基于GPU的虚拟内窥镜场景实时绘制算法

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为满足影像引导手术(IGS)中高分辨率、海量数据的实时渲染,提出一种基于GPU的虚拟内窥镜场景实时绘制算法。该算法针对虚拟内窥镜渲染数据的特点(管腔数据占总数据比例小,5%左右),首先对图像进行自动分割,得到管腔组织的分割数据;仅将分割后的数据一次载入图像显存,利用光线投射算法进行渲染,并在多GPU负载方面做了优化。充分利用GPU渲染和并行计算的能力,实现了海量数据(1 024×1 024×1 024)的实时渲染。
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全息激光投影技术相比传统图像显示技术有突出的优势。作为全息激光投影技术的关键图像处理算法——相位恢复算法,算法的收敛速率和精度都有待提高,在实际计算中它们的效果不够理想,甚至不能保证迭代过程总收敛到正确解。基于此,本文提出了基于并行结构的相位恢复算法(PGSGA)。该方法思路是对多个初值进行并行运算,不断"筛"出最优结果来对GS算法进行加速。仿真实验证明,该算法在收敛速率和恢复的灰阶图像质量等方面