基于包围跳跃的计算统一设备架构光线投射算法

针对传统光线投射算法绘制速度慢和图形处理器(graphics processing unit,GPU)不能有效进行并行计算的缺点,文章提出一种基于包围跳跃的计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)光线投射算法。首先介绍了CUDA的编程模型和线程结构,然后用包围盒技术隔离体数据周围无效的空体素,减少投射光线的数目;利用光线跳跃技术,在包围盒内进行快速光线的合成,跳过透明的体素,减少大量体素的重采样;最后使用CUDA强大的并行处理计算的功能实现光线投射算法。实验结果表明,在保证图像质量的同时,绘制速度上比基于GPU加速的光线投射算法有14倍的提高,能够接近实时绘制,有很好的应用价值。     

基于八叉树编码的CUDA光线投射算法

目的针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差,绘制效率低的问题,在CUDA架构上对光线投射算法进行优化和加速。方法首先采用八叉树对体数据进行编码,有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分;其次,将体数据绑定到三维纹理上,根据体数据大小分配线程,每条光线与体数据求交时采用并行计算;最后,在CUDA内核中实现光线投射算法。结果仿真实验结果表明文中算法可以将传统GPU光线投射算法的绘制速度提高7～15倍,并增强算法的绘制效果。结论算法对传统的GPU光线投射算法的绘制速度和效果都有提高。     

光线投射的快速算法研究

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。。     

一种大规模体数据压缩体绘制策略

针对基于GPU的大规模体数据直接体绘制过程中遇到的显存不足的问题,提出了一种大规模体数据的压缩绘制策略.该策略结合小波变换和分类矢量量化进行数据压缩,采用基于GPU的光线投射算法进行绘制,在绘制时,只解压变换当前绘制所需要的极少数数据,并结合多分辨率绘制,实现实时交互.基于CUDA的实验表明:该压缩绘制策略有效解决了显...     

基于线性八叉树光线投射算法在云可视化方面的应用

针对传统体绘制算法采样效率低,内存消耗大,绘制速度慢等缺点,提出了基于线性八叉树的光线投射算法并用于真实云图可视化。该方法首先通过线性八叉树对传统光线投射算法和存储进行优化加速,并结合Blinn-Phong光照模型增强每个体素的色彩渲染;然后采用合成公式求累积像素值。利用明暗计算的效果显示云的边界面,最终实现云数据的可视化。实验仿真结果表明,该算法在增强绘制效果和加快绘制速度方面的有效性。     

使用GPU编程的工业CT断层图像三维可视化技术

在具有可编程管线的图形处理器（GPU）上重新实现了传统的光线投射算法,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,以提高绘制速度.首先将体数据映射为三维纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.本算法通过只绘制一个代理面,避免了使用固定管线的混合操作,从而可通过自定义的混合算法来实现各种复杂的绘制效果.结论：与传统的光线投射算法相比,文中算法可快速重建出质量较高的图像,使实时绘制工业CT断层图像成为了可能.     

光线投射加速算法研究与实现

光线投射算法是医学图像体绘制技术中的经典算法,但绘制速度很慢,文章对其各个环节提出了加速算法,包括设置法向量明暗度查找表,减少投射光线及加快求交采样,并得到了理论验证和实验实现。     

基于多分辨方法的海量数据三维云体绘制

针对因图形硬件存储能力有限带来的海量云数据体绘制的交互性差等问题,提出了一种适用于大规模体数据压缩的多分辨率三维云体绘制方法。该方法首先引入基于变异系数的多分辨率细节层次划分,再利用小波变换和最优量化对划分数据块进行压缩,最后采用基于GPU的自适应采样光线投射算法对云数据进行体绘制。实验结果表明:该方法与传统的多分辨率压缩绘制方法相比,既提高了绘制速度,又保证了绘制的逼真效果。     

基于硬件的点模型绘制

点云模型是一种新兴的物体几何表示方式,基于点的建模与绘制技术是近年来计算机图形学的研究热点之一。随着可编程特性的出现,GPU成为图形学研究中越来越流行的计算平台。以GPU为计算工具,设计了一种适合于GPU处理的类八叉树空间剖分结构,提出了一种新的基于GPU中的点模型光线求交算法,实现了基于GPU的点模型的快速光线跟踪绘制。     

基于PC图形卡W-Buffer的交互直接体绘制

提出一种基于PC图形卡W Buffer的交互光线投射算法,这是一种面绘制与体绘制结合的快速体绘制方法.首先用3D分割等方法提取边界体素或用MarchingCubes等算法提取等值面,然后利用图形硬件预先投影这些边界体素或等值面以产生深度信息,最后由光线投射模块根据W Buffer中的深度信息快速找到实际等值面的位置,进行采样、着色、不透明度与颜色合成等渲染工作.这一方法不仅显著地加快了成像速度,而且不降低图像质量.实验结果表明,用该算法在PC机上以200×200分辨率渲染时,能达到10帧/秒的速度,基本满足虚拟内窥镜系统的动态导航和高质量图像要求,具有较大实用价值.     

基于GPU交互式光线跟踪算法的设计与实现

由于GPU并行处理能力和可编程能力的提高,计算量巨大的光线跟踪算法在GPU上的实现成为研究热点．在CUDA平台上验证了Foley等人所采用的KD-tree加速算法,实现了交互式光线跟踪．在图像分辨率为512×512,跟踪深度为4时,针对复杂场薏的渲染速度达到15f／s,基本实现交互式光线跟踪．     

用于光线跟踪的高并行度表面积启发式(SAH)KD树构建

提出一种用于光线跟踪的SAH-KD树构建方法,解决当前KD树并行算法并行度不高且效率低的问题.算法首先对所有图元包围盒在三个维度按坐标轴左值排序,得到三维上有序的包围盒索引.然后使用层次遍历构建KD树,根据每个节点包围盒选择要划分的维度,并在当前层生成所有节点在该维度下的候选划分点序列.最后计算每个节点的空间树,在GPU中计算每个候选点的SAH值,选择每个节点的最小SAH值点进行划分.实验中采用4个常用场景进行测试算法性能,并同时比较了当前高效串行与并行算法,结果证明本文提出的算法在生成同等质量KD树的情况下达到对比串行方法4~6倍以及对比并行方法的1.3~1.5倍的计算速度,并且能在线程数成倍增加时达到相近倍数的加速比.     

基于CUDA架构并行算法的带地形AMT二维反演实现与应用

并行计算是提高音频大地电磁（audio-frequency magnetotelluric method,AMT）数据反演效率的有效途径。本文在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA) 下开展带地形的AMT数据二维反演并行算法研究,旨在利用GPU强大的计算能力及并行计算技术实现高精度、快速度的AMT数据二维反演。首先利用有限元和自适应正则化反演算法实现AMT数据二维反演的串行化计算;然后在PGI Visual Fortran+ CUDA5.5环境下编写基于CPU+GPU的CUDA并行代码,将正演中的频率循环、反演中的模型灵敏度矩阵计算和反演方程正则化求解部分进行并行化处理;通过不同复杂程度的理论模型正反演模拟验证了该并行算法的有效性和准确性。不同模型和不同模式下的数值模拟结果对比表明,基于CPU+GPU的CUDA并行算法相较于传统的CPU串行算法,在灵敏度矩阵计算和反演方程正则化方面耗时更少,加速比最高可达10倍以上。最后将该并行算法应用于某矿区实测AMT数据的二维反演中,取得了较好的应用效果。     

基于GPU的多尺度Retinex图像增强算法实现

为提高多尺度Retinex算法的实时性,本文提出了基于GPU的多尺度Retinex图像增强算法,通过对算法进行数据分析和并行性挖掘,将高斯滤波、卷积和对数差分等计算量非常耗时的模块放到GPU中,利用大规模并行线程处理来提高效率。在GeForce GTX 480和CUDA 5.5中进行实验,结果表明该算法能显著提高计算速度,且随着图像分辨率的增加,最大加速比达160倍。     

基于CUDA的高速并行高斯滤波算法

为加快表面三维形貌分析中高斯滤波算法的执行速度,提出了一种基于计算统一设备构架(CUDA)的高斯滤波算法来实现高速并行处理.分析高斯滤波算法原理和CUDA并行计算体系,将CUDA并行计算技术引入到表面分析领域.针对高斯滤波数据间依赖性弱和CUDA采用单指令多线程(SIMT)执行模型的特点,总结出适合于CUDA的并行高斯滤波算法流程.实验证明:该方法与CPU串行处理方法相比,其加速比达到40倍以上,可以有效提高数据处理能力.     

面向CPU+GPU异构计算的SIFT

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.     

一种基于非透明度校正的光线投射体绘制算法

针对传统光线投射体绘制算法的非透明度校正不能满足实际应用的要求,提出了一种新的体绘制算法。该算法基于新的采样合成函数,采用非透明度提前截止来判断光线终止。最后,通过gsgl语言编写顶点程序和片段程序对实现了算法。实验结果表明该算法在不同的采样间距下都可以大大改善体绘制的质量和速度。