大图像的新Imaris表面渲染技术|技术文章

新的成像模式以及组织清理和扩展技术使获取非常大(100s GBs)和复杂的图像成为可能。到目前为止，对这些图像的自动分析是困难的，甚至是不可能的。伊万里瓷器9。0彻底改变了这些图像的分析新的表面绘制模型以及改进的图像处理快速处理表面计算。

Imaris 9.0表面技术

Imaris中的表面是通过一系列预处理、分割和连接组件标记步骤从3D图像中计算出来的3D模型。表面用于识别图像中的相关实体，可视化它们，并获得有趣结构的测量(面积、体积、强度、位置、椭圆度等)。

从表面测量
椭球轴长度	1, 51	强度中心	80,00
椭球轴长度	4, 79	强度最大	54岁的00
椭圆率(扁)	0, 16	强度最大	95,00
椭圆率(扩展的)	0, 80	强度是指	19日,50
一代	0 00	强度是指	49岁的43
椭球轴长度A	1, 33	强度值	20日01
强度中心	22日00	强度值	47岁的04

Imaris 9.0 |快速渲染非常大的表面

与伊万里瓷器9.0现在可以交互式地从非常大的图像渲染表面这在以前的版本中是不可能的，或者需要昂贵的专用硬件。能够快速渲染非常大的表面的技术是基于以下特点:

图2:图中显示了Surface模型是如何被存储为一个稀疏八叉树的，其中体素块只有在不完全“内部”或完全“外部”的情况下才被细分。图像转载自GPU Gems 2:高性能图形和通用计算的编程技术

• 3D区块布局的多分辨率格式
• 渲染器加载最佳的表面分辨率级别，以匹配屏幕分辨率
• VRAM (GPU)和RAM中的数据缓存
• 多线程的渲染，解压缩和加载

综合这些功能，可以使用普通硬件快速渲染100gb或更多的surface。下面几段将对上述特征作更详细的说明。

3D区块布局的多分辨率格式

一个表面是一个模型，它存储空间中的每个位置，无论它是在表面的“内部”还是“外部”。为了有效地实现这一点，模型被存储为稀疏的八叉树1,2,3,4在图2中，体素块只有在不完全“内部”或完全“外部”的情况下才会被细分。

八叉树的每个节点接收Surface的“内部”或“外部”信息，这样就可以检索八叉树的任何分辨率级别的信息，如下所示图3．

为了实现高质量的Surface模型渲染，稀疏八叉树的节点不仅包含“内部”或“外部”的信息，还编码了局部曲面几何的信息。

上面的图3显示在此文档的分辨率下，渲染的质量并没有从第9级提高到更高级别。尽管这款Surface包含11个级别，但最好的显示已经达到了9级，而8级接近最佳。下一节将描述一个最佳的分辨率选择，它不仅应用于整个Surface，而且实际应用于八叉树的每个块。

图4:Imaris 9.0 Surface模型，其中八叉树的每个块都用不同的颜色渲染。高分辨率块靠近相机，低分辨率块远离相机。

渲染器加载最佳的表面分辨率级别，以匹配屏幕分辨率

基于所描述的稀疏八叉树数据结构伊万里瓷器9.0表面渲染依赖于视图，这意味着对于场景的每个部分，渲染器计算所需的最优分辨率，以匹配每个八叉树块的投影分辨率与显示器的分辨率。因此，Surface中远离相机的部分会比非常接近相机的部分渲染的分辨率更低，如下图所示图4八叉树的每个块都用不同的颜色渲染。调整表面分辨率以显示分辨率在一个场景中起作用，如图所示图4．当场景被旋转或缩放，以及窗口大小或显示分辨率改变时，它也会生效。

数据缓存在VRAM和RAM

当在Imaris 9.0中打开包含surface的IMS文件时，渲染器将要求加载八元树中的块VRAM．因此，这些块将首先从文件中读取到内存然后它们将从RAM复制到VRAM。Imaris 9.0在RAM和VRAM中缓存分辨率块，所以当用户修改视图(旋转、平移或缩放)时，只有那些不在GPU上的块必须由渲染器上传到GPU。同样地，它只需要读取那些不在RAM中的块。

多线程的渲染，解压缩和加载

为了实现Surface渲染的交互帧率，Imaris不需要等待数据从RAM或文件加载，这可能需要几秒钟甚至几分钟。在任何时候，伊万里瓷器9.0渲染GPU上可用的数据在那一刻．同时,加载线程上传的数据已经被渲染器要求医生,与假设前一帧的数据要求有很高的可能性是必要的为下一个帧(假设通常是有效的在旋转,平移和缩放场景)。为了尽可能快地准备数据，加载器本身也是一个管道，由一个文件读取线程和多个并行工作的解压缩线程组成。

使用这种技术,伊万里瓷器9.0可以交互式地呈现由数百千兆字节数据组成的海量曲面。

*为了获得对稀疏八树体素渲染的技术理解，我们推荐Laine和Karras 2010, Crassin 2011, Demir和Westermann 2015和Gibson 1998的工作。

1. CRASSIN C.: GigaVoxels:一种基于体素的渲染管道用于大规模和详细场景的高效探索，博士论文，格勒诺布尔大学2011年
2. 面向表面光线投射的矢量至最近点八叉树。视觉建模与可视化2015:65-72
3. GIBSON S. F. F.:在采样体积中使用距离地图进行精确的表面表示。《1998 IEEE Symposium on Volume Visualization(1998)》，VVS’98,pp. 23-30。
4. 王志强，王志强:高效稀疏体素八叉树。《交互3D图形和游戏的2010 ACM SIGGRAPH研讨会论文集》(2010)，I3D’10，第55-63页。