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1.
一种基于可编程图形硬件的快速三维图像重建算法*   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
针对三维CT图像重建时间过长这一瓶颈问题,给出了FDK算法的几何描述,并据此导出了利用可编程图形硬件加速三维图像重建的方法,最后利用图形处理器的可编程、高精度以及并行计算等特性实现了该方法。实验结果表明,该三维图像重建方法非常有效,与原始算法相比取得了8倍左右的重建加速比。  相似文献
2.
基于GPU的实时深度图像前向映射绘制算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
刘保权  刘学慧  吴恩华 《软件学报》2007,18(6):1531-1542
提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的实时深度图像绘制流程.该方法利用GPU的并行计算特性对深度图像的绘制过程进行加速.推导出一种在vertex shader上进行的三维前向映射方法,对输入像素进行前向映射,以得到更高的绘制性能,并利用图形硬件流水线的光栅化功能高效地进行图像的插值重构,以得到连续无洞的结果图像.在pixel shader上进行逐像素的光照计算,生成高品质的光照效果.实验表明,该方法可以高速地进行满屏绘制,准确地保留物体轮廓信息和正确的遮挡关系.还实现了基于该方法的实时漫游系统.该系统能够实时地绘制多个基于柱面深度图像表示的对象,并能对其进行视相关的动态LOD(level of detail)操作.  相似文献
3.
视点相关的层次采样:一种硬件加速体光线投射算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
陈为  彭群生  鲍虎军 《软件学报》2006,17(3):587-601
光线投射是一种高质量的体绘制方法.它以图像空间为序,逐根光线遍历和采样体数据.因此,传统上,它只能在CPU上实现,因而速度慢,交互性不好.提出了一个新的视点相关的层次采样VDLS (view dependent layer sampling)结构,VDLS将光线上的所有采样点重新组织成一系列层,并简化为两个视点相关的几何缓冲器,进而在GPU(graphics processing unit)中用两个动态纹理表示.利用GPU的可编程性,光线投射算法的6个步骤(光线生成、光线遍历、插值、分类、着色和颜色合成)得以完全在GPU中实现.在此基础上,提出两个基于体空间和图像空间连贯性的加速技巧,快速剔除无效的光线.结合其他与渲染和颜色合成有关的技巧,VDLS将面向多边形绘制的图形引擎转化为体光线投射算法引擎,在透视投影方式下,每秒能处理1.5亿个插值、后分类与着色的光线采样点.实验结果表明,提出的方法能用于医学可视化、真实物理现象模拟、材质检测中灰度体数据快速交互的可视化与漫游.  相似文献
4.
一种基于GOR+GPU算法的机器人视觉导航方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
李新德  张晓  朱博  戴先中 《机器人》2012,34(4):466-475
提出一种一般物体识别(GOR)方法.借鉴词袋(BOW)的统计模型,利用SIFT(尺度不变特征变换)检测算子进行特征向量描述.为了增加信息的冗余度,利用物体部件空间关系的统计信息来描述一幅图片中所有特征点的空间(相对距离和角度)关系,增广了原BOW模型中的特征向量.运用无监督判别分类器支持向量机(SVM)来实现分类识别.与此同时,采用GPU加速技术来实现SIFT特征提取与描述,以保证其实时性.然后,存手绘地图辅助导航的基础上,将该方法成功地应用到室内移动机器人导航上.实验结果表明,基于该方法的机器人导航技术具有较强的鲁棒性和有效性.  相似文献
5.
Starting from the single graphics processing unit (GPU) version of the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) code DualSPHysics, a multi-GPU SPH program is developed for free-surface flows. The approach is based on a spatial decomposition technique, whereby different portions (sub-domains) of the physical system under study are assigned to different GPUs. Communication between devices is achieved with the use of Message Passing Interface (MPI) application programming interface (API) routines. The use of the sorting algorithm radix sort for inter-GPU particle migration and sub-domain “halo” building (which enables interaction between SPH particles of different sub-domains) is described in detail. With the resulting scheme it is possible, on the one hand, to carry out simulations that could also be performed on a single GPU, but they can now be performed even faster than on one of these devices alone. On the other hand, accelerated simulations can be performed with up to 32 million particles on the current architecture, which is beyond the limitations of a single GPU due to memory constraints. A study of weak and strong scaling behaviour, speedups and efficiency of the resulting program is presented including an investigation to elucidate the computational bottlenecks. Last, possibilities for reduction of the effects of overhead on computational efficiency in future versions of our scheme are discussed.  相似文献
6.
针对传统的环境光遮挡算法中不能自适应的问题,提出了基于GPU自适应的环境遮挡算法.该算法充分利用了GPU并行计算技术和离屏渲染技术,快速计算出适合所载入场景的自适应步长;并将传统环境遮挡采样方法和抖动采样的思想相结合,对采样方法进行了改进;同时也简化了传统环境光遮挡算法中最终遮挡值的计算.实验结果表明,该方法不局限于特定场景,不需要对场景进行预处理,可以准确高效的计算环境光的遮挡情况,并且实现实时绘制.  相似文献
7.
科学可视化技术在众多领域具有十分广泛的应用,然而直接体绘制技术却有着计算量大、计算时间长的缺点,在普通的PC机上很难实现对大规模数据的实时交互绘制。目前的三维可视化系统通常需要架构在高端的图形工作站或转用计算机上。随着计算机软硬件技术的发展,普通的PC机图形处理器GPU(Graphic Processing Unit)具有了可编程功能。正是借助GPU的可编程功能及其强大的并行处理能力,研究并实现了一种基于普通PC硬件的体会之方法。最后应用该方法对工业、医学等体数据进行可视化,结果证明该方法可以在普通PC上实现较大规模数据的快速可视化。  相似文献
8.
三维锥束CT图像重建运算量大,纯软件(仅使用CPU)计算时间较长。为了充分利用计算机图形处理器(Graphic Process Unit,GPU)的并行处理能力以及提高数据传输效率,研究了一种结合使用GPU多重纹理(multitexture)加速三维锥束CT的FDK图像重建过程的方法。该方法采用多重纹理映射来提高反投影速度、减少中间数据存储量、减少浮点累加次数,使用顶点颜色通道来实现距离加权运算,采用扩展方法来增加并行反投影的纹理单元,从而提高重建速度。计算机实验结果表明,使用普通PC机重建尺寸为2563的图像,在保证数据精度为16bit浮点数的要求下,GPU反投影计算可以在10s以内完成。与仅使用CPU的重建方法相比,GPU重建图像加速方法达到了较高的时间加速比。  相似文献
9.
利用图形硬件的纹理映射和可编程GPU功能,高效实现基于焦点区域的体绘制.使用模板缓存检测机制把体数据标记为3个不同的区域,然后对标记区域使用基于纹理映射的方法分别绘制;同时使用基于GPU方法实现了周围区域的体轮廓绘制以及体绘制中多个转换函数的指定过程.文中方法使得体绘制系统实现容易、可扩展性好.  相似文献
10.
随着硬件功能的不断丰富和软件开发环境的逐渐成熟,GPU(graphics processing unit)越来越多地被应用到通用计算领域,并对诸多计算系统(尤其是嵌入式系统)性能的显著提升起到了至关重要的作用.在基于GPU的计算系统中,大规模并行负载同时进行数据传输和加载的情况时常发生,数据传输延时在系统性能全局最优化中变得不容忽视.综合考虑负载的传输时间和执行时间,以总负载makespan最小化作为系统性能的全局优化目标,研究了GPU上负载“传输-执行”联合调度问题.首先,将负载的时间信息和并行任务数与矩形域的二维空间联系起来,建立了负载的2D双层矩形域模型;然后,将GPU上负载调度问题归结为一类Strip-Packing问题;最后,基于贪婪策略给出了近似度为3的多项式时间近似算法,算法复杂度为O(nlogn).该近似算法的核心是对数据传输阶段进行负载排序调度.这从理论层面上证明了GPU系统采取“传输-执行”两阶段调度的有效性,即,在数据传输阶段采取负载排序调度,在负载执行阶段采取先来先服务(first-come-first-serve,简称FCFS)调度,能够使GPU 性能达到全局最优或近似最优.  相似文献
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