Вурин

Вурин
	Режим разработки в Voreen позволяет быстро создавать прототипы интерактивных объемных визуализаций.
Стабильный релиз	5.3.0 / 2 августа 2024 г. ; 2 месяца назад ( 2024-08-02 )
Написано в	C++ (Qt), OpenGL , GLSL , OpenCL . Python
Операционная система	Кроссплатформенный
Тип	Объемная визуализация , Интерактивная визуализация
Лицензия	Стандартная общественная лицензия GNU, версия 2
Веб-сайт	voreen.uni-muenster.de

Библиотека визуализации объёма и платформа разработки

Voreen ( volume rendering engine ) — библиотека визуализации объема с открытым исходным кодом и платформа разработки. Благодаря использованию методов объемного рендеринга на базе GPU она обеспечивает высокую частоту кадров на стандартном графическом оборудовании для поддержки интерактивного исследования объема.

История

Voreen был инициирован на кафедре компьютерных наук в Университете Мюнстера , Германия , в 2004 году и впервые выпущен 11 апреля 2008 года под лицензией GNU General Public License (GPL) . Voreen написан на C++ с использованием фреймворка Qt и API ускорения рендеринга OpenGL и способен достигать высокой интерактивной частоты кадров на потребительском графическом оборудовании. ^[1] Он не зависит от платформы и компилируется в Windows и Linux . Исходный код и документация, а также предварительно скомпилированные двоичные файлы для Windows и Linux доступны на его веб-сайте. Хотя он предназначен и в основном используется для медицинских приложений, ^[2] любой другой вид объемных данных может быть обработан, например, микроскопия, потоковые данные или другие моделирования. ^[3]^[4]

Концепции

Среда визуализации VoreenVE, основанная на этом движке, предназначена для создания и выполнения интерактивных визуализаций объемных данных. Различные визуализации могут быть собраны в виде так называемых сетей посредством быстрого прототипирования , при этом каждая сеть состоит из нескольких процессоров . ^[5] Процессоры выполняют более или менее специализированные задачи для всего процесса рендеринга, начиная от предоставления данных через raycasting, создания геометрии и рендеринга до обработки изображений. В пределах их соответствующих целей процессоры могут свободно комбинироваться друг с другом, и тем самым предоставлять большую гибкость и обеспечивать единообразный способ обработки объемного рендеринга . Авторы, которым необходимо реализовать определенную технику рендеринга, могут ограничить свою работу в основном разработкой новых процессоров, тогда как пользователи, которые хотят получить доступ только к определенной визуализации, просто должны использовать соответствующие процессоры или сети и не должны заботиться о технических деталях.

Функции

Визуализация

Прямой объемный рендеринг (DVR), рендеринг изоповерхностей , проекция максимальной интенсивности (MIP)
Поддержка различных моделей освещения ( модель отражения Фонга , затенение Toon , окклюзия окружающего света )
Визуализация больших (внеядерных) данных (с использованием raycaster октодерева OpenCL)
Визуализация векторного поля на основе потоковых линий
Мультимодальная объемная визуализация
Рендеринг геометрии с поддержкой прозрачности, независимой от порядка
Гибкое сочетание операторов обработки изображений (затемнение глубины, свечение, глубина цветности, обнаружение краев )
Визуализация изменяющихся во времени, а также сегментированных 3D-наборов данных
Поддержка 1D и 2D передаточных функций / CLUT
Настраиваемые представления для создания более сложных приложений (тройной вид/четырехоконный вид/вид с вкладками/разделитель)
Построение
Визуализация ансамбля объемов (график сходства, среднее/дисперсия ансамбля, параллельные координаты)

Обработка объема

Извлечение изоповерхности
Эффективная базовая обработка 3D-изображений для очень больших (внесердечниковых) объемов
Анализ очень большого объема (связанные компоненты, анализ сети сосудов)
Интерактивная сегментация объема (на основе случайного перемещения, фильтрация сосудов, базовая пороговая установка)
Интерактивная регистрация объема (ручная или на основе ориентиров)
Обработка объема векторного поля (матрица Якоби, критерий вихря Delta/Q/Lambda2, извлечение основной линии)
Внешняя обработка пространственно-временных многополевых ансамблевых наборов данных (ансамблевой анализ)
Интеграция OpenLB для генерации ансамбля моделирования потоков

Взаимодействие

Настраиваемый режим приложения для повышения удобства использования для экспертов в предметной области
Выровненные по осям и произвольно выровненные плоскости отсечения
Редакторы для 1D и 2D передаточных функций
Проверка промежуточных результатов
Измерения расстояний

Ввод/вывод данных

Поддержка нескольких форматов файлов томов (например, DICOM , стеки TIFF , HDF5 , RAW, NetCDF, VTI, NIfTI-1)
Создание скриншотов высокого разрешения и анимации камеры со сглаживанием
Экспорт видео на основе FFmpeg
Скрипты Python для автономной обработки и визуализации изображений
Геометрия в/экспорт (например, для аддитивного производства )

Смотрите также

Ссылки

^ Смелянский, М.; Холмс, Д.; Чхугани, Дж.; Ларсон, А.; Кармин, Д.М.; Хансон, Д.; Дубей, П.; Августин, К.; Ким, Д.; Кайкер, А.; Ли, В.В.; Нгуен, А.Д.; Сейлер, Л.; Робб, Р. (2009). «Отображение высококачественного объемного рендеринга для медицинской визуализации на ЦП, ГП и многоядерные архитектуры» (PDF) . IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 15 (6): 1563–1570. CiteSeerX 10.1.1.460.3466 . doi :10.1109/TVCG.2009.164. ISSN 1077-2626. PMID 19834234. S2CID 1284490.
^ Eisenmann, U.; Freudling, A.; Metzner, R.; Hartmann, M.; Wirtz, CR; Dickhaus, H. (2009). "Volume Rendering for Planning and Performing Neurosurgical Interventions". Труды IFMBE . Всемирный конгресс по медицинской физике и биомедицинской инженерии, 7–12 сентября 2009 г. 25/6 . Мюнхен, Германия: 201–204. doi :10.1007/978-3-642-03906-5_55. ISBN 978-3-642-03905-8. ISSN 1680-0737.
^ "Полет через поле Рэлея-Бенара". YouTube . Архивировано из оригинала 2021-12-15.
^ Шерзингер, А.; Брикс, Т.; Дреес, Д.; Фёлькер, А.; Радков, К.; Санталидис, Н.; Файгут, А.; Хинрихс, К. (2017). «Интерактивное исследование данных моделирования космологической темной материи». IEEE Computer Graphics and Applications . 37 (2): 80–89. doi :10.1109/MCG.2017.20. PMID 28320645. S2CID 15305374.
^ Мейер-Спрэдоу, Дж.; Ропински, Т.; Менсманн, Дж. Р.; Хинрихс, К. (2009). «Voreen: среда быстрого прототипирования для визуализации объема на основе луча». IEEE Computer Graphics and Applications . 29 (6): 6–13. doi :10.1109/MCG.2009.130. ISSN 0272-1716. PMID 24806774. S2CID 8211514.

Внешние ссылки

сайт Voreen

[1] Смелянский, М.; Холмс, Д.; Чхугани, Дж.; Ларсон, А.; Кармин, Д.М.; Хансон, Д.; Дубей, П.; Августин, К.; Ким, Д.; Кайкер, А.; Ли, В.В.; Нгуен, А.Д.; Сейлер, Л.; Робб, Р. (2009). «Отображение высококачественного объемного рендеринга для медицинской визуализации на ЦП, ГП и многоядерные архитектуры» (PDF) . IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 15 (6): 1563–1570. CiteSeerX 10.1.1.460.3466 . doi :10.1109/TVCG.2009.164. ISSN 1077-2626. PMID 19834234. S2CID 1284490.

[2] Eisenmann, U.; Freudling, A.; Metzner, R.; Hartmann, M.; Wirtz, CR; Dickhaus, H. (2009). "Volume Rendering for Planning and Performing Neurosurgical Interventions". Труды IFMBE . Всемирный конгресс по медицинской физике и биомедицинской инженерии, 7–12 сентября 2009 г. 25/6 . Мюнхен, Германия: 201–204. doi :10.1007/978-3-642-03906-5_55. ISBN 978-3-642-03905-8. ISSN 1680-0737.

[3] "Полет через поле Рэлея-Бенара". YouTube . Архивировано из оригинала 2021-12-15.

[4] Шерзингер, А.; Брикс, Т.; Дреес, Д.; Фёлькер, А.; Радков, К.; Санталидис, Н.; Файгут, А.; Хинрихс, К. (2017). «Интерактивное исследование данных моделирования космологической темной материи». IEEE Computer Graphics and Applications . 37 (2): 80–89. doi :10.1109/MCG.2017.20. PMID 28320645. S2CID 15305374.

[5] Мейер-Спрэдоу, Дж.; Ропински, Т.; Менсманн, Дж. Р.; Хинрихс, К. (2009). «Voreen: среда быстрого прототипирования для визуализации объема на основе луча». IEEE Computer Graphics and Applications . 29 (6): 6–13. doi :10.1109/MCG.2009.130. ISSN 0272-1716. PMID 24806774. S2CID 8211514.