Visualization of Astronomical Nebulae via Distributed Multi-GPU Compressed Sensing Tomography
Visualization of Astronomical Nebulae via Distributed Multi-GPU Compressed Sensing Tomography
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通过分布式多 GPU 压缩感知断层扫描实现天文星云的可视化
DOI：
10.1109/tvcg.2012.281
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发表时间：
2012
影响因子：
5.2
通讯作者：
Marcus
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wenger;Stephan;Stefan;Lorenz;Tillmann;Andreas;Weiskopf;Daniel;Magnor;Marcus
天文星云的3D可视化是一个具有挑战性的问题，因为从我们在地球上固定的有利位置只能观察到一个2D投影。我们试图通过一种层析方法，利用在某些相关类型的星云中普遍存在的球对称或轴对称，来生成可信和逼真的体积可视化。不同类型的对称性可以通过使用不同随机分布的虚拟相机来实现。我们的方法是基于迭代压缩感知重建算法，我们扩展了对依赖于位置的体积正则化和线性等式约束的支持。我们提出了一种分布式多GPU实现，它能够从任意投影重建高分辨率数据集。哈勃太空望远镜的天文图像证明了它的稳健性和可伸缩性。生成的体积数据使用直接体绘制进行可视化。与以前的方法相比，我们的方法在三维可视化中保留了更多的细节和视觉变化，特别是对于只有近似对称的对象。
The 3D visualization of astronomical nebulae is a challenging problem since only a single 2D projection is observable from our fixed vantage point on Earth. We attempt to generate plausible and realistic looking volumetric visualizations via a tomographic approach that exploits the spherical or axial symmetry prevalent in some relevant types of nebulae. Different types of symmetry can be implemented by using different randomized distributions of virtual cameras. Our approach is based on an iterative compressed sensing reconstruction algorithm that we extend with support for position-dependent volumetric regularization and linear equality constraints. We present a distributed multi-GPU implementation that is capable of reconstructing high-resolution datasets from arbitrary projections. Its robustness and scalability are demonstrated for astronomical imagery from the Hubble Space Telescope. The resulting volumetric data is visualized using direct volume rendering. Compared to previous approaches, our method preserves a much higher amount of detail and visual variety in the 3D visualization, especially for objects with only approximate symmetry.
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DOI：
--
发表时间：
2008
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通讯作者：
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发表时间：
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