We present a novel GPU-based ray-casting algorithm for volume rendering of unstructured grid data. Our volume rendering system uses a ray-casting method that guarantees accurate rendering results. We also employ the per-pixel intersection list concept in the Bunyk algorithm to guarantee an accurate result for non-convex meshes. For efficient memory access for the lists on the GPU, we represent the intersection lists for all faces as an array with our novel construction algorithm. With the intersection lists, we perform ray-casting on a GPU, and a GPU thread handles each ray. To increase ray-coherency in a thread block and improve memory access efficiency, we extend a prior image-tile-based work distribution method to fit modern GPU architectures. We also show that a prior approach using a per-thread local buffer to reduce redundant computation is not appropriate for modern GPU architectures. Instead, we take an on-demand calculation strategy that achieves better performance even though it allows duplicate computations. We applied our method to three unstructured grid datasets with different characteristics. With a GPU, our method achieved up to 36.5 times higher performance for the ray-casting process and 19.7 times higher performance for the whole volume rendering process compared with the Bunyk algorithm using a CPU core. Also, our approach showed up to 8.2 times higher performance than a GPU-based cell projection method while generating more accurate rendering results. These results demonstrate the efficiency and accuracy of our method.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.276-284
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2022
In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC for high-quality AR and VR services. Cloud rendering is an applied technology of cloud computing. It efficiently handles the rendering of large volumes of 3D content. The conventional VR and AR service is a method of downloading 3D content. The download time is delayed as the 3D content capacity increases. Cloud rendering is a streaming method according to the user's point of view. Therefore, stable service is possible regardless of the 3D content capacity. In this paper, we implemented cloud rendering using WebRTC and analyzed its performance. We compared latency of 100MB, 300MB, and 500MB 3D AR content in 100Mbps and 300Mbps internet environments. As a result of the analysis, cloud rendering showed stable latency regardless of data volume. On the other hand, the conventional method showed an increase in latency as the data volume increased. The results of this paper quantitatively evaluate the stability of cloud rendering. This is expected to contribute to high-quality VR and AR services
의료영상을 이용한 볼륨가시화를 수행할 때, 사용자가 관심있는 영역을 확대 관찰하는 일은 빈번하게 발생한다. 확대 영상에서 나뭇결 결함으로 불리는 문제가 발생하기 때문에, 기존 연구는 교란 샘플링을 이용하여 문제를 해결하였다. 그러나 교란 샘플링 방법은 관찰 영역 경계에서 잡음이 발생하는 문제가 있다. 본 연구는 교란 샘플링 시 경계에서 발생하는 잡음의 원인을 설명하고 그 해결 방법을 제시한다. 잡음 없이 나뭇결 결함을 제거하기 위해, 본 연구는 빈공간교란 기법과 샘플링 위치 정렬 기법을 제안한다. 제안 방법을 통해, 추가 시간 없이 고화질 볼륨가시화 영상을 생성할 수 있다.
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.
이진 볼륨 데이타(binary volume data)는 외과 수술 시뮬레이션(surgical simulation)이나 컬러 볼륨 렌더링과 같이 그레이-스케일 볼륨(gray-scale volume)을 이용하기에는 부적절한 분야에서 유용 하게 사용된다. 본 논문에서는 이진 볼륨을 효과적으로 표현하기 위해서 새로운 자료구조인 슬라이스 기반 이진 쉘(SBS : Slice-based Binary Shell)을 제안하고, 이 자료구조를 이용한 렌더링 알고리즘도 함께 제시한다. 슬라이스 기반 이진 쉘은 렌더링을 위해 필요한 최소한의 표면 복셀(surface voxel)들을 슬라이스 순으로 저장하고 복셀 좌표의 직접 계산을 가능하게 하기 때문에, 다중 개체(multiple objects)를 포함하고 있는 볼륨을 렌더링할 때 매우 효율적이다. 본 논문에서 제시하고 있는 슬라이스 기반 이진 쉘의 렌더링 알고리즘은 특별한 렌더링 가속 하드웨어가 없는 PC에서 100개 이상의 이진 개체들을 1초 내에 렌더링할 수 있다.
볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
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.
Temporal disappearance of weather phenomena effect is frequently observed in flight simulator when large volume of terrain data are processed. This problem was solved by employing culling scheme at static ratio in the existing scheme. However, since this approach causes the irregular rendering speed according to volume of data, it is necessary to develop a new culling scheme to maintain steady rendering speed by adjusting the culling ratio dynamically. In this paper, we propose a new culling scheme to make use of distance of the visibility to determine culling ratio depending on volume of terrain data. The experimental results show that rendering speed is preserved by the proposed scheme without affecting the visuality at rendering the scene and weather phenomena effect together.
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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