В самых первых разработках методов этого типа воксель рассматривался как маленький кубик, который может быть либо совершенно прозрачным, либо абсолютно непрозрачным (поглощающим свет). Если изображение формировалось в порядке от ближних объектов к дальним, то прослеживалась траектория лучей, проходящих через каждый пиксель картинной плоскости, пока на пути луча не возникал непрозрачный воксель, соответствующий
Рис. 12.21. Проблема неоднозначности при анализе маркированной пространственной ячейки: а - маркированная ячейка; бив - два варианта интерпретации
Визуализация данных научных исследований
пиксель окрашивался в черный цвет. Если на пути луча нигде не встречался непрозрачный воксель, пиксель окрашивался в белый цвет. Если же изображение формировалось в порядке от дальних объектов к ближним, то алгоритм "маляра" закрашивал на экране только области, соответствующие непрозрачным вокселям. В любом варианте качество сформированного изображения было весьма далеко от идеального. Существенное повышение качества было достигнуто только после применения палитры цветов и варьируемого коэффициента прозрачности.
12.5.1. Управление цветом и коэффициентом прозрачности Описание методов непосредственного отображения объемов начнем с анализа методов управления цветом и коэффициентом прозрачности вокселей. В качестве примера рассмотрим данные, полученные при компьютерной томографии головы человека. Значению меры поглощения рентгеновского излучения поставим в соответствие определенные цвета. Мягкие ткани, которые характеризуются низкой поглощающей способностью, могут быть окрашены в красный цвет, ткани со средней поглощающей способностью - в синий, а ткани с высоким поглощением - в белый. Ткани, прозрачные для рентгеновского излучения, окрашиваются в черный цвет. Чаще всего соответствие цветов значениям интенсивности скалярного поля устанавливается в результате анализа гистограммы распределения интенсивностей. Гистограмма, представленная на рис. 12.22, имеет четыре пика. Каждому из пиковых значений можно назначить определенный цвет и, используя механизм индексирования цветов, сформировать таблицу соответствия цвета. Интенсивность каждого из основных цветов - красного, синего и зеленого - может линейно изменяться в каком-либо интервале значений плотности скалярного поля, как показано на рис. 12.23. Если выборки скалярного поля получены с помощью компьютерной томографии головы, то, скорее всего, костям черепа будут соответствовать значения интенсивности более низкого пика в левой части гистограммы и им мы назначим белый цвет, а пустым пространствам - значения/крайнего правого пика, и им мы назначим черный цвет.