基于CUDA的三维数据场可视化加速技术研究

摘 要

三维数据场的可视化经过多年的发展，现已在很多领域中得到了广泛的应用，比如医学领域、石油勘探领域等。在现有的三维数据场的可视化技术中，绘制方式有两种，一种是面绘制，一种是体绘制，不过这两种绘制方式如果以传统的技术为基础，就无法实现快速的绘制，这与人们不断增加的需求严重的不符合，因此，在三维数据场可视化技术中应用了CUDA模型，以便于实现绘制速度的提高。在本文中，介绍了三维数据场的可视化方法，并研究了基于CUDA的三维数据场可视化加速技术。

【关键词】三维数据场 可视化 CUDA

三维数据场是体绘制中应用的技术，通过三维数据场绘制出来的图形，能够将事物的全貌及内部的细节展示出来，这样一来，计算量就会非常的巨大，因此，对硬件的速度提出了更高的要求。随着硬件技术的发展，图形硬件处理器GPU问世，GPU具有独特的性能，应用在三维数据场之后，可以有效地实现加速。另外，在CUDA模型中，通过GPU硬件资源，大大地提高了硬件速度，由此，在三维数据场的可视化加速技术中应用了CUDA模型。

1 三维数据场可视化方法

1.1 基于几何的三维可视化方法

在这种方法中，应用更多的为三维数据场的面绘制。所谓面绘制，是指在进行图形绘制时，首先将感兴趣的组织表面信息进行提取，之后在经过转换形成等值面，最后，根据一系列的技术得出三维图像。在面绘制中，最常用的三维重建算法有三种：一是移动立方体法；二是移动四面体法；三是剖分立体法。现今，在一些商业软件中，都应用了移动立方体法，这是因为该种方法在生成等值面时，定义比价精确，因此生成的图像质量比较高，研究人员在进行观察和分析时，结果更为准确，在实时性要求比较高的领域，移动立方体方法具有比较广泛的应用，不过，在面绘制进行模糊边界处理时，该种方法经常会出现错误，因此当需要研究组织内部信息细节时，并不适合应用此种方法。

1.2 基于图像的三维可视化方法

基于图像的三维可视化方法为体绘制，这是一种新兴起的方法，通过体绘制方法，不仅可以绘制出事物的整体信息，还可以显示事物内部详细的信息，体绘制绘制出来的图像质量比较高，同时还可以实现并行处理。体绘制在对数据进行处理时，采用的方式为敏感处理，最终形成具有三维效果的图像。

2 基于CUDA的三维数据场可视化加速技术

2.1 CUDA架构下的光线投射的设计

CUDA是一种软硬件体系，在该体系中，GPU被作为数据并行计算设备，在CUDA编程模型中，核心结构为三层，分别为Grid、Block、Thread，这三层的组织形式为线程网格，基础为Thread，接着大量的Thread组成Block，最后由若干的Block组成Gird。所谓光线投射，所针对的是图像中的所有像素，光线从固定的方向发射出来，之后穿过图像序列，在穿过的一瞬间，图像颜色信息就会被获取，最终将可视化图像绘制出来。在光线投射算法中，光线之间的计算方式是相同的，但是计算过程中是独立完成的，所有的计算并行进行，基于此，在利用CUDA设计光线投射时，要充分的利用三层结构，以便于通过CUDA的并行运算能力，有效的实现绘制速度的提高。

2.2 算法设计

在算法设计中，包含CPU部分和GPU部分。在CPU部分，需要完成的工作主要有以下几种：读取三维数据文件、存储三维数据文件、OpenGL环境的初始化、接收GPU的最终结果等，为了有效的完成这些工作，就需要按照一定的算法步骤来进行计算。GPU部分也需要完成大量的工作，同样也具有固定的算法步骤。

2.3 线程映射及前置参数设计

当光线的并行遍历需要实现时，就需要线程映射工作，所谓线程映射，是指将光线与Thread绑定到一起，绑定的实现也是并行处理的关键所在。在CUDA中，存在着四个内建变量，通过它们来实现控制，其中内建变量gridDim与blockDim所代表的是网格及线程块的规模，主要的作用是完成线程的起始位置的计算；剩下的两个内建变量表示的另外的含义，不同的线程块具有不同的编号，而且线程也具有固定的下标，编号及下标的表示就需用到剩下的两个内建变量。随后，通过相应的公式计算出相应的前置参数。

2.4 光线求交及颜色和不透明度累积

在光线投射的算法流程中，最后一个步骤就是图像合成，在某一个光线方向上，图像的各个像素都具有不同的颜色和不透明值，要通过固定的算法计算出该值，随后，在将其他光线中计算出来的值予以累积，最终完成图像的合成工作。首先，需要进行的运算为光线的求交，在运算时会利用向量表示法，并结合相关的公式将交点求出来。

2.5 实验结果

设计完成之后，对该种技术进行了具体的实验，经过分析实验结果可知：该种技术有效的增加了三维数据场可视化的绘图速度，极好的满足了实时性的要求，因此，基于CUDA的三维数据场可视化加速技术应该进行广泛的推广。

3 结论

在本文中，首先介绍了三维数据场可视化的方法，在充分两种方法特点的基础上，进行了加速技术的研究。在CUDA编程模型中，有着并行技术及可编程硬件技术，通过这两项技术的运用，以及光线投射算法的设计，有效的实现了三维数据场可视化加速。加速之后，三维数据场在绘制图像时，图像的质量变得更高，绘制的速度变得更快，同时，对于图像的内部细节还能很好地显示出来。不过，该项技术的研究还不完善，应该加大科研的力度，对其进行更为深入的研究，以便于更好的满足实时性的要求，使三维数据场可视化的速度在高质量的基础上变得更快。

参考文献

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[3]马晓晨，孔小利.基于深度八叉树的三维数据场LOD可视化[J].计算机应用，2010（01）：47-49.

作者单位

民航贵州空管分局 贵州省贵阳市 550012