会议

体可视化研讨会

内容:体可视化研讨会是一个学术会议。会议主要发表在以下领域:体绘制和渲染(计算机图形学)。在整个生命周期中,该会议发表了123篇论文,获得了6918次引用。
论文
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学报的文章 DOI
1994年10月17日
文摘:体绘制和重建围绕求解两个相关的积分方程:体绘制积分(广义Radon变换)和滤波后投影积分(Radon反变换)。这两个方程具有相同的数学形式,可以在维度上进行分解,并在一系列重新采样的图像上使用黎曼和逼近。当被视为一种纹理映射和帧缓冲积累的形式时,巨大的硬件支持的性能加速是可能的。

1047年引用


学报的文章 DOI
戈登首日 1詹姆斯·w·Durkin 2 机构(2
1998年10月01
TL;博士:证明了对于一类标量体积数据,即当感兴趣的区域是不同材料之间的边界时,可以由三个量之间的关系生成一个使边界容易可见的传递函数。
文摘:尽管直接体绘制是可视化体数据中复杂结构的强大工具,但控制渲染过程的参数空间的大小和复杂性使生成信息渲染具有挑战性。特别是,传递函数的规范——从数据值到可渲染的光学属性的映射——通常是一项耗时且不直观的任务。理想情况下,被可视化的数据本身应该提出一个适当的传递函数,它能显示出感兴趣的特征,而不会用不重要的元素掩盖它们。我们证明了这对于大量的标量体积数据是可能的,即感兴趣的区域是不同材料之间的边界。从三个量之间的关系(数据值及其沿梯度方向的一阶和二阶方向导数)可以生成一个传递函数,使边界容易可见。我们称之为直方图体积的数据结构以一种位置无关、计算效率高的方式捕获了整个体积中这些量之间的关系。阐述了直方图体积所测量的理论重要性、直方图体积计算的实现问题,并通过对直方图体积的分析,提出了一种半自动传递函数生成方法。最后给出了该方法在理想合成数据集和真实世界数据集上的结果。

540引用


学报的文章 DOI
艾伦·德 1Kwansik金 1 机构(1
1996年10月01
TL;博士:本文描述了一种新的、易于实现的直接体绘制方法,该方法使用3D纹理贴图进行加速,并集成了定向照明,并将其与剪切-经线分解方法进行了比较。
文摘:本文描述了一种新的、易于实现的直接体绘制方法,该方法使用3D纹理贴图进行加速,并集成了定向照明。该实现被称为volx,在硬件支持三维纹理映射的工作站上以接近交互的速度生成高质量图像。以前报道的方法没有包含光模型,也没有解决大体积的多个纹理映射问题。我们的研betway亚洲究表明,这些扩展对性能的影响大约是10倍。伏特支持正字法,透视和立体视图。本文介绍了该技术的原理和实现,并将其与剪经分解方法进行了比较。将线性数据集转换为包含颜色和不透明度信息的三维纹理图。量子化法向量和查找表提供了效率。描述了一种新的球面镶嵌,它作为法向量量化的基础。描述了一种新的基于梯度的遮蔽准则,其中梯度大小是在现场数据值和材料分类参数的背景下解释的,而不是孤立的。 In the rendering phase, the texture map is applied to a stack of parallel planes, which effectively cut the texture into many slabs. The slabs are composited to form an image.

274引用


学报的文章 DOI
剑黄 1克劳斯•穆勒 2罗杰Crawfis 1德克巴茨 3. + 1更 机构(3.
09年10月2000年
TL;博士:本文评估和比较了四种体绘制算法,它们在统一的直线网格上描述的渲染数据集中已经变得相当流行:光线投射、飞溅、剪切-翘曲和硬件辅助的3D纹理映射,目的是为研究人员和从业者提供关于哪种算法最适合于哪种场景的指导方针。betway亚洲
文摘:本文评价和比较了四种体绘制算法,它们已经成为在统一的直线网格上描述的渲染数据集的流行算法:光线投射、飞溅、剪切-翘曲和硬件辅助的3D纹理映射。为了在各种各样的场景中评估这些算法的优缺点,我们精心选择了一组具有不同特征的真实基准数据集。在渲染过程中,保持所有与算法无关的图像合成参数(如视矩阵、传递函数、光学模型等)不变,以保证渲染结果的公平比较。对图像质量和计算复杂度进行了评估和比较,目的是为研究人员和实践者提供关于哪种算法最适合于哪种场景的指导方针。betway亚洲我们的分析也指出了目前每个算法管道的弱点,并提供了可能的解决方案,以及未来研究的指针。betway亚洲

210引用


学报的文章 DOI
1996年10月01
TL;博士:介绍了一种适用于大型数据集中实时交互和等值修改的近似最优等轮廓化算法和一种适用于规则拓扑网格(包括直线网格和曲线网格)的专门算法。
文摘:我们提出了一种近似于实时交互和修改大型数据集等值的等轮廓算法。预处理步骤选择细胞的子集S,这些细胞被认为是种子细胞。给定一个特定的等等值线,利用高性能的范围搜索提取S中所有与给定等等值线相交的单元。每个连接的组件使用快速等轮廓传播算法扫出。种子点选择和等轮廓传播的重复操作的计算复杂度为O(log n'+k),其中n'为S的大小,k为输出的大小。在最坏的情况下,n'=O(n),其中n是单元格的数量,而在实际情况下,n'比n小一到两个数量级。本文介绍了细胞凸复合体的种子集构造的一般情况,以及一种适用于规则拓扑网格(包括直线网格和曲线网格)的专门算法。

185引用


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