《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于GPU與Monte-Carlo的體繪制光線投射算法的研究
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第18期
張春凱, 楊 猛, 劉金剛
(首都師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)聯(lián)合研究院,北京 100040)
摘要: 體繪制過程中等距離采樣在顯示效果不理想的情況下,每減少一個(gè)采樣步長(zhǎng)會(huì)增加大量采樣點(diǎn),大大增加了體繪制過程中的計(jì)算負(fù)擔(dān)。針對(duì)這個(gè)問題,提出了一種基于Monte-Carlo積分方法的光線投射實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)體繪制算法,采用Monte-Carlo積分方法解決了光照明方程中的積分問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在顯示效果幾乎一樣的前提下,采用本文的方法繪制效率提高了十多幀。
Abstract:
Key words :

摘  要: 體繪制過程中等距離采樣在顯示效果不理想的情況下,每減少一個(gè)采樣步長(zhǎng)會(huì)增加大量采樣點(diǎn),大大增加了體繪制過程中的計(jì)算負(fù)擔(dān)。針對(duì)這個(gè)問題,提出了一種基于Monte-Carlo積分方法的光線投射實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)體繪制算法,采用Monte-Carlo積分方法解決了光照明方程中的積分問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在顯示效果幾乎一樣的前提下,采用本文的方法繪制效率提高了十多幀。
關(guān)鍵詞: 體繪制; 光線投射; 蒙特卡洛

 自20世紀(jì)80年代科學(xué)計(jì)算可視化(Visualization in Scientific Computing)的概念被提出后,三維體數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)便開始成為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域,并最終形成了體繪制技術(shù)體系[1]??茖W(xué)計(jì)算可視化的基本含義是運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的原理和方法,將科學(xué)與工程計(jì)算產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形、圖像,以直觀的形式表現(xiàn)其物理屬性或統(tǒng)計(jì)屬性。直接體繪制技術(shù)是科學(xué)可視化的重要研究?jī)?nèi)容,目前在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的直接體繪制有著繪制速度慢、交互性差等缺點(diǎn)。
 體繪制技術(shù)是依據(jù)三維數(shù)據(jù),將所有的體細(xì)節(jié)同時(shí)展現(xiàn)在二維圖像的技術(shù),利用體繪制技術(shù),可以在一幅圖像中顯示更多物質(zhì)的綜合分布情況,并且可以通過不透明度的控制,反映等值面的情況[2]。由于體數(shù)據(jù)通常具有信息量大、繪制復(fù)雜度高的特點(diǎn),很難滿足人們實(shí)時(shí)顯示跟交互的需求,因此,體繪制必須與相應(yīng)的加速技術(shù)和策略相結(jié)合。現(xiàn)有的體繪制加速技術(shù)主要分為空體素剔除、提前不透明度截止、硬件加速三類,其中前兩類屬于軟件加速,利用對(duì)體數(shù)據(jù)的處理、體數(shù)據(jù)的渲染流程進(jìn)行優(yōu)化等方法來達(dá)到加速的目的,但是這種加速方法加速有限,很難達(dá)到實(shí)時(shí)交互。第三類硬件加速又可分為專用圖形硬件加速與通用圖形處理器加速,但是專用圖形硬件成本高,而通用圖形處理器比較普及,尤其是可編程GPU(Graphics Processing Uint)的出現(xiàn),為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)體繪制技術(shù)提供了強(qiáng)大硬件支持。
 基于GPU的加速技術(shù)首先由Cullip和Neumann[3]提出,Cabral等人對(duì)這項(xiàng)技術(shù)作了改進(jìn)并驗(yàn)證了體繪制通過硬件加速的可行性[4], KRUGER J等人將提前不透明度截止、空體素剔除技術(shù)等應(yīng)用到基于GPU的體繪制中,進(jìn)一步提高了體繪制的速度。
 本文采用了Monte-Carlo方法計(jì)算光照方程。本文描述了基于GPU的光線投射算法的總體流程,詳細(xì)描述了如何將Monte-Carlo積分法運(yùn)用于全局光照模型中, 實(shí)驗(yàn)表明,采用隨機(jī)采樣的Monte-Carlo方法比等步長(zhǎng)采樣的黎曼方法具有更好的可交互性。
1 光線投射算法
1.1光線投射算法

    光線投射算法是一種基于圖像序列的直接體繪制算法。其原理是從圖像的每一個(gè)像素沿固定方向發(fā)射一條射線,沿著該射線對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行等距離采樣。通常使用三線性插值作為重建濾波器。簡(jiǎn)言之,每個(gè)重采樣點(diǎn)的值通過一個(gè)映射表產(chǎn)生一個(gè)RGBA四元組,該四元組封裝了該點(diǎn)的發(fā)射與吸收參數(shù)等光學(xué)屬性[5]。然后體渲染積分器會(huì)通過從前向后或者從后向前的方式將顏色與透明度混合來計(jì)算該點(diǎn)的像素顏色值,通常的方式是從前向后混合,原理圖如圖1所示。

    早期的光線投射算法完全基于軟件實(shí)現(xiàn),繪制效率受到較大的限制。隨著可編程圖形硬件的發(fā)展,越來越多的光線投射算法開始基于硬件實(shí)現(xiàn), 達(dá)到了比純軟件算法高出一個(gè)數(shù)量級(jí)的計(jì)算效率。
1.2 基于GPU的光線投射算法
 基于GPU的光線投射技術(shù)是將整個(gè)渲染體(volume)存儲(chǔ)在一個(gè)簡(jiǎn)單的3D紋理中,然后調(diào)用片段程序向渲染體中投射光線。在渲染體中的每一個(gè)像素/片段都對(duì)應(yīng)了一條射線,這條射線的參數(shù)方程可用式(1)表示:
  
    圖2說明了通過光柵化對(duì)光線投射的入射點(diǎn)、射出點(diǎn)、方向進(jìn)行初始化。從圖3可知,光線的起點(diǎn)是由體包圍盒的前表面決定,終點(diǎn)是由體包圍盒的后表面決定的。光線在這個(gè)空間里進(jìn)行采樣,通常以一個(gè)恒定的采樣速率進(jìn)行?,F(xiàn)在的GPU,一個(gè)簡(jiǎn)單的渲染通路和光線投射的片段著色程序,通過由前向后的順序渲染渲染體,就可以生成深度圖片(如圖1所示)?;贕PU的光線投射算法是在此基礎(chǔ)上應(yīng)用了空體素剔除與提前不透明度等加速算法,其算法流程如圖4所示。

 

 

2 在體繪制中應(yīng)用Monte-Carlo方法
2.1 散射效果

 散射是使光改變其直線傳播的一個(gè)物理過程,散射現(xiàn)象包括光的折射、反射、透射等現(xiàn)象。簡(jiǎn)單的散射現(xiàn)象使用Phong光照模型來模擬,舉例來說,如果光線照射在一個(gè)球形表面上,散射光依據(jù)球的表面法線均勻地分布在整個(gè)球形表面之上,而鏡面光則作用在以幾何反射光線為中心的一個(gè)扇形區(qū)域。更復(fù)雜的模型材質(zhì)效果需要利用雙向反射分布函數(shù)BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)來描述。
 在某一表面上一點(diǎn)x的雙向反射分布函數(shù)(BRDF)fr(x,λ,wi,wo)說明了光線在該點(diǎn)的反射情況。該函數(shù)的參數(shù)是:入射光的方向wi、反射光的方向wo、光線的波長(zhǎng)?姿,返回值是反射光強(qiáng)占入射光強(qiáng)的百分比。在很多應(yīng)用程序中,特別是實(shí)時(shí)的程序中,局部的光照明模型利用點(diǎn)光源組合而成,也就是說光源由一個(gè)或者幾個(gè)獨(dú)立的光源組成,光線的方向可能有一個(gè)或者幾個(gè)方向。一個(gè)光源應(yīng)用雙向反射分布函數(shù)得到的渲染公式如下:


    由此說明I′的估算值與積分I的值相同,I′被稱為Monte-Carlo積分。本文在原有的基于GPU的光線透射算法基礎(chǔ)上運(yùn)用了Monte-Carlo方法計(jì)算式(4),得到結(jié)果,從而使GPU在計(jì)算過程中采樣點(diǎn)減少,速度加快,可交互性增強(qiáng)。
    在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中,使用黎曼積分可能會(huì)存在以下兩個(gè)缺點(diǎn):
    (1)如果f(x)頻率特別高,等距離采樣不可避免地會(huì)造成走樣,即使采樣點(diǎn)的數(shù)目增加特別多,走樣現(xiàn)象也還是會(huì)特別嚴(yán)重;
    (2)黎曼積分依賴于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。舉例而言,如果對(duì)一個(gè)三維數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,可能會(huì)采集10×10×10=1 000個(gè)采樣點(diǎn),若此時(shí)發(fā)現(xiàn)得到的結(jié)果產(chǎn)生的圖像錯(cuò)誤非常大,接下來可能會(huì)采用11×10×10=1 100個(gè)采樣點(diǎn),即在一個(gè)方向多采集一個(gè)點(diǎn),就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)采集樣本增加100個(gè)額外的采樣點(diǎn),造成數(shù)據(jù)量激增。
    采用Monte-Carlo方法可有效地避免以上兩點(diǎn),針對(duì)問題(1),采用Monte-Carlo方法下的隨機(jī)采樣,可能會(huì)產(chǎn)生一定的擾動(dòng),但是視覺效果比走樣更加容易讓人接受,因?yàn)槿藗兊难劬?duì)于走樣要比擾動(dòng)敏感的多。對(duì)于問題(2),隨機(jī)采樣更加容易避免,不受數(shù)據(jù)格式的影響,隨機(jī)采樣可以每次只增加一個(gè)采樣點(diǎn),直到達(dá)到要求的精度為止。

幀率為38 S/s,前者比后者每秒多22幀。對(duì)比可得,本文方法提高了體繪制的可交互性。

    由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,基于GPU與Monte-Carlo的光線投射體繪制有很大的加速效果。
    本文描述了基于GPU的光線投射體繪制機(jī)制,用Monte-Carlo積分替代等步長(zhǎng)采樣來計(jì)算光照方程,避免了體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的依賴性,有效消除了失真走樣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的算法在基本保持原有視覺效果的前提下大幅提高了渲染效率。
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