Real-time processing and visualization of 3D image data are the most important features for many applications of medical imaging. Volume visualization is a useful tool to visualize 3D medical images, but large computation amount is a drawback of using a volume-visualized image in medical diagnosis. The processing time of volume visualization depends on the number of voxels of the 3D data. In order to overcome the large amount of computation for the volume visualization, we have developed two progressive visualization methods of a progressive maximum intensity projection and a progressive volume rendering that can perform the volume visualization with low resolution for fast processing and use the low-resolution visualized image to generate a full-resolution visualized image with a reduced computation time. The developed algorithms are applicable to the real-time applications, i.e., the low-resolution visualization is performed interactively for continuous change of view direction, and the full-resolution visualization is performed once the view direction is fixed. Also, the developed algorithms are extensible to multi-level structures. In this dissertation, the progressive visualization methods are implemented and their computation complexities are analyzed. The developed progressive approaches are good solutions for fast processing of the visualization with high image quality.
3차원 영상 데이터의 실시간 처리 및 가시화 기법은 많은 의료 영상의 응용을 위한 중요한 요소이다. 입체 가시화는 3차원 의료 영상을 가시화하는 유용한 도구이지만, 많은 계산량은 실시간을 요구하는 의료진단에서 입체가시화를 이용하는데 결정적인 단점이다. 입체가시화의 처리시간은 3차원 데이터의 복셀의 양에 의존한다. 입체가시화를 위한 많은 계산량의 극복을 위하여, 우리는 점진적 최대값 투영과 점진적 볼륨 렌더링의 두 가지 점진적 가시화 방법을 개발하였다. 이러한 방법은 고속 처리를 위해 저해상도로 입체 가시화를 수행하고, 감소된 계산량으로 고해상도의 가시화 영상을 생성하기 위하여 저해상도 가시화 영상을 이용한다. 개발된 알고리즘은 실시간 적용에 적합하다. 즉, 저해상도 가시화가 시선 방향의 연속적인 변화에 따라 대화형으로 수행되고, 일단 시선 방향이 고정되면, 바로 고해상도 가시화가 수행된다. 이 논문에서는 점진적 가시화가 구현되었고, 계산량의 복잡도가 분석되었다. 개발된 점진적 접근은 고화질의 가시화의 고속처리를 위하여 좋은 해답이 될 수 있다. 점진적인 방법은 40 dB PSNR 이상의 화질의 영상을 제공하면서 기존의 방법보다 50% 이하의 계산량을 가진다.
이러한 점진적 가시화 방법의 효율성을 높여주기 위한 몇 가지 방법이 제안되었다. 점진적 최대값 투영에서는 전처리 과정을 영상의 종류에 따라 효율적으로 하는 최대값 부 표본화 방법과, 최대값과 평균값을 부 표본화 영상 데이터로 함께 쓰는 방법, 영상의 경계면에서 더욱 화질을 증진시키는 방법 등이 제안되었다. 그 결과 이미 제안된 점진적 최대값 투영 방법과 같은 계산량에서 2~8 dB PSNR의 화질의 개선을 보였다. 또한 점진적 볼륨 렌더링에서는 급격하게 변화가 심한 경사면의 불 투명도에서 이웃간에 상관성이 낮아지는 것을 보완하기 위하여 전처리 과정에서 최대값 부 표본화를 하여 불 투명도를 증가시키고 부 표본화 된 불 투명도의 근사에 적합한 방법을 제안하였으며, 깊이 정보를 보완하기 위하여 형태학적인 필터를 이용하고, 차별화 된 깊이 여지를 부여하여 40 dB PSNR 이상의 영상을 얻으면서 계산량은 50% 이하로 줄여 효율적인 계산이 됨을 확인하였다.
이러한 알고리즘들은 다단계의 점진적인 구조로 확장이 가능하며, 고화질의 영상을 유지하여 고속 3차원 데이터의 처리에 크게 기여할 수 있었다.
