Capítulo X: Introducción

Capítulo 2: Despliegue Directo de VolúmenesImma Boada et al. [BOA01] consideran el nivel de importancia (definidopor el usuario mediante un ROI – region of interest – o región de interés),la homogeneidad del brick, y la capacidad de memoria de textura. Li etal. [LIX02] realizan una subdivisión inicial del volumen en búsqueda demaximizar la obtención de bloques homogéneos de mayor tamaño. Lamotivación es que las áreas homogéneas no deben ser divididas, puestoque al dividirse, requieren más polígonos para el despliegue. Los bloquesno homogéneos se representan con distintos niveles de detalle. Paradesplegar el volumen, se selecciona el nivel de detalle apropiado paracada bloque basado en la predicción de la velocidad de despliegue, laopacidad máxima del bloque, la distancia al punto de vista, y el tamañodel bloque proyectado. El resultado es una variación mínima en el tiempode despliegue.Similarmente a [BOA01], Guthe et al. [GUT02] limitan la cantidad devóxeles de la representación multi-resolución a la capacidad de memoriade textura. La prioridad P(b)=E(b)/z(b) de un brick b para ser refinado sebasa en el error cuadrático medio normalizado E(b) entre el valor de susmuestras y las correspondientes muestras originales, y la distancia delvóxel más cercano del brick al ojo, z(b). Así, los bricks que difieran másde su representación original, y más cercanas al ojo tienen másprioridad. Una estructura de cola de prioridad es utilizada para llevar acabo este proceso eficientemente. Se inserta el nodo raíz en la cola deprioridad, e iterativamente se reemplaza el nodo de mayor prioridad porsus hijos, que se reinsertan en la cola. Este proceso se repite hastaalcanzar la capacidad de memoria de textura, o no sea posible otrorefinamiento. Note que para definir E(b) en cada brick b es necesariorealizar un pre-procesamiento del volumen, pero este se hace sólo unavez.Posteriormente Patric Ljung et al. [LJU04] consideran la función detransferencia en el criterio de selección. A diferencia del trabajo de[GUT02], el error cuadrático medio es calculado entre los vóxelesclasificados, en el espacio de color CIELUV. Debido a que el error deberecalcularse en todos los blocks cada vez que cambie la función detransferencia, los autores introducen una medida de aproximación delerror, mediante el uso del histograma de frecuencias reducido a sólo 10segmentos. Así, para cada vóxel, se multiplica su distorsión por sufrecuencia en la correspondiente entrada del histograma, de manera dereducir cálculo redundante para hallar el error cuadrático medio.Wang et al. [WAN07] calculan una aproximación más precisaconsiderando un histograma de 256 entradas. Adicionalmente,consideran la covarianza entre ambos blocks, el valor medio y varianzaen cada block, en el espacio de color CIELUV. Diversas tablas son-40-