[pt] Um dos principais desafios em algoritmos de visualização volumétrica
é calcular a integral volumétrica de maneira eficiente, mantendo uma precisão
mínima adequada. Geralmente, métodos de integração numérica utilizam
passos de tamanho constante, não incluindo nenhuma estratégia de
controle numérico. Como uma possível solução, métodos numéricos adaptativos
podem ser utilizados, pois conseguem adaptar o tamanho do passo de
integração dada uma tolerância de erro pré-definida. Em CPU, os algoritmos
adaptativos de integração numérica são, normalmente, implementados recursivamente.
Já em GPU, é desejável eliminar implementações recursivas.
O presente trabalho propõe um algoritmo adaptativo e iterativo para a avaliação
da integral volumétrica em malhas regulares, apresentando soluções
para manter o controle do passo da integral interna e externa. Os resultados
do trabalho buscaram comparar a precisão e eficiência do método proposto
com o modelo de integração com passo de tamanho constante, utilizando a
soma de Riemann. Verificou-se que o algoritmo proposto gerou resultados
precisos, com desempenho competitivo. As comparações foram feitas em
CPU e GPU. / [en] One of the main challenges in volume rendering algorithms is how
to compute the Volume Rendering Integral accurately, while maintaining
good performance. Commonly, numerical methods use equidistant samples
to approximate the integral and do not include any error estimation strategy
to control accuracy. As a solution, adaptive numerical methods can be
used, because they can adapt the step size of the integration according
to an estimated numerical error. On CPU, adaptive integration algorithms
are usually implemented recursively. On GPU, however, it is desirable to
eliminate recursive algorithms. In this work, an adaptive and iterative
integration strategy is presented to evaluate the volume rendering integral
for regular volumes, maintaining the control of the step size for both internal
and external integrals. A set of computational experiments were made
comparing both accuracy and efficiency against the Riemann summation
with uniform step size. The proposed algorithm generates accurate results,
with competitive performance. The comparisons were made using both CPU
and GPU implementations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25693 |
| Date | 28 January 2016 |
| Creators | LEONARDO QUATRIN CAMPAGNOLO |
| Contributors | WALDEMAR CELES FILHO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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