工业CT数据场面绘制和体绘制改进算法研究

工业CT图像的重建速度和精度是工业CT产品的两个重要指标。针对面绘制的MC算法提出了一种基于相似性区域分割的三维工业图像表面重建算法,实现了准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,显著提高了检测效率;针对体绘制的光线投射算法提出了一种基于二维最大熵阈值的分割预处理方法,利用二维直方图熵最大化寻找阈值的最佳组合,能有效减少重建体数据量,实测数据表明体绘制速度明显提高。     

基于CUDA的光线追踪优化算法研究与实现

在三维场景仿真过程中,为了实现真实的光影效果,通常采用光线追踪法对场景进行渲染。光线追踪算法的核心过程是光线与场景中的片元进行相交测试,而对于一个复杂的场景,该过程计算量非常大。为了改善光线追踪算法的计算速度问题,实现一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)的光线追踪算法。该算法利用GPU的并行处理能力同时结合KD-Tree加速相交测试过程,最终提高仿真场景的渲染速度。通过实验表明,该算法的KD-Tree创建性能相比传统方法提升约20%,光线追踪性能提升约6倍。     

基于Visual C++平台的光线追击模拟模型

光线追踪算法可以模拟出场景中光源或环境光在物体表面的反射、折射透射等现象,给观察者一种真实的视觉效果,因此文中开发了一个基于Visual C++平台的光线跟踪系统。采用模块化方式是基于分层组织的思想,从而设计了一个通用、可扩展的光线追踪系统,为可视化提供了一个基础框架。采用统一的面向对象的模型来模拟环境中的物体,以及光源发出的光线在物体表面所产生的镜面反射、漫反射或是介质中产生的折射等光学现象,从而实现复杂特效的渲染。最后提出光线追迹的发展趋势。     

空间跳跃加速的GPU光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,能产生高质量的图像,但是时间复杂度较高。实现了一种基于图形处理器的单步光线投射算法,并在此基础上提出了一种基于空间跳跃技术的光线投射算法,以实现加速。采用八叉树组织体数据,利用空间跳跃有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分,降低了硬件的负载。一个片段程序即可完成光线方向的生成、光线投射、空体素跳跃和光线终止等。实验结果表明,该算法对于内部包含大量空体素的体数据重建能起到明显的加速作用。     

3D场景全局光照研究与实现

随着科技的发展网络的提速,人们对于3D场景的应用越来越多,体验需求不断提高。3D场景的真实感绘制需要建立相应的物理光照模型,考虑光线传播过程中的多次反射折射现象。根据物体表面对光线的反射特性,可以建立物理模型,重点介绍了Phong模型。真实感光照绘制算法主要有两种,光线追踪和辐射度算法,分别分析了两种算法实现原理和实现细节,并分别使用两种算法实现3D场景的绘制,对实验结果进行了分析比较。     

基于球形光线追踪的位移贴图算法研究

文章提出了一种基于球形光线追踪的位移贴图算法。该算法相对于传统的位移贴图算法,不需要调整原几何体的三角形面,降低了中央处理器和图形处理器的负担,并且克服了基于等间隔采样的光线追踪算法收敛速度慢,可能出现采样失真的问题。最后,论文还针对目前的图形硬件的可编程特性,对算法进行了硬件加速,使该算法能满足虚拟现实程序所要求的实时性。     

一种光线与三角形求交算法的硬件架构设计

为了实现实时性的光线追踪平台,提出了一种光线与三角形求交算法的硬件架构设计。首先介绍了一种光线与三角形求交的简洁算法。该算法与其它算法相比使用存储空间最少,却具有相似的性能,便于硬件实现。根据此算法,提出了相应的硬件架构,在架构设计过程中,通过折叠、资源共享、以及多线程等硬件架构设计方法来提高硬件使用率,使有限的硬件资源达到最高的性能。实验结果表明,与现有方案相比,本文硬件架构平台在速度和芯片面积两个方面都存在着较大的提高。为实时光线追踪的实现提供了依据。     

基于GPU和均匀栅格法的光线追踪算法研究

由于GPU(图形处理器)性能的大幅提高和可编程性的发展,基于GPU的光线追踪算法逐渐成为研究热点。光线追踪算法需要的计算量大,基于此,分析了光线追踪算法的基本原理,在NVIDIA公司的CUDA(计算统一设备体系结构)环境下采用均匀栅格法作为加速结构实现了光线追踪算法。实验结果表明,该计算模式相对于传统基于CPU的光线追踪算法具有更快的整体运算速度,GPU适合处理高密度数据计算。     

基于超声CT的混凝土质量阵列检测方法研究

针对超声波在混凝土检测中存在的问题,采用了一种新的超声CT阵列检测方法。在研究超声在混凝土中传播特性的基础上,将射线追踪算法引入到层析成像中,对线阵式SIRT重建算法进行了改进,实现了环绕面阵式SIRT算法重建。通过数值仿真表明：采用上述方法能够明显改善层析成像效果。     

基于光线追踪的全局光照及降噪处理研究

传统的路径追踪算法能够有效地追踪光线的运动轨迹,从而在屏幕上呈现出真实的渲染效果,但传统的光线追踪算法只能够追踪镜面反射或规则的折射光,追踪漫反射光消耗太大,效率低下。基于蒙特卡洛概率方法的光线追踪能够从统计意义上很好地实现物体间漫反射的光照效果,极大地解决了传统光线追踪的缺陷和效率问题,然而只有当采样数为无限大时,蒙特卡洛方法才是无误差的。为了提升渲染性能和质量,尽可能缩小误差,提出了一种根据颜色采样分布进行降噪处理的优化方法,该方法可以减少采样数,通过后期处理来去除噪声。通过在自研图形引擎中渲染虚拟场景对比实验发现,根据颜色采样分布进行降噪处理的方法能够实现较好的渲染及降噪效果,提高整个算法的性能以及画面表现。