삼차원 볼륨 영상의 가시화를 위한 GPU 기반의 효율적인 등위면 전이 알고리즘

Abstract

본 논문은 삼차원 볼륨 영상을 정확하고 효율적으로 가시화하기 위하여 삼중선형 등위면 요소를 선택하고 추출하는 새로운 전이 알고리즘을 기술한다. 등위면은 같은 값을 가지는 점의 집합으로서 볼륨 영상의 가시화에 자주 사용되는 개념이다. 하나의 등위면은 여러 개의 등위면 요소로 구성되고 각 등위면 요소는 영상의 서로 다른 특징을 나타낼 수 있다. 따라서, 개별 등위면 요소를 선택하고 재빨리 추출하는 기능은 다른 영역에 의한 방해 없이 볼륨 영상 안에 있는 관심 영역을 찾고 분석하는데 필수적이다. 본 논문에서 제안된 방식은 시간적 비용이 높은 셀 분해를 최소화하고 매니코어(many-core) GPU의 병렬 구조를 활용하여 기존의 방법에 비해 등위면 요소의 계산 성능을 향상시켰다. 또한, 입력 볼륨 영상에서 정의되는 삼중선형 등위면 요소를 기존의 방법에서 나타날 수 있는 왜곡 없이 위상학적·기하학적으로 정확하게 추출하는 방법을 제공하였다.

We describe a new algorithm that extracts a connected component of an isosurface, or a contour, for accurate and efficient visualization of 3D rectilinear imaging data. An isosurface is a level set surface that has the same value and is widely used for volume visualization. Since a single isosurface may consist of many contours, with each representing a different feature, the ability to select and quickly extract individual contour surfaces is critical for finding and analyzing features of interest in the 3D image without being distracted by other features. We achieved substantial improvements to the extraction performance by minimizing expensive cell subdivision and utilizing many-core GPU architectures. Our method also extracts trilinear isosurface components from input volume data with topological and geometrical accuracy while previous methods generate distortion.