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A new approach to interactive viewpoint selection for volume data sets

机译：体积数据集交互式视点选择的新方法

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Automatic viewpoint selection algorithms try to optimize the view of a data set to best show its features. They are often based on information theoretic frameworks. Although many algorithms have shown useful results, they often take several seconds to produce a result because they render the scene from a variety of viewpoints and analyze the result. In this article, we propose a new algorithm for volume data sets that dramatically reduces the running time. Our entire algorithm takes less than a second, which allows it to be integrated into real-time volume-rendering applications. The interactive performance is achieved by solving a maximization problem with a small sample of the data set, instead of rendering it from a variety of directions. We compare performance results of our algorithm to state-of-the-art approaches and show that our algorithm achieves comparable results for the resulting viewpoints. Furthermore, we apply our algorithm to multichannel volume data sets.
机译：自动视点选择算法会尝试优化数据集的视图，以最好地显示其功能。它们通常基于信息理论框架。尽管许多算法已经显示出有用的结果，但是它们通常花费几秒钟来产生结果，因为它们从各种角度渲染场景并分析了结果。在本文中，我们提出了一种用于批量数据集的新算法，该算法可大大减少运行时间。我们的整个算法不到一秒钟，因此可以将其集成到实时体绘制应用程序中。通过使用少量数据集样本解决最大化问题，而不是从多个方向进行渲染，可以实现交互式性能。我们将算法的性能结果与最新方法进行了比较，结果表明，对于所得出的观点，我们的算法可实现可比的结果。此外，我们将算法应用于多通道体积数据集。

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