【摘 要】
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采用多分辨率体绘制医学数据时,一般使用相同的阈值或者细节水平生成纹理,很难处理大规模数据,为此提出一种多分辨率纹理生成方法.首先采用基于方差加权香农熵的自适应分块细
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070114);浙江省自然科学基金重点项目(Z1090630);浙江省自然科学基金(Y1101058)
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采用多分辨率体绘制医学数据时,一般使用相同的阈值或者细节水平生成纹理,很难处理大规模数据,为此提出一种多分辨率纹理生成方法.首先采用基于方差加权香农熵的自适应分块细节水平选择算法建立原始体数据的统一划分多分辨率表示;然后采用分块纹理重组操作,生成具有更高压缩率的体数据多分辨率压缩纹理.文中方法已在GPU上实现,而且实验结果对比表明,该方法既能得到较好的体数据压缩率,又能完成高质量的绘制.
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