Algoritmi efficienti di voxelizzazione basati su GPU

Il lavoro svolto in questa tesi riguarda lo sviluppo dell'algoritmo principale di un software per uso biomedico e spazia dall'uso della computer gra ca all'uso della gpgpu. L'algorimo presentato e una versione parallela del Marching cubes che e stato progettato per essere multipiattaforma e per sfruttare le potenzialit a o erte dalle moderne gpu, sia per quanto riguarda il caloclo delle isosuper ci, sia per il rendering delle stesse, elimi- nando al contempo i vertici duplicati che le normali implementazioni dell'algoritmo generano. E' stato realizzato per permettere all'utente di visualizzare in tempo reale una, o pi u, super ci consentendo di variarne il valore e di aggiornare i dati volumetrici (voxel) su cui queste ultime sono costruite, mantenendo un framerate accettabile. In ne sono presentati alcuni benchmark dell'algoritmo e le possibili direzioni di ricerca, che riguardano soprattuto il miglioramento dell'algoritmo con tecniche di post-processing e caching.