En visualización científica y gráficos por computadora , la representación de volumen es un conjunto de técnicas utilizadas para mostrar una proyección 2D de un conjunto de datos muestreados discretamente en 3D, generalmente un campo escalar 3D .
Un conjunto de datos 3D típico es un grupo de imágenes de cortes 2D adquiridas mediante un escáner CT , MRI o MicroCT . Por lo general, estos se adquieren en un patrón regular (por ejemplo, un corte por cada milímetro de profundidad) y normalmente tienen un número regular de píxeles de imagen en un patrón regular. Este es un ejemplo de una cuadrícula volumétrica regular, con cada elemento de volumen o vóxel representado por un valor único que se obtiene muestreando el área inmediata que rodea al vóxel.
Para representar una proyección 2D del conjunto de datos 3D, primero es necesario definir una cámara en el espacio en relación con el volumen. Además, es necesario definir la opacidad y el color de cada vóxel. Esto generalmente se define usando una función de transferencia RGBA (para rojo, verde, azul, alfa) que define el valor RGBA para cada valor de vóxel posible.
Por ejemplo, un volumen se puede ver extrayendo isosuperficies (superficies de valores iguales) del volumen y representándolas como mallas poligonales o representando el volumen directamente como un bloque de datos. El algoritmo de los cubos en marcha es una técnica común para extraer una isosuperficie a partir de datos de volumen. La representación directa de volúmenes es una tarea computacional intensiva que se puede realizar de varias maneras.
Otro método de renderizado de volumen es la marcha de Ray .
La representación de volumen se distingue de las presentaciones de tomografía de corte fino y, en general, también se distingue de las proyecciones de modelos 3D, incluida la proyección de máxima intensidad . [1] Aún así, técnicamente, todas las representaciones de volumen se convierten en proyecciones cuando se ven en una pantalla bidimensional , lo que hace que la distinción entre proyecciones y representaciones de volumen sea un poco vaga. Sin embargo, los epítomes de los modelos de representación de volumen presentan una combinación de, por ejemplo, coloración [2] y sombreado [3] para crear representaciones realistas y/u observables.
Un renderizador de volumen directo [4] [5] requiere que cada valor de muestra se asigne a la opacidad y un color. Esto se hace con una " función de transferencia " que puede ser una rampa simple, una función lineal por partes o una tabla arbitraria. Una vez convertido a un valor de modelo de color RGBA (para rojo, verde, azul, alfa), el resultado RGBA compuesto se proyecta en el píxel correspondiente del búfer de cuadros. La forma en que se hace esto depende de la técnica de renderizado.
Es posible una combinación de estas técnicas. Por ejemplo, una implementación de deformación por corte podría usar hardware de texturizado para dibujar los cortes alineados en el búfer fuera de la pantalla .
La técnica de fundición de rayos volumétricos se puede derivar directamente de la ecuación de renderizado . Proporciona resultados de muy alta calidad, generalmente considerados como los que proporcionan la mejor calidad de imagen. La proyección de rayos de volumen se clasifica como una técnica de representación de volumen basada en imágenes, ya que el cálculo emana de la imagen de salida, no de los datos de volumen de entrada, como es el caso de las técnicas basadas en objetos. En esta técnica, se genera un rayo para cada píxel de la imagen deseada. Usando un modelo de cámara simple, el rayo comienza en el centro de proyección de la cámara (generalmente el punto del ojo) y pasa a través del píxel de la imagen en el plano de la imagen imaginaria que flota entre la cámara y el volumen a renderizar. El rayo se recorta por los límites del volumen para ahorrar tiempo. Luego, el rayo se muestrea a intervalos regulares o adaptativos en todo el volumen. Los datos se interpolan en cada punto de muestra, se aplica la función de transferencia para formar una muestra RGBA, la muestra se compone en el RGBA acumulado del rayo y el proceso se repite hasta que el rayo sale del volumen. El color RGBA se convierte en un color RGB y se deposita en el píxel de la imagen correspondiente. El proceso se repite para cada píxel de la pantalla para formar la imagen completa.
Esta es una técnica que cambia calidad por velocidad. Aquí, cada elemento de volumen está salpicado , como dijo Lee Westover, como una bola de nieve, sobre la superficie de visualización en orden de atrás hacia adelante. Estos símbolos se representan como discos cuyas propiedades (color y transparencia) varían diametralmente de manera normal ( gaussiana ). También se utilizan discos planos y aquellos con otro tipo de distribución de propiedades según la aplicación. [6] [7]
El enfoque de deformación cortante para la renderización de volumen fue desarrollado por Cameron y Undrill, popularizado por Philippe Lacroute y Marc Levoy . [8] En esta técnica, la transformación de visualización se transforma de modo que la cara más cercana del volumen se alinee con el eje con un búfer de datos de imagen fuera de la pantalla con una escala fija de vóxeles a píxeles. Luego, el volumen se representa en este búfer utilizando la alineación de memoria mucho más favorable y factores fijos de escala y combinación. Una vez que se han renderizado todas las porciones del volumen, el búfer se deforma en la orientación deseada y se escala en la imagen mostrada.
Esta técnica es relativamente rápida en software a costa de un muestreo menos preciso y una calidad de imagen potencialmente peor en comparación con la proyección de rayos. Hay una sobrecarga de memoria para almacenar múltiples copias del volumen, por la capacidad de tener volúmenes alineados cerca del eje. Esta sobrecarga se puede mitigar mediante la codificación de longitud de ejecución .
Muchos sistemas de gráficos 3D utilizan el mapeo de texturas para aplicar imágenes o texturas a objetos geométricos. Las tarjetas gráficas para PC básicas son rápidas a la hora de texturizar y pueden renderizar de manera eficiente porciones de un volumen 3D, con capacidades de interacción en tiempo real. Las GPU para estaciones de trabajo son incluso más rápidas y son la base de gran parte del volumen de visualización de producción utilizado en imágenes médicas , petróleo y gas, y otros mercados (2007). En años anteriores, se utilizaban sistemas de mapeo de texturas 3D dedicados en sistemas gráficos como Silicon Graphics InfiniteReality , el acelerador de gráficos HP Visualize FX y otros. Esta técnica fue descrita por primera vez por Bill Hibbard y Dave Santek. [9]
Estos cortes pueden alinearse con el volumen y representarse en un ángulo con respecto al espectador, o alinearse con el plano de visualización y muestrearse a partir de cortes no alineados a través del volumen. Para la segunda técnica se necesita soporte de hardware de gráficos para texturas 3D.
La textura alineada con el volumen produce imágenes de calidad razonable, aunque a menudo hay una transición notable cuando se gira el volumen.
Debido a la naturaleza extremadamente paralela de la renderización de volumen directa, el hardware de renderización de volumen de propósito especial fue un tema de investigación rico antes de que la renderización de volumen de GPU se volviera lo suficientemente rápida. La tecnología más citada fue el sistema de emisión de rayos en tiempo real VolumePro, desarrollado por Hanspeter Pfister y científicos de Mitsubishi Electric Research Laboratories , [10] que utilizaba un gran ancho de banda de memoria y fuerza bruta para renderizar utilizando el algoritmo de emisión de rayos. La tecnología se transfirió a TeraRecon, Inc. y se produjeron y vendieron dos generaciones de ASIC. El VP1000 [11] fue lanzado en 2002 y el VP2000 [12] en 2007.
Una técnica recientemente explotada para acelerar los algoritmos tradicionales de renderizado de volumen, como el ray-casting, es el uso de tarjetas gráficas modernas. Comenzando con los sombreadores de píxeles programables , la gente reconoció el poder de las operaciones paralelas en múltiples píxeles y comenzó a realizar computación de propósito general en las unidades de procesamiento de gráficos (GPGPU). Los sombreadores de píxeles pueden leer y escribir aleatoriamente desde la memoria de video y realizar algunos cálculos matemáticos y lógicos básicos. Estos procesadores SIMD se utilizaron para realizar cálculos generales, como la representación de polígonos y el procesamiento de señales. En las últimas generaciones de GPU , los sombreadores de píxeles ahora pueden funcionar como procesadores MIMD (ahora capaces de ramificarse de forma independiente) utilizando hasta 1 GB de memoria de textura con formatos de punto flotante. Con tal potencia, prácticamente cualquier algoritmo con pasos que se puedan realizar en paralelo, como la proyección de rayos volumétricos o la reconstrucción tomográfica , se puede realizar con una enorme aceleración. Los sombreadores de píxeles programables se pueden utilizar para simular variaciones en las características de iluminación, sombra, reflexión , color emisivo, etc. Estas simulaciones se pueden escribir utilizando lenguajes de sombreado de alto nivel .
El objetivo principal de la optimización es omitir la mayor cantidad de volumen posible. Un conjunto de datos médicos típico puede tener un tamaño de 1 GB. Para renderizar eso a 30 fotogramas/s se requiere un bus de memoria extremadamente rápido. Saltarse vóxeles significa que es necesario procesar menos información.
A menudo, un sistema de representación de volumen tendrá un sistema para identificar regiones del volumen que no contienen material visible. Esta información se puede utilizar para evitar representar estas regiones transparentes. [13]
Esta es una técnica que se utiliza cuando el volumen se renderiza de adelante hacia atrás. Para un rayo que atraviesa un píxel, una vez que se ha encontrado suficiente material denso, las muestras adicionales no contribuirán significativamente al píxel y, por lo tanto, pueden despreciarse.
El uso de estructuras jerárquicas como octree y BSP -tree podría ser muy útil tanto para la compresión de datos de volumen como para la optimización de la velocidad del proceso de fundición de rayos volumétricos.
La segmentación de imágenes es un procedimiento manual o automático que se puede utilizar para seccionar grandes porciones del volumen que se consideran poco interesantes antes de renderizar; la cantidad de cálculos que deben realizarse mediante proyección de rayos o combinación de texturas se puede reducir significativamente. Esta reducción puede ser de O(n) a O(log n) para n vóxeles indexados secuencialmente. La segmentación de volúmenes también tiene importantes beneficios de rendimiento para otros algoritmos de trazado de rayos . Posteriormente, la segmentación de volumen se puede utilizar para resaltar estructuras de interés.
Al representar regiones menos interesantes del volumen con una resolución más gruesa, se puede reducir la sobrecarga de entrada de datos. En una observación más cercana, los datos en estas regiones se pueden completar mediante lectura de la memoria o del disco, o mediante interpolación . El volumen de resolución más gruesa se vuelve a muestrear a un tamaño más pequeño de la misma manera que se crea una imagen de mapa MIP 2D a partir del original. Estos volúmenes más pequeños también se utilizan por sí mismos mientras se gira el volumen hacia una nueva orientación.
La representación de volumen preintegrada [14] es un método que puede reducir los artefactos de muestreo al precalcular gran parte de los datos requeridos. Es especialmente útil en aplicaciones aceleradas por hardware [15] [16] porque mejora la calidad sin un gran impacto en el rendimiento. A diferencia de la mayoría de las otras optimizaciones, esto no omite vóxeles. Más bien, reduce la cantidad de muestras necesarias para mostrar con precisión una región de vóxeles. La idea es representar los intervalos entre las muestras en lugar de las muestras mismas. Esta técnica captura material que cambia rápidamente, por ejemplo, la transición de músculo a hueso con mucho menos cálculo.
El mallado basado en imágenes es el proceso automatizado de creación de modelos informáticos a partir de datos de imágenes 3D (como resonancia magnética , tomografía computarizada , tomografía computarizada industrial o microtomografía ) para análisis y diseño computacional, por ejemplo, CAD, CFD y FEA.
Para una vista de visualización completa, solo se requiere mostrar un vóxel por píxel (el frontal) (aunque se pueden usar más para suavizar la imagen), si se necesita animación, los vóxeles frontales que se mostrarán se pueden almacenar en caché y su ubicación. en relación con la cámara se puede recalcular a medida que se mueve. Cuando los vóxeles de la pantalla están demasiado separados para cubrir todos los píxeles, se pueden encontrar nuevos vóxeles frontales mediante ray casting o similar, y cuando hay dos vóxeles en un píxel, se puede conservar el frontal.
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