Capítulo 4: Visualización Out-of-Coreocupado por su padre, y (b) el nodo padre corresponde a unarepresentación de menos detalle a la de sus hijos. Más aún,generalmente la distorsión de un nodo es mayor a la suma de las de sushijos (monotonicidad por bloque). Sólo en casos excepcionales, estarelación entre padres e hijos no es satisfecha. En estos casos, ladistorsión del padre puede ser reemplazada por la suma de lasdistorsiones de sus hijos, o bien, podría escalarse la distorsión de loshijos adecuadamente.Para definir una medida global de la distorsión multi-resolución de unaselección de bricks S, intuitivamente se define la distorsión promedio porvóxel de aproximar el volumen original por una selección de bricks comosigue:D(S)1n(b)bSbSD(b), [Ec. 3.4]donde n(b) es el número de vóxeles del volumen original aproximadospor la selección S.3.1.2 Nivel de ImportanciaPara aplicaciones del mundo real, el usuario comúnmente tiene interésen explorar subvolúmenes específicos [LAM99], [PLA02], [LJU06].Usualmente se define un punto de interés (PI) para definir las prioridadessobre las distintas áreas del volumen [LAM99]. En este sentido, ladistancia desde el brick hacia el PI podría definir una prioridad. Sinembargo, este esquema siempre va a favorecer a las regiones muycercanas a PI, haciendo que el nivel de detalle sea muy alto alrededor delPI, pero muy bajo en otras áreas del volumen. Esta diferencia tanmarcada entre áreas adyacentes no es adecuada cuando se navegadentro del volumen, ni tampoco para la visualización. Para suavizar ladiferencia entre bricks adyacentes hemos incorporado heurísticamente ladiagonal del brick dentro del proceso de selección, pues la diagonal sehace más pequeña para bricks más finos. La prioridad por distancia alpunto de interés R(b,PI) se define como:diag(b)R(b,PI) , [Ec. 3.5]diag(b) d(b,PI)donde d(b,PI) es la distancia mínima del brick al punto de interés, ydiag(b) es la longitud de la diagonal del brick. Note que R(b,PI)(0,1],-52-
Capítulo 4: Visualización Out-of-Coredándole más prioridad a bricks con menos detalle y cercanos a PI. Ladistancia d(b,PI) es cero si PI está dentro de b.La función R(b,PI) es monotónica, es decir, R(padre(b),PI) R(b,PI). Parademostrarlo partimos de que el espacio ocupado por b está contenidodentro de espacio ocupado por padre(b), así:d(padre(b),PI) d(b, PI) diag(b)+d(padre(b),PI) diag(b) +d(b,PI)1≥ 1diag b +d padre b ,PIdiag (b)diag b +d padre b ,PI ≥diag b +d b,PIdiag (b)diag (b)+d(b,PI). [Ec. 3.6]Debido a que el brick padre(b) es de particionamiento más burdo,representa un área más grande del volumen. Así, diag(padre(b)) > diag(b),y por lo tantodiag (padre (b))diag padre (b) +d padre b ,PI ≥diag (b)diag b +d padre b ,PI[Ec. 3.7]Por transitividad entre Ec. 3.6 y 3.7 se concluye finalmente que R(b,PI) esmonotónica.d=1d= 5d=0Figura 3.1: distancia mínima entre un brick (cuadro azul) y el ROI (cuadro negro). Semuestra el caso 2D por simplicidad. En la figura, cada cuadrado de la rejilla mide 1x1vóxeles 2 .La prioridad también puede basarse en una región de interés o ROI. Eneste caso, de la ecuación 3.5 se reemplaza d(b,PI) por el promedio entre:la distancia mínima entre el ROI y el brick (ver Fig. 3.1), y la distanciamínima entre el brick y el centro del ROI.-53-