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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2018.tde-28022018-103902
Document
Author
Full name
Igor Prata Soares
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2000
Supervisor
Committee
Minghim, Rosane (President)
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Zuffo, Marcelo Knorich
Title in Portuguese
Visualização Volumétrica em Odontologia
Keywords in Portuguese
Não disponível
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Not available
Keywords in English
Not availabe
Abstract in English
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)
Publishing Date
2018-02-28
 
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