I många fall kan endast kombinationen av geometriska och volymetriska datamängder beskriva ett enda fenomen under observation vid visualisering av stora och komplexa data. När semitransparent geometri är närvarande, rätt rendering resultat kräver sortering av transparenta strukturer. Ytterligare komplexitet införs eftersom bidragen från volymdata måste delas upp efter de geometriska objekten på scenen. A-buffern, en förbättrad rambuffer med ytterligare information per pixel, har tidigare införts för att hantera komplexiteten som orsakas av transparenta objekt. I detta dokument presenterar vi en optimerad renderingsalgoritm för hybrida volymgeometridata baserat på A-buffer-konceptet. Vi föreslår två nya komponenter för moderna GPUs som skräddarsyr minnesanvändning till djupet komplexiteten av enskilda pixlar. De föreslagna komponenterna är kompatibla med moderna A-buffer-implementeringar och ger resultatvinster på upp till åtta gånger jämfört med befintliga metoder genom minskad tilldelning och återanvändning av snabbt cacheminne. Vi demonstrerar tillämpligheten av vårt tillvägagångssätt och dess prestanda med flera exempel från molekylärbiologi, rymdväder och medicinsk visualisering som innehåller både volymdata och geometriska strukturer.
År 2014, Lindholm m.fl. REF presenterade en hybrid volymgeometri renderingsalgoritm och två optimeringar för aktuella A-buffer implementeringar.
Hybrid Data Visualization Based on Depth Complexity Histogram Analysis
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}