基于镶嵌的无缝大规模地形生成实现

针对大规模地形生成计算量大和模拟效果欠理想的问题,用DirectX 11镶嵌和两次贴图置换实现地形渲染.运用合理的镶嵌因子计算方法解决非均匀大小面片裂缝问题,可以生成与视点相关连续细节层次简化技术结合良好的无缝地形.发挥了GPU的计算优势,取得较好模拟效果并显著提高了运算速度.     

可编程GPU技术的应用研究

本文主要介绍了GPU的工作原理和技术支持,研究了利用可编程GPU的体绘制技术,分析了利用可编程GPU进行图像编码与实时绘制的一种方法和算法．     

基于计算机视觉的三维重建技术研究

针对计算机视觉在图像识别和三维模型构建中的广泛应用,本论文对基于计算机视觉的三维重建技术进行了分析探讨,首先分析了当前三维模型重建技术中存在的问题,在此基础上重点探讨了基于机器视觉的三维重建技术应用,给出了基于特征点的三维模型匹配方法,探讨了三维重建机制的步骤,对于进一步提高计算机视觉在三维重建技术方面的应用水平具有一定借鉴和指导意义。     

基于GPU的视频编辑特效技术研究与实现

在当下社会,GPU视频编辑特效技术的应用越来越广泛,是人们日常生活中必不可少的应用工具。我们平时经常接触到的电视节目,其核心处理技术就是GPU的视频编辑特效技术,随着现代科学水平的不断提高,GPU的视频编辑特效技术越来越成熟,大大提高了影视制作与数字多媒体的呈现效果,使人们的生活更加丰富多彩。因此,GPU的视频编辑特效技术已成为现代视频制作及图像处理的重要手段。该文就此进行了分析探讨。     

基于可编程GPU的三维地形场景中树的渲染优化技术

充分利用当前高性能可编程图形硬件特性及OpenGL 4的最新性能,结合LOD加速技术,采用多遍绘制技术,以及图像遮挡剔除技术来进行树实例的可见性剔除可以优化三维地形场景的渲染。实验主要是对地形场景中树的渲染进行优化,数据结果表明这些优化方法在保证地形场景的真实性的同时减少了场景的几何复杂度,提高了帧刷新率。     

基于STL格式的三维重建技术

基于STL格式的三维重建是目前反求工程中研究的重要范畴，它是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学、计算机可视化和图像处理在工程技术中的重要应用．现有的三维重建技术大致可分为两类：基于表面的方法和基于体元的方法．但对于存在凹环和分支等复杂轮廓的情况，重建结果很不理想．所以有必要在他们的基础上进一步研究较优的重建算法．     

一种基于规则网格的地形简化算法

为了进一步研究层次细节技术在实时绘制大规模地形场景中的有效应用,提高海量数据三维地形的重建速度,基于DEM数据及视觉相关地形简化的特点,提出了一种基于网格划分的实时简化算法.该方法首先将DEM栅格数据分成以视点为中心的数据块,利用视觉相关的误差简化算法实现了DEM数据的快速动态分层与地形平滑,其次利用三角剖分方法最终消除了裂缝,对实际数据的实验结果验证了本算法的有效性.该算法能有效地对地形数据进行多分辨率简化,简化后的地形不仅保留了地形表面特征,还能满足实时漫游的需求,可以高效地消除场景漫游过程中图像的跳跃.     

基于信息整合的建筑结构三维重建技术研究

建筑结构图的自动识别和三维重建对延续建筑CAD生成电子图的成果、使审图、算量、施工计划、钢筋放样等后续工序结束当前依赖于人工读图落后状态有十分重要的作用．分析了国内平面表达法建筑制图新标准中仍存在的建筑物三维信息描述的分散性和多样性，提出了工程图的信息提取和整合方法，实现了整体三维重建．     

基于GPU的喷泉模拟

粒子系统一直是模拟喷泉特效最常用的方法,但是当喷泉规模较大时,每一帧都要计算大量的粒子属性,使喷泉的模拟很难达到实时。针对以上问题,本文提出了基于GPU加速的粒子系统喷泉模拟方法,充分发挥GPU强大的运算能力,并与CPU配合以弥补GPU的不足,大大的提高了粒子系统的运行速度,使几百万数量的喷泉粒子能够实时绘制。同时本文还提出了喷泉水雾的生成方法,使喷泉效果更加逼真。     

基于GPU的FDTD算法

GPU（Graphic Processing Unit）,即图形处理器是英伟达公司首先提出来的一个概念。其初始目的是用来进行图形渲染,并不是为了进行通用计算。近年来,图形处理器（GPU）的发展日益成熟,随着CUDA（Compute Unified Device Architecture）构架的推出,GPU的应用范围不在局限于计算机图形学本身,扩展到各个领域。FDTD（Finite Difference Time Domain）的计算过程可以很容易的划分为多个子计算过程,而子计算过程之间同时进行着相似的计算,...     

利用GPU实现三维图像重建方法研究

利用CT进行三维重建需要高迭几十亿字节的数据,处理这样的海量数据对PC机或普通图形工作站的CPU来说都将是十分耗时的,重建速度仍是制约三维锥束CT应用的主要因素之一。图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）由于其所具有的超长流水线和高度并行化,不仅在图形处理领域得到广泛应用,而且被用来进行通用计算任务。由于计算机图形学中的投影过程和CT的数据生成本质是一致的,基于GPU进行CT重建是提高速度的有效途径,本文首先针对GPU的特点进行概述,之后着重介绍了在GPU上实现CT重建的原理和方法,同时分析了GPU能够实现加速的原因。     

基于分层实现的三维场景重构技术研究

三维场景重构的实现具有广阔的应用前景,给出了在无人干预情况下分层实现三维场景重构的实现方式及其关键算法,研究讨论了实现此关键算法,射影重构及实现欧氏重构的基于绝对对偶二次曲面的自标定算法的特点,并讨论了其适用的情况及算法所存在的缺点,研究了算法可能存在的改进方向.     

文物三维重建技术综述

本文综述了文物三维重建中的关键技术-3D建模、纹理映射，并对文物三维重建技术领域的未来发展进行了总结和展望。     

基于AUTOCAD的三维重构的一种算法

基于AUTOCAD，利用ADS开发系统，提出并实现了一种二维CAD图形的三维重构的有效算法。其基本思想是先将二维CAD图形进行分解，然后通过AME扫描运算及布尔集合运算构造出三维CAD模型。     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

基于机载LIDAR数据的建筑物三维重建技术研究

随着城市化进程的加快,城市规划、环境监测和汽车导航等领域对建筑物有了更多的需求。3D GIS、虚拟现实技术的发展使传统的测量方法逐渐暴露出工作效率和精度方面的不足。LIDAR技术的出现为城市建筑物的快速提取提供了一种新的途径。首先从LIDAR点云数据中自动提取建筑物边缘,然后采用一种新的三维重建方法对提取出来的建筑物进行重建。     

基于结构光图像法的三维曲面重构技术

提出了一种基于编码结构光的新型三维重构技术的原理和系统的标定方法．这种技术以条纹变形作为物体三维信息的加载和传递工具，以CCD摄像机作为图像获取器件，通过计算机软件处理，对颜色信息进行分析、解码，通过已标定的系统计算来获取物体的三维面形数据．对该系统进行了理论分析，并以石膏像模型为对象进行了具体实验，得到了较满意的结果．     

基于Mimics平台的CT图像三维重建算法研究

为充分挖掘CT图像中的医学诊断信息, 提高CT图像的三维重建效果与可视化程度, 研究了基于Mimics平台的CT图像三维重建算法。将腹部16排螺旋CT图像导入Mimics系统, 利用系统图像分割、 蒙版编辑和区域增长等功能模块, 将脾脏器官由腹部CT切片图像中完整分离出来, 并可进行任意角度的放大, 缩小等操作。与传统方法相比, 其实现的对人体器官、 骨骼和组织的CT图像的三维重建与可视化处理结果, 更加接近于真实器官的生理解剖结构。