Capítulo X: Introducción

Capítulo 1: Introducciónoperaciones de split y collapse en dirección a la resolución deseada. Elalgoritmo de Split-and-Collapse es voraz, por lo que no siempre resulta enla selección de mínimo error. El problema de encontrar la selección demínimo error requiere de una búsqueda exhaustiva, y en esta direcciónse introduce un algoritmo óptimo que opera en tiempo polinomial,utilizando la técnica de programación dinámica [COR01]. Este algoritmoes utilizado para comprobar que el algoritmo voraz incremental de Splitand-Collapseproduce resultados muy cercanos al óptimo.b) Paginación: cuando el volumen multi-resolución supera lascapacidades de memoria principal, es necesario paginar bricks dememoria auxiliar a memoria principal. Se introduce una técnica parapaginar bricks similar al algoritmo de Split-and-Collapse, de manera queun hilo secundario se encargue de la carga y reemplazo de bricks acordea las demandas actuales y futuras del algoritmo. Tanto la paginacióncomo el reemplazo de páginas considera la prioridad asignada en cadanodo por el algoritmo de Split-and-Collapse, e incorpora la pre-paginaciónde una manera natural, difiriendo así de la técnica de paginación bajodemanda con política de reemplazo LRU 1 utilizada comúnmente en lavisualización out-of-core 2 [GUT02], [CAS05].c) Rendering: para realizar el despliegue o rendering, se adapta elalgoritmo de ray casting acelerado por GPU (Graphics Processor Unit)introducido en [KRU03] al caso multi-resolución, con clasificación preintegrada3 . Para mejorar el tiempo de respuesta en el despliegue, seadaptan las técnicas de salto de espacios vacíos [LAC95], terminacióntemprana del rayo [KRU03], y muestreo adaptativo [LAM99], [GUT02],[LJU06C] al caso multi-resolución. En particular, en el caso de muestreoadaptativo se introduce una técnica que se basa en la opacidadacumulada en cada rayo, el cual mejora el tiempo de respuesta delmuestreo constante, sin detrimento de la calidad de la imagen que seobtiene cuando la adaptabilidad se basa en el nivel de detalle de cadabrick [LAM99], [GUT02], [LJU06C].d) Pre-integración: La construcción de la tabla de pre-integración estábasada en el algoritmo propuesto por Eric Lum et al. [LUM04], la cual1 LRU (least-recently-used): es un algoritmo de reemplazo de página que se basa enescoger como víctima aquella página de memoria menos recientemente utilizada, puesestadísticamente es la que tiene menos posibilidad de ser referenciada nuevamenteentre las páginas alojadas en memoria.2 En ciencias de la computación, el término out-of-core se refiere a los algoritmos queprocesan datos que sobrepasan las capacidades de memoria principal.3 La clasificación es el proceso de asignar propiedades ópticas a las muestras delvolumen. La clasificación pre-integrada es un caso particular en donde se precomputala integral entre cada par de muestras potenciales del volumen.-5-