Capítulo X: Introducción

Capítulo 4: Visualización Out-of-CoreSimilarmente a la ecuación 3.4, se deriva el error promedio por vóxelglobal, con el objetivo de comparar la efectividad de distintos algoritmosde selección en la minimización del error.E(S)1n(b)bSbSE(b). [Ec. 3.11]La Fig. 3.2 muestra algunas selecciones generadas con diferentesfunciones de error, considerando la distorsión, el nivel de importancia, yla combinación de ambas medidas.\Figura 3.2: selecciones resultantes al aplicar distintos criterios de selección. Lassiguientes funciones de prioridad han sido utilizadas: (a) E(b)=D(b), (b,c) E(b)=I(b),(d,e) E(b)=I(b)D(b). El punto negro representa el punto de interés (PI). La caja negrarepresenta el área de interés (ROI). Se presenta la selección de los bricks de un cortecoronal 2D de la mujer visible.3.2 Algoritmo Voraz de SelecciónComúnmente se utiliza una cola de prioridad para determinar los bricksque representan al volumen, en base a una función de prioridad, y a larestricción de memoria de textura. Esta idea fue inicialmente propuestaen [GUT02] para visualización de volúmenes multi-resolución, y desdeentonces ha sido utilizada en diversos trabajos, incluyendo trabajosrecientes [YOU06], [WAN07]. El proceso comienza por insertar el nodoraíz de la jerarquía multi-resolución en la cola de prioridad.Iterativamente se toma el nodo cabeza de la cola, cuya prioridad es lamayor (o equivalentemente, su penalización es la menor) y se refina.Dicho nodo es eliminado de la cola, y sus hijos son insertadosordenadamente en la cola, según sus prioridades. El proceso se repitehasta alcanzar la restricción de N bricks (i.e. el próximo refinamientoexcede la capacidad de memoria de textura) o no sea posible otrorefinamiento. Los nodos que quedan en la cola representan la selecciónde bricks a visualizar, S. Este algoritmo es originalmente O(NlogN),-55-