis. Despite of its usefulness, there is a limitation in the detection of interior structures such as pulp and inferior alveolar nerve canal. In this paper, we propose an efficient volume rendering model for visualizing important interior as well as exterior structures of dental CBCT. It is based on the concept of illustrative volume rendering and enhances boundary and silhouette of structures. Moreover, we present a new method that assigns a different color to structures in the rear so as to distinguish the front ones from the rear ones. This proposed rendering model has been implemented on graphics hardware, so that we can achieve interactive performance. In addition, we can render teeth, pulp and canal without cumbersome segmentation step.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.5
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pp.75-83
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2019
Direct volume rendering is a widely used method for visualizing three-dimensional volume data such as medical images. This paper proposes a method for applying depth-of-field effects to volume ray-casting to enable more realistic depth-of-filed rendering in direct volume rendering. The proposed method exploits a camera model based on the human perceptual model and can obtain realistic images with a limited number of rays using jittered lens sampling. It also enables interactive exploration of volume data by on-the-fly calculating depth-of-field in the GPU pipeline without preprocessing. In the experiment with various data including medical images, we demonstrated that depth-of-field images with better depth perception were generated 2.6 to 4 times faster than the conventional method.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.27-31
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2014
In this paper, an overview of segmentation and 3D visualization methods are presented. Commonly, the two kinds of methods are used to visualize organs and vessels into 3D from medical images such as CT(A) and MRI - Direct Volume Rendering (DVR) and Iso-surface Rendering (IR). DVR can be applied directly to a volume. It directly penetrates through the volume while it determines which voxels are visualizedbased on a transfer function. On the other hand, IR requires a series of processes such as segmentation, polygonization and visualization. To extract a region of interest (ROI) from the medical volume image via the segmentation, some regions of an object and a background are required, which are typically obtained from the user. To visualize the extracted regions, the boundary points of the regions should be polygonized. In other words, the boundary surface composed of polygons such as a triangle and a rectangle should be required to visualize the regions into 3D because illumination effects, which makes the object shaded and seen in 3D, cannot be applied directly to the points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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