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Título: Introdução à visualização volumétrica através do método marching cubes.
Autor(es): Guilarducci, Augusto Ferreira
Orientador(es): Queiroz, Rafael Alves Bonfim de
Membros da banca: Queiroz, Rafael Alves Bonfim de
Silva, Guilherme Augusto Lopes
Almeida, Danielle Emely de Souza
Palavras-chave: Marching cubes
Visualização volumétrica
Visualização científica
Extração de isosuperfície
Data do documento: 2024
Referência: GUILARDUCCI, Augusto Ferreira. Introdução à visualização volumétrica através do método marching cubes. 2024. 39 f.Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.
Resumo: A visualização volumétrica é utilizada em diversos campos, proporcionando representações tridimensionais de dados, de maneira que se possa obter uma maior compreensão dos fenômenos e estruturas estudadas. Dentre os métodos de visualização volumétrica, se destacam os algoritmos de extração de superfícies, como o Marching Cubes (MC), conseguindo extrair superfícies, gerando modelos tridimensionais, a partir de um conjunto de dados volumétricos, como as de imagem médicas. Devido a sua versatilidade, performance e papel histórico, o MC adquiriu um papel notório na área de visualização, sendo aplicado em diversas áreas com êxito. Apesar da sua relevância, o MC também foi alvo de diversos estudos que apontavam a ambiguidade em certas situações e a geração de superfícies não ideais. Porém, esses estudos foram fundamentais para solidificar o MC, uma vez que foram criadas inúmeras melhorias e variações visando resolver seus problemas. Portanto, devido a sua importância na área de visualização, buscou-se estudar a versão clássica do MC, buscando obter uma compreensão aprofundada da área e do funcionamento original MC. Para isso, procurou-se implementar o método MC, aplicando-o sobre conjuntos de dados volumétricos diversos e comparar os resultados obtidos com implementações do método MC original e de sua variante Marching Cubes 33 (MC33), obtendo o entendimento de suas características, vantagens e usos, bem como de suas limitações e falhas. Assim, as implementações foram aplicadas em 6 conjuntos de dados volumétricos diferentes, gerando 255 modelos no total. Após isso, foi feita uma análise qualitativa dos modelos e imagens obtidas, que possibilitaram a visualização detalhada de estruturas, demonstrando utilidade do MC. No entanto, comparações com outras implementações, apontaram para as inconsistências e ambiguidades do método MC. Apesar dessas limitações identificadas, é destacado o papel crucial do MC na visualização volumétrica, reconhecendo sua importância histórica e contínuo aprimoramento, impulsionando avanços no campo da visualização.
Resumo em outra língua: Volumetric visualization is utilized in various fields, providing three-dimensional representations of data to enhance understanding of studied phenomena and structures. Among volumetric visualization methods, surface extraction algorithms, such as the Marching Cubes (MC), stand out for their ability to extract surfaces and generate three-dimensional models from volumetric datasets, like medical images. Due to its versatility, performance, and historical significance, the MC has gained a prominent role in the field of visualization, successfully applied across diverse areas. Despite its relevance, the MC has been the subject of numerous studies highlighting ambiguity in certain situations and the generation of non-ideal surfaces. However, these studies have been instrumental in solidifying the MC, leading to numerous improvements and variations aimed at addressing its challenges. Given its importance in the visualization field, there was an effort to study the classical version of the MC to gain a comprehensive understanding of the field and the original functioning of the MC. To achieve this, the MC method was implemented, applied to various volumetric datasets, and the results were compared with implementations of the original MC method and its variant, Marching Cubes 33 (MC33). This comparison aimed to understand the characteristics, advantages, and uses, as well as the limitations and flaws of MC. The implementations were applied to six different volumetric datasets, generating a total of 255 models. Subsequently, a qualitative analysis of the obtained models and images was conducted, allowing for a detailed visualization of structures and demonstrating the utility of MC. However, comparisons with the other implementations highlighted inconsistencies and ambiguities in the MC method. Despite these identified limitations, the crucial role of MC in volumetric visualization is emphasized, recognizing its historical importance and continuous improvement, driving advancements in the field of visualization.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6481
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