海量地形实时动态存储与绘制的GPU实现算法

为了降低实时更新和存储海量地形的形变数据对动态绘制速度的影响,提出一种基于整数小波变换与限制性四叉树相结合的GPU并行动态存储与绘制算法.首先设计面向CUDA并行且无损的基于块的整数小波变换算法和SPIHT压缩算法,提高地形压缩比以减小数据传输量,同时解决了海量地形动态数据存储的编解码的实时性问题,实现了局部动态地形数据的实时存储;然后将小波系数、限制性四叉树层次结构以及模板技术相结合,提出一种自适应三角化和绘制的并行处理算法.实验结果表明,对于海量地形数据,文中算法可以在实现后端及时保存局部形变数据的同时,前端可以保持较高的绘制帧率.     

一种多进制小波变换DEM数据简化方法

通过对DEM数据的二维多进制小波变换系数特征的讨论，针对三维地理景观的动态、实时绘制问题，提出了一种基于多进制小波变换的数字高程模型数据压缩方法，给出了DEM数据多进制小波系数编码压缩算法及其算法实验结果。     

一种基于小波变换的GIS多精度建模方法

三维GIS建模的基础数据量非常大,在地形数据的存储、网络交互、景观绘制方面都构成了较大的困难。针对此问题,文中采用了一种基于小波变换的DEM压缩方法,这种方法在DEM数据简化方面更加简单而高效,在保持数据精度的情况下,获得了更高的压缩比,有效降低了地形高程数据量。     

基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。     

基于小波分析的等高线数据压缩模型

鉴于矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用，为此，利用小波变换理论和矢量地图数据的特点，提出了一种用于等高线数据压缩的模型和方法，即首先，基于小波变换的特征，提出了基于小波变换的等高线数据压缩的基本思想；然后，根据等高线数据的小波变换特点，研究了小波变换的边界处理；同时，给出了用于等高线数据压缩的特征点选取方法；并提出了基于小波变换的等高线数据压缩模型；最后，根据提出的压缩模型，对实际等高线数据进行了实验。理论分析和实验结果表明，该方法不仅能保持较高的压缩比，而且能使压缩后的数据保留原来数据的变化趋势，从而较好地反映了原数据的内在特性和规律性。     

视频压缩中的三维小波变换方法

基于三维小波变换方法展开分析,介绍了其核心问题即为针对时间轴的一维小波变换,分析了两种解决方法的优缺点,并提出了基于帧间差异的动态小波变换帧组的改进方法。分析和仿真结果表明：该方法可以有效的提高视频压缩的质量。     

基于提升小波的大地形累进压缩及实时渲染

为了减轻实时交互的大地形可视化系统面临的海量数据存储、传输及渲染压力,提出一种基于提升小波实现数据累进压缩与实时粗粒度LOD渲染结合的算法.首先建立地形块的提升小波变换模型,将其简化和精化操作映射为相应的小波变换;然后基于以地形块为单位的小波变换建立块的四叉树层次结构,将构建过程中产生的小波系数采用基于间接查表的方式累进压缩存储,以形成压缩的累进地形块层次结构.基于该结构,在实时递进构造视点相关的激活地形块的同时完成数据的累进载入与实时解压,实现大地形渲染,其中地形块数据的实时解压与小波变换基于GPU实现.实验结果表明,该算法实现了有效的数据压缩,具有很高的实时解压效率以及优化的实时渲染性能.     

基于小波的三维图像频域显示方法研究

提出了一种基于小波的频域体绘制算法(FWVR)进行三维图像重构。算法首先完成三维体数据的傅里叶变换和切平面提取,然后在频域中完成小波的多分辨率分解,并在不同分辨级上进行小波系数重建,最后做傅里叶逆变换,以得到观察平面上希望得到的体绘制图像。算法是基于CT成像和小波变换的原理,时间复杂度由视平面上的二维傅里叶逆变换决定,即O(N2logN)。应用此方法对128的医学体数据进行实验,结果证明该方法有效,采用伪彩色后的绘制效果3与光线投射法绘制效果基本相同,而速度大大提高。     

基于GPU的小波变换

针对图形处理器研究问题,其中图形海量数据集的分析与处理,多用小波变换方法。但计算量大,难以适应实时性要求。近年来图形处理器的性能大幅提高,其深度流水线和并行运算机制提高,为解决实时计算问题提供了良好的平台。在研究小波变换矩阵形式及GPU编程模型的基础上,提出了一种关于GPU的小波变换方法,利用数组与纹理之间的对应关系实现小波变换,将离散的数据点映射到纹理,将小波变换的计算影射为高维矩阵与向量间的乘积形式,并通过渲染到纹理的形式取得中间结果。方法充分发挥了GPU流水线的并行性优势,实验表明方法可有效减少计算时间,从而达到实时绘制的要求。     

小波分析在电气设备故障诊断中的应用浅析

探讨了小波分析在故障诊断中的重要工程应用价值，研究分析了小波变换对故障信号的信噪分离，特征提取的方法，提出了基于计算机控制的小波方法在处理电气设备故障的基本方案，并针对小波分析在电气设备故障诊断中的应用特点进行了讨论，给出了最新研究成果及发展趋势。     

基于小波的地形连续快速绘制技术*

利用小波变换的多分辨率特性构建了地面高程数据的动态多分辨率模型，通过小波渐近重构算法解决了多分辨率模型间的平滑过渡问题，通过缝补解决了不同分辨率地形块间的裂缝问题，实现了对大规模地形的视点相关的连续快速绘制，通过实验进行了验证。     

三维地形模型流式传输方法

为满足基于网络的大规模地形漫游系统中有限的网络带宽与海量地形数据之间的矛盾,提出了一种三维地形流式渐进传输方法。该方法在服务器端对地形数据进行预处理,首先将地形数据进行分块,再对分块后的数据进行小波变换,最后用多级树集合分裂(SPIHT)算法将变换后的数据组织成多条渐进码流。客户端在运行时根据视点的位置,漫游的速度和方向确定周围各地块的传输规则,使各地块的传输量进行自适应调整,同时采用二级缓存机制缓解网络拥塞时数据供应压力。实验表明,该方法能很好地支持客户端基于GPU的多分辨率地形构造并在各种网络带宽情况下保持较高的绘制帧率,保证网络交互绘制的实时性。     

基于LOD的海量地形数据并行渲染技术

随着地球空间信息技术的发展,建立具有海量空间数据的大规模虚拟地形场景越来越重要. 然而,面对海量的地形数据,如何简化地形,提升绘制与渲染效率,是地形渲染的关键. 本文对LOD地形渲染技术、大规模数据集的分析与处理、并行计算等相关技术进行了研究,提出了基于LOD的海量地形数据并行渲染技术. 该技术首先使用LOD四叉树简化地形,其次结合多核CPU并行计算的方法提升效率,最后结合大规模数据调度策略,实现了海量地形数据的并行渲染,并分析对比了非并行和并行情况下的实验结果. 本文所取得的理论与技术方面的成果可为大规模场景渲染提供新的技术思路.     

基于分块和包围球误差函数的地形绘制方法

针对大规模地形数据庞大、绘制速度慢的问题,提出一种基于数据分块和包围球误差函数的地形绘制方法。该方法对数据进行分块组织,按行列顺序对数据块编号,实现对地形数据的部分读取。依据视点可见性判断,实时调入可见数据块,设计一种基于包围球的误差函数,通过三角形二叉树构建层次细节模型,实现大规模地形实时绘制。实验结果表明该方法可以取得较高的帧速率和较好的绘制效果。     

大规模地形漫游中动态LOD算法研究

大规模的地形渲染技术一直是图形学里的热点问题之一。它在GIS、飞行模拟器、视频游戏里有重要的作用。大规模地形渲染的两个主要问题是地形数据存储问题和三角形数目问题。针对3D视频游戏,文中采用数据分块、局部数据显示以及与视点相关的裁减策略来控制数据显示量,使用了一种基于四叉树的LOD算法来解决大规模地形渲染中的三角形数目问题。实验结果表明综合使用上诉方法,有效地减少了显示数据计算量,能满足3D游戏场景的交互式漫游的实时性要求。     

一种最优小波的设计方法

首先介绍了小波变换的基本原理,并在此基础上详细说明了如何根据所要分析的信号设计最优小波,最后介绍了它在图像处理中的应用。实践结果证明运用最优小波对图像进行处理相比一些常用的小波有更好的效果。     

基于改进的约束四叉树LOD全球地形实时绘制

由于大规模三维地形可视化的数据量大、组织结构复杂等特点,对大规模地形数据的分块、调度和组织已成为研究重点。传统的INY．树结构存在节点重复储存、大地形绘制效率不高、T形裂缝等问题,论文提出了一种改进的约束四叉树多细节层次绘制算法,减少了储存冗余。在全球地形实时绘制的时候,采用了改进的细节层次细分评价函数和简单的“裙边”裂缝处理方法,并且使用了四种绘制优化策略。通过实验结果可以看出,计算机储存减少,计算量降低,大地形的实时绘制效果、效率很好。对虚拟城市、数字地球的构建和应用有参考价值。     

一种基于小波域的分形图像编码改进算法

提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。     

基于小波的图像序绘制算法研究

以三维医学ＣＴ数据为实验对象,描述基于小波的图像序列绘制的关键技术;物质人了数、体数数据的小波表示、明暗计算及体绘制积分的计算。修正现有文献中差异 分因子的定义,由此提出新的数据结构,阐述利用同一光线上相邻抽样点的相关性构造数据结构的技术,给出了简化的明暗计算方法,以重构三维数据场代替重构光亮度场,提出基于小 图像序绘制的改进算法。最后,通过实例检验了有关绘制算法的实用性能。