BCC 볼륨 데이터로부터 실시간으로 메시 형태의 등가면을 추출하는 GPU 기법
Real-Time GPU Technique for Extracting Mesh Isosurfaces from BCC Volume Datasets
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초록
본 논문에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 연산을 활용하여 BCC(Body Centered Cubic) 볼륨 데이터로부터 실시 간으로 메시 형태의 등가면을 추출하는 개선된 마칭 사면체(Marching tetrahedra) 기법을 제안한다. 본 기법은 고전적인 방법과 비교하여 메모리 사용량은 다소 높지만 더 좋은 성능을 보인다. 본 기법은 다섯 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계는 단 한번만 수행되는 단계로, 빈 공간을 생략하여 성능을 향상 시키기 위해 최소/최댓값 블록(Min/max block)을생성한다. 두 번째 단계에서는 등갓값 (Isovalue) 을 포함하고 있는 유효한 블록을 추려낸다. 이후 두 단계에서는 등가면 (Isosurface)을 포함하는 셀(Cell)과 엣지(Edge)를 추출하고, 마지막 단계에서 삼각형 메시(Triangle mesh)를 생성한다. 본 기법은 512 3 이상의 고해상도 볼륨 데이터 (Volume dataset) 에 대한 등가면 추출 시, 삼각형 집합 형태의 등가면을 추출하는 고전적인 마칭 사면체 기법에 비해 최대 5배 정도의 속도 향상을 보인다.
Abstract
We present a real-time GPU(Graphic Processing Unit) marching tetrahedra technique that extracts isosurfaces in the indexed mesh format from BCC(Body Centered Cubic) volume datasets. Compared to classical marching tetrahedra, our method shows better performance with little memory overhead. Our technique is composed of five stages. In the first stage, which needs to be done only once, we build min/max blocks that is to be used for empty space skipping to boost the performance. Next, we extract active blocks that contain the current isovalue. In the next two stages, we extract the edges and cells that contain the isosurface and then the final triangular mesh is generated in the last stage. When applied 512 3 or higher resolution volume dataset, our technique shows up to 5 times speed improvement compared to the classical marching tetrahedra algorithm.
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