table of contents實現
重要性函式
渲染演算法
我們把資料儲存在3d紋理中，然後通過傳輸函式進行對映。
傳輸函式
然而，乙個缺點是重要特徵的區分與標準的顏色和消光分類一樣受到限制（不夠微妙）。
感興趣特徵（縮寫為foi,feature of interest）
為此，我們實現了乙個更微妙的重要性函式，使用者可以選擇我們在空間域中指定的種子點x和資料域中的容差值指定的感興趣特性（foi）。然後使用洪水填充演算法（flood fill algorithm）計算foi，該演算法首先在播種點對標量值
感興趣區域
在許多情況下，重要區域只是由它們的空間位置來定義的，例如，醫學資料集中的乙個器官。
因此，我們實現了乙個重要性函式，該函式由空間域中的感興趣區域（roi）以球形形式定義。使用者可以指定乙個或多個roi，每個roi都有球體的中心點xs、半徑rs和重要性值gs。我們使用乙個函式，隨著距離中心點的距離
我們的最後乙個重要性函式不需要任何使用者互動，它基於來自攝像機的資料集的主要可見性（pv），使用規則傳遞函式中的非優化消光係數。特別是，我們採用了透射率，根據等式
其中我們的整個渲染演算法是在gpu上實現的，並且遵循標準的單散射方法。為了加速渲染，我們使用了可選的陰影快取[2]、[5]、[47]、[49]。
在第一步中，根據使用上表演算法實現的等式
第二步，渲染資料，優化的穿透率已經動陰影快取中準備好了，相位函式計算內散射，然後計算衰減。然而我們再次使用上表演算法來計算優化的穿透率值。我們可選擇地使用2d窗函式
這兩個步驟的結合實現了優化的照明和優化的可見性的特徵。請注意，對於大型資料集，可以選擇省略陰影快取；在這種情況下，需要在使用陰影光線渲染時計算每個眼線取樣和光源之間的優化透射比。
（未完待續）
我們介紹了一種新的方法，以優化能見度和照明重要的體積特徵與單一散射模型。我們的方法是基於光線的優化問題的分析解決方案，以達到兩個相互競爭的目標：高透明度和高可見性的特徵。與以往的工作相比，我們的方法不僅解決了攝像機重要特徵的可見性問題，而且解決了照明問題。
我們採用了gunther等人提出的全域性優化問題[17] 來獲得可解析求解的基於光線的公式。通過對重要函式進行低通濾波，補償了缺失的平滑項，取得了可比的結果，但具有互動性能。
我們進一步採用marchesin等人的優化方法。[41]對於單散射照明，因為該技術同樣適用於光線空間，並且與我們的方法具有類似的效能。雖然與單次散射相比，該方法還提高了重要特徵的可見性和照明度，但優化的目標比我們的方法更具限制性，因為它總是使沿射線最遠貢獻的可見性最大化，從而產生微弱的陰影。為了完整性起見，我們還將我們的方法與不涉及任何優化的更簡單的方法進行了比較。
因此，我們將典型的色調對映運算元[13]、[44]與單散射模型相結合。雖然色調對映操作符不能用來提高相機的可見性，但是它們試圖平衡最終影象中的亮度，以儘量減少由於完全黑或白區域而造成的細節損失，這與我們優化照明的目標有關。然而，我們的比較顯示對比度降低限制了相對於光照的空間深度感知。
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