現在、C++、OpenGL、および GLSL (GPU 高速化用) を使用して、レイ キャスティング ボリューム レンダリングを実装しようとしています。品質とパフォーマンスを向上させるために、octree を使用して 3D 医療用ボリューム データを整理したいので、Space Leaping や Adaptive Sampling などのアルゴリズムを簡単に使用できます。
しかし、オクトリーを効果的に構築するにはどうすればよいでしょうか? オクトリーを訪れる方法は？レイがボリューム データ内を移動するとき、サンプル ポイントがオクツリーのどのセルまたはリーフに属しているかをどのように判断できますか?
GPU octree に関する優れた記事がここにあります(ソースもここにあります)。ただし、Cg に基づいていますが、それはより利点と見なすことができます。
よりデータ密度の高い医療データを使用しているのを見て、密度の高いボクセル データの編成にストリーミング GPU スパース octree を使用するCyril Crassin の Ph. D Thesisにも興味があるかもしれません。ここでは、データ ストレージ (リーフ ノード) 用の 3D ボリューム テクスチャと内部ノードの割り当て用のブリック プールを使用して、GPU 上に octree が構築されます。
少し曲げても構わないと思っている場合は、 CUDA を使用したスパース ボクセル オクツリーに関する大きなプロジェクトがあります。これは、スパース オクツリーとそれらへのレイキャスティングに関する貴重な洞察を提供します。