Capítulo X: Introducción

Capítulo 4: Visualización Out-of-Coreespacio CIELUV se define sencillamente como la distancia euclídea d(a,b)entre ambos colores; así,D(fi,bi) = d( L(rgb(fi)(fi)), L(rgb(bi)(bi)) ), [Ec. 3.2]donde rgb(v) es el color asociado al vóxel v en el espacio de color RGB, y(v) es su opacidad. Note que La distorsión D(b) de un brick b dependedel error en la aproximación de los vóxeles clasificados del datasetoriginal, y los vóxeles clasificados de una representación de menosdetalle (brick b). Por consiguiente, la distorsión para cada brick tiene queser recalculada si la función de transferencia cambia. Se hace evidenteque esta actualización no puede ser realizada en tiempo real en uncomputador convencional, puesto que requiere del acceso del volumenoriginal, el cual por lo general sólo puede almacenarse parcialmente enmemoria principal. Sin embargo, este proceso puede ser aceleradomediante tablas precalculadas de sumarización [WAN07]. Por cada brickb, se precalcula un histograma bidimensional H(j,k) que almacena conqué frecuencia un vóxel con valor j del volumen original es aproximadopor un vóxel con valor k de una resolución inferior (brick b).Adicionalmente, se precalcula una segunda tabla, D(j, k), pero global, querepresenta la distorsión de representar un vóxel con valor de j por otrocon valor de k, en el espacio de color CIELUV. Mientras las tablas desumarización se calculan una sola vez, la tabla global debe seractualizada cada vez que se modifique la función de transferencia.Finalmente, la distorsión introducida por el brick b es aproximada por:n 1n 1 D ( b) H(j,k)D(j,k), [Ec. 3.3]j 0k 0y similarmente tiene que ser recalculada cuando se actualiza la funciónde transferencia. Los valores posibles de los vóxeles j y k tienen que sercuantizados, pues de lo contrario, el número de entradas en el Hexcedería incluso el tamaño del brick. En este trabajo se realiza unacuantización fina de los vóxeles (256 valores como en [WAN07]). Debidoal alto grado de correlación entre los vóxeles originales del volumen y losvóxeles de una representación menos fina (brick b), el histograma 2D esgeneralmente disperso, y las entradas no nulas se encuentran alrededorde la diagonal de la tabla. Al almacenar únicamente las entradas nonulas, el overhead de memoria sólo representa un pequeño porcentajedel dataset (alrededor del 4% en nuestras pruebas).La distorsión D(b) es por lo general monotónica, i.e. la prioridad de unnodo no es más grande que la prioridad de su padre [DUC97]. Esto esdebido a dos razones: (a) un nodo representa sólo 1/8 del espacio-51-