一种对于灵活的体数据可视化流程的申明语法(A Declarative Grammar of Flexible Volume Visualization Pipelines)

直接体绘制是一种广为接受的可视化3D体数据的方法,通常采用统一化的流程。由于不同的体数据需要展示不同的特征,一些定制的可视化技术通常被应用。如为了强化分类的效果采用高阶的传递函数,为了更好的视觉感官采用非真实感渲染技术等,这会导致流程中的每一个步骤都可能发生改变。同时多数据场可视化同样十分重要,当需要进行混合的场的个数发生改变时,可视化的流程同样会发生改变,同时这样的改变在对于体数据初期的探索中十分常见。本文描述了一种对于灵活多变的体数据可视化流程的申明语法。

当今的系统并没有能较好的处理上述的问题。譬如一些传统的图形界面的体渲染应用软件,它们不够灵活多变,仅仅能适用于特定的场景。如用户可以调节传递函数而体数据可视化流程改变时,它们不能有效的处理。同样另一些方法则显得过于困难,需要大量直接体渲染的知识。这两点就对我们提出了设计的需求。

本文的方法采用了一种申明式可视化的方法,这早已被广泛应用于信息可视化中,但本工作是第一个采用申明式可视化的方法来定制不同体数据可视化流程的工作。这样的方式能够将可视化的指定从执行的模块中解耦合出来,颇具好处。

本文对于语法的设计针对于采样层级的体数据可视化流程,并将其表达为一系列的场和映射的组合。场的定义为从体数据不同位置到对应标量、向量、张量的函数。映射的定义为从一个场或多个场的组合输入到另一个输出的场的函数。本文采用一个类似于JSON的语言,基于其在对于层次数据的表达以及解析、集成中的优势。

对于场的申明,通常有五种方式。包含由给定数据通道的申明方式、多个给定数据通道公式化计算的申明方式、解析定义的方式、类似预处理的方式以及复用之前定义的方式。

对于颜色和透明度场的映射,默认采用1D的传递函数,通过用户定义的关键点,并插值形成分段的线性函数。当采用高维的传递函数时,本文考虑采用采用另一种定义的样式。

对于光照的模式,本文考虑基本的Phong shading的模型以及一系列非真实感渲染的方式,主要包含tone shading、Silhouettes 和艺术化的光照方式。

为了方便用户对于兴趣区域的探索,过滤操作也常被用作预处理的方式。本文语法中支持基于掩模版的过滤以及基于值域的过滤。尽管光照和过滤的方式,同样可以被认为是一种映射,但为了方便起见,本工作将其作为独立的一个模块。

对于多场数据的融合通常有两种基本的方式,包含图像层面的混合和累积层面的混合(Accumulation-level intermixing)。图像层面的混合通常比较简单,先对多个体数据分别渲染再叠加,但会产生深度的错误。而累加层面的混合如透明度混合技术(Alpha blending),能够生成深度正确的可视化。

对于单个的参数,本工作可以生成动画来观察变化带来的影响。用户同样可以通过定义多个关键点,并通过插值的方式生成中间的动画过程。

除了以上的基本的语法,本工作同时给出了语法简化的规则来满足实际应用中的需要。本工作定义的语法中允许省略一些不必要的参数。如在早期探索性的试错工作中,用户并不想知道所有参数的具体设置,而是仅仅希望尝试的操作,此时用户应用此规则可以有效的进行操作。这样的语句在解析时会被以缺省的形式补充上缺失的参数。本工作定义的语法中还定义了继承的规则,即由祖先模块来指定的孩子模块可以继承祖先模块中的参数设置。这样的规则是的由其他场生成的场的申明和映射大大简化。

不止于枯燥的语法的定义,本工作还构建了一个系统来保证用户有效的进行体数据探索工作。系统包含一个可视化流程定义的脚本编辑窗口,一个渲染窗口,一个动态的参数设置面板。当用户在脚本编辑窗口修改可视化的流程时,动态参数设置面板的内容也会随之而改变,反之亦然。

系统的实现主要包含两个方面,分别为一个将类JSON语言转变为中间表达的解析器和一个动态的GPU体数据渲染器。中间结果包含两个不同的数据结构,其一为为了高效复用OpenGL光照渲染的光照图结构,其二为一个树形的层次参数存储。

下图展示了应用此系统生成地一系列的渲染结果,包含一个燃烧模拟和一个生物医学影像PET、CT数据,同时还有一个人体的渲染和切面的动画。

总之,本文提出了一种针对定制体数据可视化流程的申明语法,同时附带了一个对用户友好的的界面,使用户能够高效的探索体数据,值得一读。

参考文献

[1] Shih M, Rozhon C, Ma K L. A Declarative Grammar of Flexible Volume Visualization Pipelines[J]. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 2018.

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