基于序列图像的三维体绘的视线投射算法

基于序列图像的三维体绘的视线投射算法（Ray Casting）

一．体绘算法步骤

1．体数据的生成：
将序列图像的象素数据部分剥离出来（如果是JPG等压缩类型的数据，还需要先解压缩），按照相对的上下层之间的关系，将其存到一内存区中，保存的原则比较简单，即能够根据象素的三维坐标最快的检索到体素的值（此处的象素值可以是灰度值、颜色值或者CT值等）。

2．设置材质的显示属性：
某象素属于何种材质，归根到底还是由象素值来确定，所以在设置材质的时候必须首先设定材质的受用象素值的范围，即该材质的值的上限和下限，进而设定材质的色泽、透明度、镜面反射系数、漫反射系数等其他显示属性。

3．设置光照属性：
设置光源的数目，并设置每个光源的属性：点光源还是平行光源还是环境光源、在点光源的情况下光源的位置、在平行光源的情况下光线投射的方向、光线强度、光强是否有衰减、在衰减的情况下衰减因子如何设定、光源颜色等等。

4．视线投射方向的确定：
根据视窗于物体的相对位置，我们很容易确定视线的方向向量。

5．视线采样：
遍历视窗中的所有象素，由每个象素都发出一条视线，并在视线经过的物体区域进行采样，一般采用用均匀采样的方式，即沿着视线方向，每隔一段距离就进行一次采样，如此便可获取采样位置的坐标，在获取采样坐标后对采样体素进行如下处理：

（1）根据采样位置坐标用三线性插值的方式从体数据当中获取采用位置的体素值，进而根据体素值确定体素的属性。

（2）获取体素的法向量值：
利用梯度法获取体素的法向量值：
设采样获得的体素坐标为（x0，y0，z0），f(x0,y0,z0)为体素值，那么该体素的法向量值应当为为：
{f(x0+△d,y0,z0)-f(x0-△d,y0,z0),f(x0,y0+△d,z0)-f(x0,y0-△d,z0),f(x0,y0,z0+△d)-f(x0,y0,z0-△d)}

特别要指出的是，在体数据当中，可能会存在体素在X、Y、Z方向所占的区间大小不相同的情况，在获取获取体素法向量的计算过程当中要尤为注意。

（3）设置体素的颜色：
根据材质属性以及光照的属性来设置体素的色泽，以单平行光源为例，体素的色泽可以表示为：
I=I0+(I1–I0)*Cosα
其中I为体素表现颜色、I0为体素材质颜色、I1为光线颜色、α为光线方向向量和体素法向量所成的角度。

（4）获取体素的不透明度：
如果物体是完全透明的，那么视线便可穿透物体，也就是说视线能量不会有任何损耗，如果物体并非完全透明，那么视线必然会被部分或者完全的阻挡，视线能量会有损失，因此可以将不透明度理解成为视线损失程度的概念：
C1＝C0*C
此处的C1为视线被体素所阻挡的程度，即体素的不透明度、C0为视线射到体素之前的能量的，C为材质的不透明度。
值得指出的一点是当C0和C1相等的时候说明视线完全被阻挡，即视线到此处截止，所以完成该体素采样后，该视线的采样工作便可宣告完成

（5）视窗象素值的设定：
将视线上所有的采样点的色泽与其不透明度相乘之后再相加便可得该视线的象素值

二．提升显示效果的有效手段

1．缩短均匀采样方法的采样间隔，增加视线采样体素的数目。
2．增大将视窗的分辨率，从而产生更多的采样视线

三．提升效率的有效手段

1．增加均匀采样方法的采样间隔，减少视线采样体素的数目。
2．减小视窗的分辨率，从而产生更少的采样视线

转载于:https://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2011/03/25/1995851.html

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