基于小波变换和GPU加速的地形绘制技术研究

研究基于GPU和小波变换的海量地形数据实时绘制技术,通过小波变换构造地形网格的动态多分辨率模型,利用小波完备的数据重建功能,实现不同分辨率数据间的实时转换,减少从慢速外存向内存读数据的时间开销,提高绘制效率。通过小波渐近绘制算法解决不同分辨率模型间的平滑过渡问题,通过扩大了小波变换的采样范围解决块间小波变换的边界问题,通过顶点数据拟合算法解决相邻地形块间的裂缝问题,优化GPU的地形遮挡剔除算法,挖掘GPU的通用计算能力,在加速几何绘制的同时加速小波变换,进一步提高算法的效率。     

基于GPU的地形遮挡剔除算法

针对大规模地形场景，以GPU提供的遮挡查询功能为基础，提出了一种基于GPU的遮挡剔除算法。根据增量水平线原理，利用模板缓冲区进行重叠测试，并采用查询列表方法避免了CPU和GPU互相等待造成的延迟。实验结果表明，该算法有效地减少了送入图形流水线的几何数据，并在贴地漫游的情况下，显著提高了场景绘制速度。     

无合成并行绘制算法中的自适应屏幕分割策略

多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。     

一种基于per-pixel光照的高质量体绘制算法

分析讨论了一种基于per-pixel光照的高质量纹理映射体绘制算法。可以精确地对任意的动态点光源进行光照计算,这主要归功于在光照计算中采用了归一化的梯度,以及在每个像素上计算光照强度。同时,还提出了一种新技术通过对梯度的实时计算来有效的减少在传统基于纹理映射的体绘制中巨大的内存消耗,使得大规模体数据的实时绘制成为可能。充分利用了目前PC图形硬件成熟的可编程特性,特别是fragmentprogram,可以快速的载入体数据,得到可交互的绘制。最后对医学体数据进行绘制,得到了较为理想的结果。     

基于可编程图形加速硬件的实时光线投射算法

为了在保证绘制图像质量的基础上将体绘制算法的绘制速度提高至实时,提出一种基于可编程图形加速硬件(GPU)的光线投射算法实现(GRC,GPU-based Ray Casting)。GRC在可编程GPU中进行重采样和分类,使用矩阵逆运算以降低重采样坐标的计算复杂度,使用后分类技术以降低算法的空间复杂度。实验表明:对于2563规模的体数据,GRC能够在保证图像质量的基础,以超过30fps的速度进行绘制。     

CUDA加速的肝脏体纹理合成与映射方法研究

提出一种基于计算机统一设备架构加速(CUDA)的肝脏体纹理合成与映射方法,用于解决传统方法中合成肝脏体纹理耗时过长的问题.新方法消除了传统串行纹理合成中的关联性,采用基于CUDA构架的多线程并行处理来进行肝脏体纹理空间合成中的选块和布块工作,将映射计算中肝脏体模型表面网格节点着色、三角面片内部点集遍历的方法并行化,转移到GPU上进行计算.实验结果表明,该方法在保证肝脏体纹理真实感的同时,具有更高的合成速度.     

基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法研究

提出了一种基于图像空间的焦散实时逼真绘制算法,算法将焦散的计算过程进行了分解并采用动态组织浮点纹理的方式将计算所需的几何数据从几何空间转换到了图像空间,可完全通过GPU编程实现实时逼真绘制.算法的主要优点是适用于可变形物体,可模拟由物体双面折射形成的焦散现象,算法效率受场景规模影响小并可方便地与阴影等绘制效果相结合.实验表明,GPU的数据处理能力和可编程特性得到了充分挖掘,与经典焦散绘制算法相比具有明显的效率优势.     

LIC纹理的GPU生成及边缘检测后优化处理

对基于GPU GLSL的LIC算法实现的完整框架进行了明确、详细描述,提出了矢量场--纹理颜色分区映射的方法,充分利用顶点处理器和GPU顶点颜色插值的优势,将离散计算矢量场转换为连续的纹理数据场,并给出了LIC算法实现的相关核心片元程序,对基于GPU的LIC与传统方法的性能进行了对比;提出了基于GPU的边缘检测的LIC纹理后优化处理方法,采用冷暖光照模型进行处理,取得了较好的可视化效果.     

基于改进IBFV的矢量场剖面纹理可视化

通过分析经典IBFV方法可视化效果差的原因,提出改进方法:在IBFV过程中使用相关性较高的背景纹理图像。该背景纹理使用GLSL由GPU加速的多重线积分卷积生成。研究了将三维矢量场投影到二维图像空间的方法;利用GPU的顶点颜色插值功能,将离散矢量场转换为连续的纹理数据场,以便于使用GPU完成线积分卷积运算。在算法实现过程中,研究各参数对显示结果的影响,找出合适的取值。通过以上分析和研究,相比于IBFV改进的算法的可视化效果将得到显著提高。     

医学体绘制的一种快速光线投射算法

针对医学体数据场的直接体绘制(DVR)的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术,利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。     

基于GPU的SAR回波仿真高效实现方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)分布式场景回波仿真计算量巨大的问题,提出了一种结合改进的同心圆算法与图形处理器(graphics processing unit, GPU)技术的高效SAR回波仿真方法。首先,针对常规同心圆算法精度较低造成的图像信噪比低的问题,提出了一种改进的同心圆算法。其次,为了充分发挥GPU处理核之间的并行优势,对该算法的GPU并行处理进行了深度优化,进一步提升了仿真速度。具体方法是,根据并行度的高低设计核函数,确定了先采用“线程外推”实现部分目标回波的同心圆累加,再用“归约相加”实现所有目标回波的累加。最后,与常规GPU方法进行了实验对比,验证了所提方法的精确性和高效性。     

面向CPU、GPU多目标机的混合求解器设计与实现

传统常微分方程的并行求解方法主要包括面向任务的并行和面向方法的并行,但是这两种求解算法,只能利用CPU,或者只能面向同质形式的ODE(ordinary differential equations)簇,存在严重不足.以 RIDC(revisionist integral deferred correction)算法为基...     

基于GPU加速的分形地形生成方法

针对分形方法生成大规模地形数据时计算量大和运算速度慢的问题,提出基于GPU加速的分形地形生成方法,将Diamond-Square分形地形生成算法转化为CUDA线程块并行执行过程,使地形生成过程完全在GPU中加速执行,在取得较好模拟效果的同时,显著提高了算法的运算速度。     

基于GPU的相位干涉仪FX鉴相算法

针对相位干涉仪测向系统对于大量高速实时信号的处理需求, 设计了基于图形处理单元(graphic processing unit, GPU)的频域互相关(简称为FX)鉴相算法, 完成了相应的并行程序设计, 进行了实时数据的测试验证。为充分发挥GPU强大的浮点运算能力和并行数据处理能力, 将涉及大量并行高速数据计算的核心鉴相算法加载在GPU中, 实现了高速并行数据的相关处理和相位提取; 利用中央处理器(central processing unit, CPU)完成了数据调度、分发和简单的数据处理功能。实验测试结果表明, 在较好地保证鉴相精度的条件下, 本文设计的基于GPU的鉴相算法, 其数据处理速度是基于CPU平台的140倍左右, 鉴相速度明显提升, 较为圆满地实现了实时性、可靠性和准确性的设计初衷。     

一种基于顶点纹理的LOD地形渲染算法

Shader Mode 3.0引入的Vertex Shader Fetch是GPU可编程图形渲染技术发展的又一重要进展,基于该技术提出了一种新的地形渲染算法.算法主要特点是将地形高程数据组织成单通道纹理存放于显存,用于支持视点跟随的LOD地形渲染.绘制阶段,CPU端只需输入平坦的嵌套状的网格,GPU端首先根据当前视点参数计算该网格顶点的实际二维位置坐标,使用该坐标从地形纹理中采样出该顶点的高程值,这样平坦网格的顶点获取到实际的三维坐标值,图形渲染管线将继续处理直至输出显示.如此安排绘制流程可以彻底消减CPU计算负载,转而充分运用GPU高数据处理能力和可编程特性.实验表明,使用本算法绘制地形,效果逼真、绘制效率大大高于传统LOD地形绘制算法.     

基于PSO的ML-PDA算法及其并行实现

针对密集杂波条件下的目标检测与跟踪问题,开展极大似然概率数据关联(maximum likelihood probabilistic data association, ML-PDA)算法优化与实时计算问题研究。在算法层面,通过在极大化对数似然比(log likelihood ratio, LLR)过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)方法,并进一步提出基于观测引导的PSO播撒粒子方式,提升算法的计算效率;在实现层面,提出基于图形处理器(graphic processing unit, GPU)的PSO实现策略。仿真实验结果说明了基于观测引导PSO算法搜索的有效性。在GPU平台上实现该算法获得显著的加速比,验证了所提出方法具有工程实时性。     

一种基于现代GPU的大地形可视化算法

地形渲染在计算机游戏,飞行模拟和视景仿真等领域的应用越来越广泛,随着渲染场景复杂度的增加,每次需要绘制的地形数量也越来越庞大。同时,新一代的显卡绘制能力的不断增强,原有的许多地形渲染算法已经不能很好的满足用户需求。在总结现有算法的基础上,提出了一种基于现代GPU的地形渲染算法。该算法同样使用高程图作为地形数据,将地形分成很多小块,每次渲染时以块为单位,所有小块使用四叉树组织成一个层次化结构,不同层次的节点代表了不同细节层次的地形范围,并且采用了与Mipmap类似的细节简化方式,渲染时不需要对分块重新简化。为了保证CPU和GPU的负载平衡,将一些复用率高的地形分块缓存到显卡中,大大降低带宽需求。实验证明该算法可以更为充分利用图形处理器的加速能力,既能满足渲染精度要求也能达到一个较高的帧率。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。