[发明专利]基于GPU的三维图像数据渲染方法及设备

说明书

本发明公开了一种基于GPU的三维图像数据渲染方法，其包括：获取三维图像数据并计算顶点数据，设置顶点数组对象和顶点缓冲对象；基于GLSL编辑顶点着色器、几何着色器和片元着色器并加载在GPU中；在GPU中由顶点着色器读入顶点数据并发送给几何着色器；在GPU中由几何着色器根据顶点数据进行图元信息计算，所述图元信息计算包括顶点坐标空间转换、法向量空间转换、光照计算；在GPU中由片元着色器根据图元信息计算结果计算图元的颜色值并绑定顶点数组对象，将处理后的图元信息写入显卡缓存区；根据显卡缓存区中的图元信息进行可视化表达。本发明提供的三维图像数据渲染方法能够提升三维图像重建过程中与用户交互性能以及提高图像可视化效果。

技术领域

本发明涉及计算机图形学中的三维可视化渲染技术，具体涉及一种基于GPU的三维图像数据渲染方法及设备。

背景技术

随着计算机硬件平台的不断发展，数值计算模拟的规模也不断增大，所产生的数据量也已经达到TB甚至PB量级，对于海量数据的可视化处理是当今可视化研究的热点与难点问题。由于等值面提取方式是捕捉海量数据典型特征的一种常用方法，因而近年来，海量数据的等值面提取方法一直是国内外可视化领域研究的重点。在众多的等值面提取方法中，Marching Cubes算法凭借其原理简单、易于实现的优点，成为了目前海量数据等值面提取的公认标准算法，在各个应用领域中均得到广泛应用。

Marching Cubes算法是面绘制的经典算法，它是一种基于体素的三维重建算法，Marching Cube算法也被称为等值面提取算法(Isosurface Extraction)。Marching Cubes算法对每一个体素提取它的等值面，基于每个立方体素顶点的灰度值，算法先要设定想要提取的表面的阈值，根据这个阈值对每个体素的顶点分为大于阈值和小于阈值的两类，最终提取出表面。一个立方体的8个顶点均有大于或小于两种情况，所以一共有256种提取的表面，又根据正方体的对称性可以缩减至15种。

图像数据渲染是图像可视化过程中的重要步骤，现有的很多是基于OpenGL固定渲染管线(如VTK中的实现)进行渲染。随着三维渲染技术的发展，图形处理单元(GraphicsProcessing Unit，GPU)的使用极大加快了三维图形实时渲染的效率和效果。事实证明在浮点运算、并行计算等部分与图形渲染相关的计算方面，GPU可以提供数十倍乃至数百倍于CPU的性能。现有的基于OpenGL的固定渲染管线技术并没有充分发挥GPU的性能，在阈值发生变化时，需要重新进行一次完整的计算过程，而且与用户交互性较差。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明提供了一种基于GPU的三维图像数据渲染方法及设备，以提升三维图像重建过程中与用户交互性能以及提高图像可视化效果和性能。

为了实现上述的目的，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于GPU的三维图像数据渲染方法，其包括：

获取三维图像数据并计算顶点数据，设置顶点数组对象和顶点缓冲对象；

基于GLSL编辑顶点着色器、几何着色器和片元着色器并加载在GPU中；

在GPU中由顶点着色器读入顶点数据并发送给几何着色器；

在GPU中由几何着色器根据顶点数据进行图元信息计算，所述图元信息计算包括顶点坐标空间转换、法向量空间转换、光照计算；

在GPU中由片元着色器根据图元信息计算结果计算图元的颜色值并绑定顶点数组对象，将处理后的图元信息写入显卡缓存区；

根据显卡缓存区中的图元信息进行可视化表达。

其中，所述获取三维图像数据是采用Marching Cubes算法获取，包括：

将待处理对象对应的整体区域的区域信息读入三维数组；