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4.2. KLASSIFIZIERUNG 31<br />
der Fixed-Function-Pipeline war es nicht möglich Post-Klassifizierung vorzunehmen,<br />
aus diesem Grund musste dieses vorher geschehen. Erst durch<br />
eine Erweiterung war es möglich weitere Texturzugriffe umzusetzen, sodass<br />
Post-Klassifizierung realisiert werden konnte. Durch die Einführung der programmierbaren<br />
Pipeline wurde die Realisierung noch weiter vereinfacht, da<br />
dieser Standard überall verfügbar war.<br />
Die optische Qualität der beiden Klassifizierungsvarianten ist sehr unterschiedlich.<br />
Da bei der Pre-Klassifizierung die Daten zuerst klassifiziert werden<br />
und anschließend auf den Farbwerten interpoliert wird, treten starke<br />
Blockartefakte auf, sodass das Ergebnis recht grob und körnig wirkt. Bei<br />
der Post-Klassifizierung werden die Dichtewerte zuerst interpoliert, was eine<br />
höhere Auflösung der Werte erreicht. Anschließend können diese Werte gezielt<br />
klassifiziert werden, was zu einem feineren und detaillierteren Resultat<br />
führt. Der Unterschied ist schematische in Abbildung 4.4 dargestellt. Eine<br />
Gegenüberstellung beider Varianten ist im Abbildung 4.5 zu finden.<br />
Abbildung 4.5: Vergleich von Pre-(Links) und Post-Klassifizierung(Rechts)<br />
eines CT-Datensatzes mit der selben Transferfunktion. Entnommen Real-<br />
Time Volume Graphics [3] Seite 90, Figure 4.2.<br />
4.2.3 Post-Klassifizierung<br />
Um die Post-Klassifizierung in die Implementierung zu integrieren, sind nur<br />
ein paar zusätzlicher Codezeilen erforderlich. Dennoch ist dieser Schritt nicht<br />
zu unterschätzen, da er eine große optische Wirkung erzielt.<br />
Es gibt zwei Möglichkeiten Transferfunktionen umzusetzen. Entweder können<br />
diese als Funktion umgesetzt werden oder als Textur. Dabei hat die<br />
Textur-Variante einen Vorteil, diese ist im Gegensatz zu der Funktion aus-