大规模战场电磁环境并行体绘制技术研究

提出了一种基于PC集群的大规模三维战场电磁环境并行绘制方法。该方法采用直接体绘制的三维体数据可视化方法;利用空间八叉树对电磁绘制区间进行空间分割,并采用先序遍历八叉树叶节点的方式进行任务分配;采用Binary-swap算法对各PC节点的生成图像逐次进行全屏幕深度合成。实验表明,该方法能够较好满足大规模战场电磁环境实时可视化的要求。     

三维标量场并行等值面提取与绘制技术

通过研究并行等值面提取与绘制的各项关键技术要点,面向三维标量场的特点,在sort-last并行绘制模式的基础上提出一个三维标量场并行等值面提取与绘制框架.该框架在任务分配时采用静态分配的模式,在等值面提取时采用Marching Tetrahedra等值面提取算法,在并行绘制与场景合成时采用预先构建绘制节点控制模型的混合场景并行绘制合成算法.实验结果表明,该框架能够有效地提高大规模时变三维标量场的等值面提取与绘制效率,满足实际应用的需要.     

基于FASGPLVM的人体运动生成

为解决传统逆向运动学算法计算繁琐、效果不逼真的问题,提出一种快速自适应比例高斯过程隐变量模型(FASGPLVM),并基于该模型实现人体运动生成。实验结果表明,FASGPLVM模型具有较快的收敛速度和收敛精度,能自适应运动编辑的方向,扩大运动捕获数据的可编辑幅度。     

一种人体运动重定向方法*

提出人体下肢向量的概念,通过分析人体运动指出下肢向量能保持运动的主要特征,由此提出基于下肢向量特征不变性的人体运动重定向方法,以此提高运动捕获数据的可重用性。该方法面向人体下肢的运动重定向,能够将运动数据从原始骨骼模型重定向到具有不同骨骼长度比例的目标骨骼模型,同时保持原始运动的主要特征。实验结果表明,该方法具有较好的运动重定向效果和较快的计算效率。     

大规模地形无缝漫游技术研究*

针对大规模地形动态漫游提出实现流程和算法框架,基于分层分块地形LOD组织存储策略完成数据预处理,绘制阶段提出视点相关的地形调度和简化算法,利用多线程处理机制进行地形块裁剪和内外存数据交换,借助GPU硬件实现场景加速绘制算法,并提出分块地形和纹理数据的无缝拼接策略。真实数据实验的算法比较和性能测试结果表明,该方法具有支持数据量大,绘制效率高、实用性强等特点。     

人体运动的非线性降维及新运动生成

为了提高现有运动数据的可重用性,生成更为丰富的新运动,提出快速自适应比例高斯过程隐变量模型,以及基于该模型的人体运动数据降维及运动生成方法.通过对运动数据进行统计学习,获得运动数据在隐空间的一个低维映射来实现非线性降维,同时获得了该运动的姿态空间的概率分布,其大小反映了该姿态的自然逼真程度;在给定末端约束条件下求取满足约束的、同时概率最大的姿态,并将其作为逆向运动学的解,克服了传统逆向运动学算法计算烦琐、效果不逼真的缺点.实验结果表明,该模型具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,同时能够自适应运动编辑的方向,有效地扩大运动的可编辑幅度.     

直接体绘制中增强深度感知的网格投影算法

体绘制技术生成的图像中丢失了深度信息,已有的增强深度感知方法通常只针对某些结构区域,牺牲其它结构信息的同时又直接修改体绘制算法。面向光线投射体绘制算法,该文提出一种增强深度感知的方法,不直接修改光线投射算法。投影均匀网格到体数据表面,网格跟随表面变形后经光线投射绘制在结果图像中,用户根据变形网格能够感知图像中的深度信息。同时,为突显变形网格所反映的深度信息,对投影后的网格线进行深度相关的着色,并添加投影辅助线以连接不同深度表面上的投影网格。算法在统一计算设备架构下并行执行后,不仅能够实时生成图像支持用户的交互控制,且图像中增强深度感知的效果明显,特别是当体数据包含多个分离或者交叉物体时。     

基于并行的电子信息装备效能可视化分析研究

针对电子信息装备效能分析的实际需求,引入并行计算技术,以国产集群环境为基础,重点突破了国产集群条件下电子信息装备并行仿真计算和三维可视化分析等难点问题,构建了基于并行计算的电子信息装备效能可视化分析平台。实验结果表明,该平台能够有效支持复杂电磁环境下电子信息装备效能仿真的高效直观分析。     

时变三维标量场并行计算与绘制框架研究

群体研讨中专家思维的不确定性、研讨信息的非结构化给达成研讨共识带来了困难。针对此问题提出了一个由自然属性与人工属性集成的研讨信息模型,结合论点框架、有效论点组和支持分配函数等概念,研究了不确定性研讨信息提取的机制,探讨了一种基于平均论据的信息融合方法,旨在促进认识的螺旋上升和群体共识的达成。最后结合以汽车为对象的客户需求研讨,用案例说明了模型和方法的可行性与有效性。     

并行体绘制中的自适应负载平衡算法

针对并行绘制系统中的负载平衡问题和三维体数据的绘制特点,在Whiteman自适应负载平衡算法的基础上,提出了一种基于深度计算和时间统计的自适应负载平衡算法,该算法利用深度计算设置图像空间中各划分区域的权值,用时间统计的方式对运行中的任务重分配时机进行控制.实验结果表明,该算法能有效提高并行体绘制系统的帧率稳定性和绘制效率.