Visibility histograms in direct volume rendering

Abstract

In dieser Diplomarbeit werden Visibility Histogramme als Methode um volumetrische Datensätze zu analysieren eingeführt. Diese Histogramme zeigen an, welchen Einfluss die Datenpunkte mit demselben Skalarwert in einem solchen Datensatz auf das Gesamtbild, welches entsteht wenn der Datensatzes mit einer bestimmten Transferfunktion und von einer bestimmten Blickrichtung aus mithilfe einer Direct Volume Rendering Methode wie zum Beispiel Volume Raycasting dargestellt wird, haben. Die Histogramme können benutzt werden um Aufschluss über die interne Struktur von volumetrischen Datensätzen, insbesonders Verdeckungen von verschiedenen Strukturen zu erhalten. Weiters wird auf die Möglichkeit eingegangen, mithilfe der Histogramme automatisch Transferfunktionen zu berechnen, welche bei Anwendung auf einen Datensatz aus einer bestimmten Blickrichtung eine gewünschte Sichtbarkeitsverteilung erzeugen. Zwei Ansätze wie dies realisiert werden kann werden vorgestellt: Der erste Ansatz basiert auf einem genetischen Algorithmus, der andere auf einer Heuristik.<br />

This thesis introduces visibility histograms as a method for analyzing volumetric datasets. These histograms show how much the data points within a 3D dataset that have the same scalar value influence the image which is created by rendering the dataset with a particular transfer function and from a particular viewing direction. These histograms can be used to gain insights into the internal structure of volumetric datasets, in particular information about occlusions.<br />Furthermore, the possibility of automatically calculating transfer functions which generate a particular visibility histogram when applied to a dataset from a particular viewing direction is explored. Two methods which can be used to calculate a matching transfer function for a visibility histogram are explained, one of which is based on a genetic algorithm approach, while the other is an heuristic.