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J-GLOBAL ID：201702271423001587   整理番号：17A0401660

GPU上でのボリュームレンダリングのためのマルチスケール河川還元【Powered by NICT】

Multi-scale stream reduction for volume rendering on GPUs

著者 (5件)： Jiang Yatong (Shandong University, Weihai, China) ,  Rho Seungmin (Department of Multimedia, Sungkyul University, Korea) ,  Zhang Yingping (Information & Communication Company of Hunan EPC, Changsha, China) ,  Jiang Feng (School of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yin Jian (Shandong University, Weihai, China)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 47  号： PA  ページ： 133-141  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,規則的なスカラー場のGPUベース対話型可視化のための一様加速フレームワークを提案した。,オブジェクト空間と画像空間の両方における体積場のコヒーレンスを利用するために,体積場を表現するために一般的なバイスペースレンダリング指標(BSRP)を提案した。これらBSRPは,マルチスケール方法でボクセルを索引できるpointerlessツリー構造に組織化される。BSRPに基づいて,BSRPインデックス有効ボクセル(すなわち,マーチングキューブにおける能動的ボクセルまたは体積レイキャスティングにおける空空間)を高速に処理する新しいマルチスケール河川還元(MSSR)アルゴリズムを提案した。オブジェクト空間では,MSSRは最小のオーバヘッドでマルチスケールBSRPを用いた無効ボクセルのを迅速に事前計算ツリー構造を利用するので,cannoticeably有効なボクセルの分類,走査と圧密の複雑さを減少させる。画像空間,与えられた視野パラメータでは,有効なボクセルを含むBSRPは粗いスケールにおける切捨てる。MSSRは体積レイキャスティングのための無損失線セグメント,外部および内部空間の両方がスキップとしてそれらを拡張した。筆者らのフレームワークはボリュームレンダリングアルゴリズムを分解マルチスケール流れを処理するいくつかのデータ並列段階,現代GPUの大規模並列アーキテクチャに効率的にマッピングされるにによる加速問題を検討した。提案MSSRアルゴリズムのおかげで,提案フレームワークでは等,伝達関数と展望パラメータの変化,相互作用をしばしば必要とするシナリオで特に効率的なに影響されない。実験を行いその結果,提案フレームワークの性能は,最先端のアルゴリズムより優れていることを実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ツリー構造 ,  河川 ,  アルゴリズム ,  画像 ,  コヒーレンス ,  スカラー場 ,  圧密 ,  ボクセル ,  *ボリュームレンダリング ,  伝達関数 ,  高速度
準シソーラス用語： レイキャスティング ,  マーチングキューブ ,  対話型可視化 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： GPU ,  マーチングキューブ ,  ボリュームレイキャスティング

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  ボリュームレンダリング ,  マルチスケール ,  河川 ,  還元