一种基于曲率半径的自适应反走样方法

从图形走样产生的机理出发,分析了图形学中常用的反走样方法,并在此基础之上针对曲线的特点提出了一种基于曲率半径的自适应反走样方法.最后通过实验验证该方法能有效地消除图形的锯齿状边缘,产生使人在视觉上感觉更加平滑的过渡效果.     

在Vega中实现基于PCF算法的反走样阴影

为了解决基于Vega平台进行虚拟现实开发时的阴影绘制和阴影优化难题,通过剖析阴影生成技术,利用Vega的回调机制,调用OpenGL实现了Vega环境中的实时阴影绘制。由于深度纹理的分辨率不够,造成了阴影边缘的锯齿状走样,通过PCF算法来增加阴影边缘的采样率,可以得到边缘模糊的反走样阴影。在Vega中通过GLSL语言,编写顶点处理和着色片元程序。利用GPU阴影映射硬件的加速性能,实现了边缘优化的实时反走样阴影。实践证明,基于PCF算法的反走样阴影满足基于Vega平台进行虚拟现实开发的要求,能大大提升虚拟现实应用的沉浸感和真实感。     

基于VRML模型虚拟社区系统的研究

介绍了计算机仿真在虚拟社区中的应用,讨论了系统实现的关键技术.利用VRML模型,纹理贴图,雾化,反走样,LOD算法等技术,构建了一个基于OpenGL图形库基础上的虚拟社区系统,满足了系统的实时性及真实感,得到了令人满意的渲染效果.该系统可用于社区规划,社区管理等应用领域.     

计算机图形学反走样技术及实现

介绍了在计算机图形学中存在的走样问题，从频域的角度剖析了基们生的机理，阐明了反走样技术实现的基本原理和常见的实现方法，并对二维滤波的的反走样攉作了细致的分析。通过对取样体积数值积分的数学推导，提出了二维圆锥形滤波器的关键参数的提取方法，并将此参数运用于消除显示直线时产生的锯齿现象，结合直线的中点画线法，在微机上用程序实现了直线的反走样图形算法，结果表明，此算法取得了令人满意的效果。     

Mip-map技术在三维实时仿真中的应用

运用Mip-map技术分析了纹理走样产生的主要原因,着重探讨了Mip-map技术在屏幕象素绘制过程中对纹理走样的抑制潜力,并针对"福大校园三维实时景观漫游"的实现,给出了应用结果.     

基于反走样算法的地图可视化研究

本论述针对地图可视化图形中出现的折线、接口部位和曲线出现的走样问题,分别应用不同的软件算法进行处理,在地图可视化显示中提高了地图的显示质量。本文最重要的应用在于探索了对折线、接口部位、曲线等常见图形的高效反走样算法。     

一种快速精确的反走样直线算法及其嵌入式实现

针对嵌入式应用中快速绘制反走样直线的问题,分析了各种反走样直线绘制方法的特点,给出了一种快速精确的反走样直线绘制算法,该算法指出了图像边缘像素点的灰度值与边缘点到直线中心的距离、直线的斜率和直线的灰度值的关系.该算法可用于绘制任意宽度、任意灰度的直线,有详细的实现过程,并对算法进行了优化,提高了算法的执行速度.     

点光栅化及反走样算法的研究与实现

图形处理器流水线中经典的点生成算法和点反走样算法便于实现,但采样点测试的计算量大并且存在冗余测试,为此提出了多采样扫描转换算法。该算法将多采样集中在边界片元,同时,利用点区别于其他图元的对称特性,减少了采样点的冗余测试,提高了多采样时扫描转换的性能。试验结果表明:文中算法在较小代价下达到了同样的反走样性能。     

利用GPU实时处理反走样的新方法

反走样算法在计算机图形学中有重要的作用,如何避免出现图形走样现象,对生成高质量和较好实时性的图像滤波算法提出了更高的要求。结合GPU渲染流程原理,对比分析双线性插值运算与双三次插值运算后,在GPU上进行插值编程,对仿真结果出现的走样现象进行改进,并取得了较好效果。     

反走样技术及其应用

反走样技术是提高光栅图形显示质量的重要技术之一。研究如何消除或减缓走样现象,给人视觉上产生更舒适光滑的图形,在图形界面已成为人机交互主流方式的今天,具有一定的应用价值。在查阅了大量文献资料的基础上,论文从现有的反走样技术(如普通区域取样、普通过取样、加权过取样)入手,对反走样的理论基础和实现技术进行了分析研究,本文重点对直线段反走样进行了研究和改进。     

基于层次划分的大规模LOD地形绘制

提出了一种适用于大规模地形绘制的模型,将地势起伏的因素纳入LOD(Level of Detail)的评价准则中,提升了地形绘制的效果.对地形块进行层次划分,并解决了地形裂缝、突变等问题.绘制结果显示,该算法较以往的算法有较大的改进,有效地解决了绘制速度与质量之间的矛盾.     

基于信息熵的分块地表模型无缝绘制方法

设计一种视点相关的地形分块调度处理框架,针对大规模分块地形的实时载入和渲染时不同层次细节之间的缝隙,提出一种基于信息熵的实时缝隙填充方法,将三维场景绘制结果转换到图像空间,根据地形之间的缝隙与周围纹理的差异定位缝隙,通过在全局范围内使用确定的邻域搜索最佳匹配像素对缝隙中的每个像素进行填充;在填充时使用纹理颜色信息熵筛选需要检索的像素以降低计算量,并结合GPU图形硬件对算法进行加速。实验表明,该方法能够对大规模的地形进行实时漫游同时对分块间的缝隙进行平滑填充。     

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。     

基于图像处理器的EWA Splatting体绘制加速算法

提出了利用目前的图像处理器（GPU）的点块纹理、帧缓存对象（FBO）和可编程功能来加速实现EWA Splatting的体绘制算法.该算法直接以采样点作为代理几何,利用光线投射在GPU中求取每个像素点的所对应三维纹理坐标,同时用一个近似低通滤波器代替高斯滤波器.试验结果表明,所提出的算法可以应用于高质量的交互科学计算可视化.     

用通用显卡加速三维锥束T-FDK重建算法

利用通用显卡实现算法加速是一种适应CT重建特点的重要硬件加速方法。为了提高三维锥束T-FDK算法的重建速度,在对T-FDK算法简单描述的基础上结合显卡特点提出了快速实现T-FDK算法重建的方法。由于显卡的浮点管道比8bit的纹理光栅化管道慢,但是精度高,将两者结合,在力求达到重建速度和图像质量的平衡的基础上实现了该方法。实验结果表明,与经过初步对称性优化后的T-FDK软件算法相比,快速算法达到了27.6倍的时间加速比,从而在保证图像质量的情况下提高了重建的速度。     

甲状腺结节超声图像多特征融合及识别

为更加精确地判别甲状腺结节的良恶性, 提出基于改进的 CLBP(Completed Local Binary Pattern)模型和 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)模型相结合的纹理特征提取算法。 首先在传统的 CLBP 模型中引入局部 方差信息, 使 CLBP 算子对局部纹理特征的描述更加精细; 然后与 GLCM 模型描述的全局纹理特征相融合; 最 后结合纵横比、 圆形度、 紧致度等形状特征并将其输入 SVM(Support Vector Machine)分类器。 为进一步提高识 别率, 同时给出基于粒子群算法与网格搜索算法相结合的 SVM 参数优化算法, 以提高识别率。 对比实验结果 表明, 该算法提取的特征用于分类识别时具有更高的识别率, 且提出的参数寻优算法相对于传统寻优算法效率 更高。     

基于四叉树LOD技术绘制大地形的改进算法

分析基于四叉树的多分辨率网格简化技术LOD（Level Of Detail）的优缺点,在Lindstrom的基于定点化简准则的基础上,提出基于四叉树的LOD模型改进方法,即用最小二乘法估计地形精细度,用时间连续性方法处理视觉突起,用空间连续性方法处理T型裂缝。实验表明,改进的算法在一定程度上提高了地形漫游的运行效率并实现视点移动时地形绘制的平滑过渡。     

采用GPU的提升纹理缓存命中光线投射方法

提出一种改善纹理缓存命中率的方法.首先,分析图形处理器(GPU)中三维纹理组织的布局特性;进而提出根据视点的变化动态选择线程配置的策略,目的在于最小化warp级的投射光线纹理访存跨距;最后,算法用CUDA(compute unified device architecture)实现并验证.实验结果表明:当视点分别围绕x,y,z坐标轴旋转时,改进后算法的帧速率分别为改进前的1.08,1.14,0.98倍.     

基于粒子系统实现船舶航迹仿真的加速方法

为解决大规模粒子系统的实时性问题,提出一种基于LOD技术和硬件加速技术的混合加速技术.根据视点与景物间的距离建立粒子系统的LOD模型,并将该模型融入基于GPU的渲染流程中.整个实现流程采用FBO技术,通过两遍渲染方式完成粒子系统的绘制.虚拟海洋场景的船舶航迹实时试验表明,该方法可显著提高粒子系统的运算效率和绘制速度,与未采用任何加速策略而单纯基于CPU的绘制方法相比,其绘制效率提高近12倍.     

计算机测控系统模拟通道中抗混叠/平滑滤波器的设计

针对计算机测控系统模拟通道的特点,提出了一种抗混叠／平滑滤波器的设计方法,给出了典型设计。所设计的抗混叠／平滑滤波器有可编程、性价比高等优点,这种设计方法有很大的实用价值。