摘要：提出了包含距离和拓扑信息的结构化骨架提取方法和骨架指导的内窥可见性计算方法,并将其有机地应用于虚拟漫游系统中.结构化骨架提取算法结合了并行细化算法和距离变换算法,使得骨架能够有效地控制虚拟内窥镜的视点移动和漫游位置的跟踪,有利于准确地观察病变位置.内窥可见性算法利用人体器官的封闭管状特征,将其分割成许多网格单元,并在预处理中使用深度缓存计算单元间的可见性,同时对每个单元建立可见性树.虚拟漫游时,通过当前视点信息可进一步动态地删减所在单元的可见性树,从而得到实时可见性,最终实现实时漫游并保持漫游图像的质量.

摘要：在多视纹理映射中,Z缓冲区算法和光线追踪算法是两种主流的可见性检测算法。但其精度受限于人工设定的偏差。本文提出一种无需设定偏差的可见性检测方案。首先,根据倾斜摄影的投影参数设计了一种基于着色器编程的影像模拟算法,生成各影像视角下的初始可见性图(initial visibility map,IVM)。其中,完全不可见面元在模拟的过程中会被深度测试自动剔除。然后,基于矢量栅格化准则和像素深度对IVM中的可见面元执行投影区域优化(projection coverage refinement,PCR)。最后,提出惰性投影(lazy projection,LP)和迭代点边采样(iterative vertex-edge sampling,IVES)快速区分出IVM中的完全可见面元和非完全可见面元。利用两个数据集对本文算法进行了论证。结果表明本文算法的效率和精度均优于主流算法。