Asymptotic Deciderを組合せた曖昧さのないマーチング・キューブ法の整数化
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概要
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多変量の三次元分布データであるボリューム・データ(Volume Data)を可視化し, 対象の効果的な解析手段を与える技術:ボリューム・ビジュアライゼーション(Volume Visualization)が, 三次元のシミュレーションや計測などによって得られる計算資源の増加に伴い重要視されてきている. 現在最も標準的に用いられているボリューム・データの可視化手法に等値面化(Isosurfacing)がある. 等値面(Isosurface)を構成する最も有力なアルゴリズムとして, Asymptotic Decider(G. M. Nielson 他, 1991:以下, AD法と呼ぶ)を組合せたマーチング・キューブ法(W. E. Lorencen 他, 1987:以下, MC法と呼ぶ)が知られている. このアルゴリズムは位相的に十分妥当な等値面を構成可能であることが知られており, 我々は既にこのアルゴリズムの実装を行い, その有効性について評価を行っている. そこで我々は今回, このアルゴリズムの整数化を行うことにより, ソフトウェアレベルでの高速化を目指す. 整数化は, 今後需要が見込まれるボリュームエンジン等のハードウェア化への, 基礎的段階としても重要である. なお, 本研究には旧Stardent社のTITAN3000上のAVS(Application Visualization System)Ver.4を使用した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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