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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-28022018-103902
Document
Auteur
Nom complet
Igor Prata Soares
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2000
Directeur
Jury
Minghim, Rosane (Président)
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Zuffo, Marcelo Knorich
Titre en portugais
Visualização Volumétrica em Odontologia
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
Neste trabalho de mestrado foi estudado um processo de geração de imagens a partir de dados volumétricos dentários. Para isso foi elaborado e implementado um método de Rendering Volumétrico Direto que faz uso de texturas volumétricas (DVRT Direct Volume Rendering witk-Texture). Esse método funciona criando um mapa de textura tridimensional a partir do volume de dados e então amostrando-o com planos de cortes paralelos entre si e ao plano de visão, a imagem ftnal é então obtida pela composição desses planos. Para facilitar a compreensão do volume submetido à visualização foi implementada a possibilidade de gerar imagens tonalizadas, obtidas a partir da interação do vota= de dados com as luzes direcionais presentes na cena. O método DVRT foi implementado na forma de classes incorporadas à biblioteca de visualização orientada a objetos de propósito geral, o VTK (Visualization Toolkit), apresentando resultados satisfatórios.
Titre en anglais
Not available
Mots-clés en anglais
Not availabe
Resumé en anglais
This work reports ou the implementation of a Direct Volumetric Rendering (DVR) and Visualization technique in the context of a general-purpose, low cost visualization software with available source code. The technique employs a texture mapping strategy to combine scalar values of volumetric data into threedimensional images. Relevant implementation issues of this technique are presented, and the results are discussed in the light of a target application, namely visualization in dentistry. The technique presented here, DVRT, has demonstrated to behave better than the ray casting DVR technique for the data sets of interest, and also to produce very good results under shading.
 
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IgorPrataSoares.pdf (20.32 Mbytes)
Date de Publication
2018-02-28
 
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