体数据可视化.pptx

文档介绍：体数据可视化
体数据
体数据可以理解为三维空间内x, y, z方向延伸的立方体,这个立方体由许多单位正方体所构成,单位正方体被称作“体素”;每一个体素代表着体数据中一小块区域
Voxels=
volume elements
体数据来源
测量数据
如医学数据包括计算机断层扫描(CT)、磁共振成象(MRI),超声(Ultrasound)、正电子发射成像(PET)、单光子发射成像(SPET)、x射线,以及地震地质勘探数据、气象监测数据等。
科学计算或者仿真数据
几何实体的体素化数据
直观上,通常将体数据应当在空间中连续分布;但实际应用中,通常将体数据看做一个三维空间网格上的采样点集
采样、重构
绘制方法
对于三维数据场主要有两种绘制方法:
面绘制方法
体绘制方法
面绘制方法需要根据三维数据场构造出几何图元,然后再行渲染绘制。等值面提取技术是最常用的面绘制方法之一,它可以将原始数据场中某个属性值抽取特定大小范围的轮廓,进而构造三角形网格。
体绘制方法则不用构造中间的几何图元,而是直接由三维数据场,根据数据映射关系生成二维图像。该方法能反映三维数据场的整体信息,绘制图像质量高,绘制效率较低。
加速技术
从数据组织出发
采取分层存储数据结构:八叉树、K-D树
从绘制效率出发
基于GPU的加速技术
并行绘制技术
面绘制
面绘制首先由三维空间数据场构造出中间几何图元,然后由传统的计算机图形学技术实现绘制。
等值面的构造对应特定的阈值,可以对一个或多个等值面进行提取
绘制结果空间结构易于辨识
基本绘制单元是三角面片,可以利用现有的图形硬件实现绘制功能
绘制数据量小,绘制速度快,技术算法成熟
不能反映原始数据的全貌和细节,只是将用户关心的数据特征表现出来
MC 算法(Marching Cubes)
MC算法,首先把三维标量数据离散化为规则六面体三维数据,遍历每个六面体,判断六面体的每个顶点数据与等值面阈值大小关系,然后在六面体的每条边上插值出等值点,再连接等值点形成多边形
MC 算法(Marching Cubes)
采样
阈值