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一种基于梯度采样光线跟踪体绘制方法

阅读:355发布:2020-05-08

专利汇可以提供一种基于梯度采样光线跟踪体绘制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于梯度 采样 的 光线 跟踪 体绘制方法,针对蒙特卡洛光线追踪计算量巨大的性能 缺陷 ,以及Woodcock Tracking采样对光线采样过程中采样点分布的不合理性,使用三维Sobel算子选用26邻域 体素 计算体数据梯度,用于刻画体数据在不同区域变化的剧烈程度,在Woodcock Tracking采样中引入梯度比重项,最后再对最终 颜色 合成上添加权重系数以确保 算法 的无偏性,本发明使得原有的采样点分布仅有 消光系数 决定,改进为由消光系数和梯度共同决定,使得光线采样点的分布更为合理,在体数据变化平缓的区域有较少的采样点,在变化剧烈的区域有更多的采样点,从而能够有效提升蒙特卡洛光线追踪的 渲染 速度和渲染 质量 。,下面是一种基于梯度采样光线跟踪体绘制方法专利的具体信息内容。

1.一种基于梯度采样光线跟踪体绘制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,从互联网或医院获取医学图像序列,使用计算机断层扫描图像;
步骤2,选用300连续的512*512大小的断层扫描图像构成体数据;
步骤3,采用蒙特卡洛光线追踪的方法对体数据进行绘制,渲染方程如下:
其中, 表示x位置处沿着 方向出射的辐射亮度, 表示xs沿着 出射的辐
射亮度, 表示xt沿着 入射的辐射亮度,s为在介质中的深度;σs(xt)表示xt处的散射系数, 表示x到xt间的透射系数即描述了当光线穿过介质过程中产生的衰减,其中Tr的值为:
σt表示消光系数,为散射系数σs和吸收系数σα的和,即σt=σs+σα;在均匀介质中σt为常数,此时 x和x′表示介质中的不同位置;
步骤4,采用woodcock Tracking梯度采样对光线采样,并用蒙特卡洛法对渲染方程求解;
步骤5,在非均匀介质中,由三维Sobel算子计算体数据梯度,并计算光线采样点的接受概率;
步骤6,颜色合成,由于对原woodcock Tracking采样算法添加梯度比重项,为保证算法的无偏性,在合成颜色时引入权重系数ωi, 最终合成颜色 其中ci
表示某个采样点颜色值,N表示采样点总数。
2.根据权利要求1所述的一种基于梯度采样的光线跟踪体绘制方法,其特征在于,步骤
4的实施过程如下,
步骤4.1,均匀介质中,蒙特卡罗法计算渲染方程中的 项,
其等于 即计算:
其中,t实则为与,为避免多级下标导致公式复杂而省略下标j,表示第j个采样点离光线起点的距离;
步骤4.2,令 则 其反函数:
步骤4.3,给定一个均匀的随机数r∈[0,1),采样点t的值为
3.根据权利要求1所述的一种基于梯度采样的光线跟踪体绘制方法,其特征在于,步骤
5的实施过程如下,
步骤5.1,采用三维Sobel算子,使用26邻域的体素计算梯度,通过3×3×3的模板来计算每个方向的偏导数,使用x、y、z方向上的模板分别为:
在算出各方向偏导数后,根据公式:
计算得到梯度值,为表示方便且与本方法中的公式表示保持一致,用G(x)代替G(x,y,z)表示介质中不同位置的梯度,用Gmax表示最大梯度;
步骤5.2,先假设介质均匀,同步骤4中采样均匀介质的方法采样散射点,该散射点以的概率接受为真,表示在x处发生散射,否则表示没有发生散射,光线沿直线前进;其中,σmax表示最大消光系数,△表示比重常数,其取值范围为零到正无穷,△越大项越趋近于1, 表示梯度比重项;此处对原woodcock Tracking采样算法进行改进引入梯度参数G(x)和常量△使得采样分布更为合理,采样算法如下:
先设置最大采样距离为dmax,令当前采样距离 其中随机数rand()∈
[0,1),当采样距离d大于最大采样距离dmax或者随机数rand()小于 对,表示该处发生采样,返回采样距离;否则表示该处未发生散射,光线沿直线前进,并且采样距离d在原值基础上增加 再次判断采样距离是否大于最大采样距离dmax或者随机数
rand()是否小于 以此类推,直到不满足循环条件,循环结束,返回采样距离。

说明书全文

一种基于梯度采样光线跟踪体绘制方法

技术领域

[0001] 本发明属于计算机视觉三维重建技术领域,涉及一种Woodcock Tracking采样方法,尤其涉及一种基于梯度采样的光线跟踪体绘制方法。

背景技术

[0002] 传统的医学影像技术获取的是二维投影图像,例如X射线图像、超声图像(如IVUS)或断层图像(如CT图像或MRI图像),这些图像数据是具有不完全信息描述的图像,医生为了诊断病情往往需要查看大量的二维图像,耗时耗,而且二维图像中反映的位置信息在空间中是模糊的,因此很难通过二维断层图像来获取器官或病灶在三维空间中的清晰立体感知,病灶的空间位置、大小、几何形状这些重要信息都无法通过二维图像清晰的展现出来。在这样的背景下,临床诊断迫切需要将二维断层图像序列转换为三维图像,使用计算机三维重建技术对获得的二维医学图像进行重建,可以使医生更加直观和全面地了解医学图像数据,进而对病情做出准确判断。
[0003] 传统医学图像的三维重建技术分为面绘制和体绘制,面绘制的基本思想是,先提取出感兴趣区域的轮廓线,再根据相邻切片的轮廓线构造出三面片集来拟合物体表面轮廓,该方法虽然能展现一定轮廓且绘制速度较快,但在抽取结构轮廓过程中切断了结构轮廓与体数据的内部联系,丢失所有其他的所需重建物体的内部信息,因此显示的只是物体表面,难以显示出实体剖面图像,不利于形态参数的分析计算。体绘制中最为经典的是光线投射法,其基本原理是从屏幕上每一个像素点出发,沿着视线方向发射出一条光线,当这条光线穿过体数据时,沿着光线方向等距离采样,利用插值计算出采样点的颜色值和不透明度;接着按照从前到后或从后到前的顺序对光线上的采样点进行合成,计算出这条光线对应的屏幕上像素点的颜色值。相比面绘制其能不仅能够渲染展现表面轮廓信息,还能展现重建物体内部信息,有较好的绘制效果,光线投射是目前应用最为广泛的体绘制方法,但与自然界真实的光照效果还是有一定差距,其缺乏体数据中物体间的交互。
[0004] 本文使用蒙特卡罗光线跟踪算法对体数据进行三维重建,相比光线投射该渲染方法能实现光线反射、折射、漫反射,从而能够实现体数据间光线信息的交互。其基本思想是从视点发出光线,光线与物体表面相交时根据表面的材质属性继续采样一个方向,发出另一条光线,如此迭代,直到光线打到光源上(或逃逸出场景),然后用蒙特卡洛的方法计算其贡献作为像素的颜色值。蒙特卡洛光线跟踪可以实现电影级的渲染效果,但其一个最大的缺点就是性能上需要的计算量非常巨大。为此本文使用Woodcock Tracking对光线采样,不像光线步进算法每次前进相同的距离,Woodcock跟踪算法模拟光线在介质中的实际路线沿光线方向采样,其一次可能前进很短的距离,也可能很长的距离,采样点的分布取决于体数据的消光系数,即消光系数大的区域将获得更多采样点。在计算量庞大的蒙特卡洛光线追踪体渲染上,如何确定重要区域,及如何实现最要区域多采样显得尤为重要,仅由消光系数决定是不科学的,实际上体数据变化较为剧烈的区域也应该获得更多的采样点。本文使用三维Sobel算子,采用26邻域体素计算体数据内部各区域的梯度,从而刻画体数据中不同区域变化的剧烈程度,再在Woodcock Tracking采样中引入梯度比重项使得渲染在体数据的低频区域有较少的采样点,在变化较为剧烈的高频区域有较多的采样点,使得采样点的分布更为合理。

发明内容

[0005] 本发明的目的是在蒙特卡洛光线追踪的光线采样中提供一种更高效的采样方法,在Woodcock Tracking采样中引入梯度比重项,该方法针对Woodcock Tracking采样的缺陷引入梯度信息,使得三维渲染在图像的高频区域有更多的采样点,让采样分布更为合理,该方法能够有效提升蒙特卡洛光线追踪的渲染速度和渲染质量
[0006] 本发明采用的技术方案为一种基于梯度采样的光线跟踪体绘制方法,图1为该方法的流程图,图2为其示意图。该方法的实现过程为,对获取的医学图像序列采用蒙特卡洛光线追踪法,先从视点发出虚拟光线,光线与物体相交时根据该区域属性继续采样下一个方向,发出另一条光线,以此迭代直到光线打到光源或逃逸出场景,然后用蒙特卡洛法计算光线的贡献作为像素的颜色;其中对光线的采样采用woodcock Tracking采样算法,并在采样点接受概率上引入梯度比重项,使得在图像变化比较剧烈的高频区域有更多的采样点。
[0007] 步骤1,从互联网或医院获取医学图像序列,本方法使用的是计算机断层扫描图像(CT图像);
[0008] 步骤2,选用300连续的512*512大小的断层扫描图像构成体数据;
[0009] 步骤3,采用蒙特卡洛光线追踪的方法对体数据进行绘制,渲染方程如下:
[0010]
[0011] 其中, 表示x位置处沿着 方向出射的辐射亮度, 表示xs沿着 出射的辐射亮度, 表示xt沿着 入射的辐射亮度,s为在介质中的深度;σs(xt)表示xt处的散射系数, 表示x到xt间的透射系数即描述了当光线穿过介质过程中产生的衰
减,其中Tr的值为:
[0012]
[0013]
[0014] σt表示消光系数,为散射系数σs和吸收系数σα的和,即σt=σs+σα;在均匀介质中σt为常数,此时 x和x′表示介质中的不同位置;
[0015] 步骤4,采用woodcock Tracking梯度采样对光线采样,并用蒙特卡洛法对渲染方程求解。
[0016] 步骤4.1,均匀介质中,蒙特卡罗法计算渲染方程中的项,其等于 即计算:
[0017]
[0018] 其中,t实则为tj,为避免多级下标导致公式复杂而省略下标j,表示第j个采样点离光线起点的距离;
[0019] 步骤4.2,令 则 其反函数:
[0020]
[0021] 步骤4.3,给定一个均匀的随机数r∈[0,1),采样点t的值为
[0022] 步骤5,在非均匀介质中,由三维Sobel算子计算体数据梯度,并计算光线采样点的接受概率;
[0023] 步骤5.1,采用三维Sobel算子,使用26邻域的体素计算梯度,通过3×3×3的模板来计算每个方向的偏导数,使用x、y、z方向上的模板分别为:
[0024]
[0025] 在算出各方向偏导数后,根据公式:
[0026]
[0027] 计算得到梯度值,为表示方便且与本方法中的公式表示保持一致,用G(x)代替G(x,y,z)表示介质中不同位置的梯度,用Gmax表示最大梯度;
[0028] 步骤5.2,先假设介质均匀,同步骤4中采样均匀介质的方法采样散射点,该散射点以 的概率接受为真,表示在x处发生散射,否则表示没有发生散射,光线沿直线前进;其中,σmax表示最大消光系数,Δ表示比重常数,其取值范围为零到正无穷,Δ越大项越趋近于1, 表示梯度比重项;此处对原woodcock Tracking采样算法进行
改进引入梯度参数G(x)和常量Δ使得采样分布更为合理,采样算法如下:
[0029] 先设置最大采样距离为dmax,令当前采样距离 其中随机数rand()∈[0,1),当采样距离d大于最大采样距离dmax或者随机数rand()小于 时,表示
该处发生采样,返回采样距离;否则表示该处未发生散射,光线沿直线前进,并且采样距离d在原值基础上增加 再次判断采样距离是否大于最大采样距离dmax或者随机数
rand()是否小于 以此类推,直到不满足循环条件,循环结束,返回采样距离。
[0030] 步骤6,颜色合成,由于对原woodcock Tracking采样算法添加梯度比重项,为保证算法的无偏性,在合成颜色时引入权重系数ωi, 最终合成颜色 其中ci表示某个采样点颜色值,N表示采样点总数。
[0031] 本发明采用基于梯度采样的光线跟踪体绘制方法,使得光线采样点的分布更为合理,原Woodcock Tracking采样点分布仅有消光系数决定,在体数据消光系数越大的区域分布的采样点数越多;本方法引入梯度比重项,将采样点分布改进为由消光系数和梯度共同决定,使得采样点的分布在体数据变化较为剧烈的高频区域有更多的采样点,重点渲染图像的高频细节区域,对计算量巨大的蒙特卡洛光线追踪算法,可有效提升其渲染速度与渲染质量。附图说明
[0032] 图1是梯度采样的光线追踪体绘制流程图;
[0033] 图2是梯度采样的光线追踪体绘制示意图;
[0034] 图3是改进前部渲染图像;
[0035] 图4是采用本发明后的肺部渲染图像。

具体实施方式

[0036] 本发明是采用以下技术手段实现的:
[0037] 一种基于梯度采样的光线跟踪体绘制。采用蒙特卡洛光线追踪,先从视点发出虚拟光线,光线与物体相交时根据该区域属性继续采样下一个方向,发出另一条光线,以此迭代直到光线打到光源或逃逸出场景,然后用蒙特卡洛法计算光线的贡献作为像素的颜色;其中对光线的采样采用woodcock Tracking采样算法,并在采样点接受概率上引入梯度比重项,使得在图像变化比较剧烈的高频区域有更多的采样点。
[0038] 步骤1,从互联网或医院获取医学图像序列,本方法使用的是计算机断层扫描图像(CT图像);
[0039] 步骤2,选用300帧连续的512*512大小的断层扫描图像构成体数据;
[0040] 步骤3,采用蒙特卡洛光线追踪的方法对体数据进行绘制,渲染方程如下:
[0041]
[0042] 其中, 表示x位置处沿着 方向出射的辐射亮度, 表示xs沿着 出射的辐射亮度, 表示xt沿着 入射的辐射亮度,s为在介质中的深度;σs(xt)表示xt处的散射系数, 表示x到xt间的透射系数即描述了当光线穿过介质过程中产生的衰
减,其中Tr的值为:
[0043]
[0044]
[0045] σt表示消光系数,为散射系数σs和吸收系数σα的和,即σt=σs+σα;在均匀介质中σt为常数,此时 x和x′表示介质中的不同位置;
[0046] 步骤4,采用woodcock Tracking梯度采样对光线采样,并用蒙特卡洛法对渲染方程求解。
[0047] 步骤4.1,均匀介质中,蒙特卡罗法计算渲染方程中的项,其等于 即计算:
[0048]
[0049] 其中,t实则为tj,为避免多级下标导致公式复杂而省略下标j,表示第j个采样点离光线起点的距离;
[0050] 步骤4.2,令 则 其反函数:
[0051]
[0052] 步骤4.3,给定一个均匀的随机数r∈[0,1),采样点t的值为
[0053] 步骤5,在非均匀介质中,由三维Sobel算子计算体数据梯度,并计算光线采样点的接受概率;
[0054] 步骤5.1,采用三维Sobel算子,使用26邻域的体素计算梯度,通过3×3×3的模板来计算每个方向的偏导数,使用x、y、z方向上的模板分别为:
[0055]
[0056] 在算出各方向偏导数后,根据公式:
[0057]
[0058] 计算得到梯度值,为表示方便且与本方法中的公式表示保持一致,用G(x)代替G(x,y,z)表示介质中不同位置的梯度,用Gmax表示最大梯度;
[0059] 步骤5.2,先假设介质均匀,同步骤4中采样均匀介质的方法采样散射点,该散射点以 的概率接受为真,表示在x处发生散射,否则表示没有发生散射,光线沿直线前进;其中,σmax表示最大消光系数,Δ表示比重常数,其取值范围为零到正无穷,Δ越大项越趋近于1, 表示梯度比重项;此处对原woodcock Tracking采样算法进行改
进引入梯度参数G(x)和常量Δ使得采样分布更为合理,采样算法如下:
[0060] 先设置最大采样距离为dmax,令当前采样距离 其中随机数rand()∈[0,1),当采样距离d大于最大采样距离dmax或者随机数rand()小于 时,表示
该处发生采样,返回采样距离;否则表示该处未发生散射,光线沿直线前进,并且采样距离d在原值基础上增加 再次判断采样距离是否大于最大采样距离dmax或者随机数
rand()是否小于 以此类推,直到不满足循环条件,循环结束,返回采样距离。
[0061] 步骤6,颜色合成,由于对原woodcock Tracking采样算法添加梯度比重项,为保证算法的无偏性,在合成颜色时引入权重系数ωi, 最终合成颜色 其中ci表示某个采样点颜色值,N表示采样点总数。
[0062] 图3为改进前肺部三维渲染效果图,其PSNR为25.31dB;图4为采用本发明方法后的渲染效果,其PSNR为36.75dB,由图可以看出使用本方法后在图像变化剧烈的的高频区域噪声更少,有更好的渲染效果。
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