[发明专利]基于GPU加速的改进Marching cubes算法的实时血液与水融合仿真方法

说明书

本发明公开了基于GPU加速的改进Marching cubes算法的实时血液与水融合仿真方法，针对在重建和渲染大量不同种类的粒子表面时，Marching cubes算法会出现效率低下、实时性不佳、逼真度不够等问题，为解决此问题本发明提出首先通过考虑不同液体粒子的各向异性特征，建立各向异性核函数来计算隐式曲面，然后在GPU线程内为水和血液两种粒子分别建立一个数据结构来加速搜索，最后利用GPU来加速Marching cubes构建三角形网格，并利用OpenGL进行渲染的方法。该方法能够从不同的混合粒子数据中快速准确的重建出三角形网格，显著的提高传统Marching cubes算法曲面重建的效率和准确度，可以更好地满足虚拟手术中血液与水的仿真实时和逼真的要求。

技术领域

本发明属于实时流体模拟技术领域，具体涉及一种基于GPU加速的改进Marchingcubes算法的实时血液与水融合仿真方法。

背景技术

在现实生活中，水是牛顿流体，而血液主要由血细胞和血浆组成，是一种粘性系数不为常数的非牛顿流体，即其剪切应变率与剪应力间不符合线性关系，这使得血液与水的融合比普通的流体混合物理特性要复杂的多，如果不考虑血液的非牛顿特性，而直接将血液当作牛顿流体来简化处理，则会导致血液与水的物理真实性大大降低。在虚拟手术中，除了真实感的要求，血液与水融合的模拟仿真还必须要达到实时性要求，而传统的基于物理的流体模拟方法由于计算的复杂性，会导致计算效率低下，很难达到实时性的要求。

国内外研究者们对于实现两种液体混合的仿真，提出了很多方法，然而这些所提出的方法对于血液与水混合这种非牛顿流体特殊性质的模拟仿真普遍出现计算量大、存储费用高、模型粗糙等缺点，难以实现实时性和真实感兼具的仿真效果。此外，两种不同物理性质的液体混合时的密度、粘性等物理性质的变化细节也决定了最终渲染效果是否逼真，所以国内外学者们一直在努力探索模拟不同流体混合现象的新方法。

早期流体模拟的方法为了避免流体表面的提取和渲染，大部分采用了二维高度场方法，近期这种高度场的方法已经能应用于模拟海浪、实现与粒子系统结合模拟浪花飞溅的现象。Fedkiw等人运用基于网格的表面跟踪技术在实现烟雾的模拟取得了成功。但是要对真正流体表面的流动现象进行渲染，不仅需要使用基于流体动力学的方法，而且还要根据不同的流体动力学模型对流体表面来进行表面重建与渲染。

对基于不同的流体动力学模拟的液体表面进行渲染的方法主要有两种——基于欧拉方法的表面跟踪方法和基于拉格朗日粒子的表面渲染。

基于欧拉方法的表面跟踪方法是通过更新一个标量场来定义流体的隐含表面。一般来说，这个标量场通过规则的网格来进行离散化取值，由此标量场进行判断欧拉网格的固定点是处于流体之内还是流体之外。基于拉格朗日方法的流体模拟的最经典的方法是运用大量粒子去模拟流体的运动状态，因为粒子是已经模拟好了流体的各种物理性质，会跟随流体的物理性质去流动，这就使得流体的运动变得简单而且不会出现稳定性的问题。但是，由拉格朗日粒子来创造出一个理想的闭合液体表面是一个具有挑战性的课题。

随着国内外对混合流体渲染模拟仿真研究的不断深入，与其相匹配的各种绘制方法也不断的经历发展和进步，渲染仿真难点也从最开始的稳定性、准确性逐步转移到对混合流体表面的提取和渲染工作。Müller等人提出了在基于拉格朗日粒子的表面渲染上，通过定义一个标量场将流体的内部与外部分离开来，再通过Marching cubes算法将流体的表面提取出来，进行表面重建。

虽然目前对流体渲染仿真模拟存在着多种方法，其中比较经典的方法包括体绘制的光线追踪算法、屏幕域抛雪球算法，以及面绘制的Marching Cubes算法，但血液以及血液和水混合后的液体是一种透明度较低，对于层次感和光影感要求都不要，且更注重表面的平滑度的液体，除此之外，作为虚拟手术系统的一个模块，其实时性要求较高，因此基于面绘制的Marching Cubes算法更适用于本发明。

发明内容