ВОКСЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ

Воксельная модель — это трехмерный растр. Подобно тому, как пикселы располагаются на плоскости 2В-изображения, так и вокселы образовывают трехмерные объекты в определенном объеме (рис. 14). Воксел — это элемент объема (voxel — volume element).

Как мы знаем, каждый пиксел должен иметь свой цвет. Каждый воксел также имеет свой цвет, а кроме того, прозрачность. Полная прозрачность воксела означает пустоту соответствующей точки объема. При моделировании объема каждый воксел представляет элемент объема определенного размера. Чем больше вокселов в определенном объеме и меньше размер вокселов, тем точнее моделируются трехмерные объекты — увеличивается разрешающая способность.

Рис. 14. Пикселы и вокселы

Для современной КГ вексельный метод считается одним из перспективных. Его используют в компьютерных системах для медицины. Например, при сканировании томографом (computer tomography) получаются изображения срезов объекта, которые потом объединяются в виде объемной модели для дальнейшего анализа. Вексельный метод используется в геологии, сейсмологии, в компьютерных играх. Вокселы также используются для графических устройств отображения, которые создают действительно объемные изображения.

Положительные черты вексельной модели:

· позволяет достаточно просто описывать сложные объекты и сцены; простая процедура отображения объемных сцен;

· простое выполнение топологических операций над отдельными объектами и сценой в целом. Например, просто выполняется показ разреза — для этого соответствующие вокселы можно сделать прозрачными.

Недостатки вексельной модели:

· большое количество информации, необходимой для представления объемных данных. Например, объем 256x256x256 имеет небольшую разрешающую способность, но требует свыше 16 миллионов вокселов;

· значительные затраты памяти ограничивают разрешающую способность, точность моделирования; большое количество вокселов обусловливает малую скорость создания изображений объемных сцен;

· как и для любого растра, возникают проблемы при увеличении или уменьшении изображения. Например, при увеличении ухудшается разрешающая способность изображения.