基于GPU加速视频抠像技术

为提高视频抠像处理的速度,提出基于GPU(图形处理器)加速的视频抠像方法,将色度抠像算法转化为GPU中的纹理图像渲染过程,利用GPU并行计算和高速浮点计算特性,使得色度算法在GPU中加速执行,有效的提高了算法计算速度。     

3D非均匀直线网格GPU体绘制方法研究

计算机图形硬件技术的快速发展可以用来加速可视化过程,为此针对非均匀直线网格,给出了基于均匀辅助网格的CPU光线投射算法、基于辅助纹理的GPU光线投射算法,以及基于切片的3D纹理体绘制算法,并在Nvidia Geforce 6800GT图形卡上对这些算法进行了测试。结果表明,GPU算法远远快于CPU算法,而基于切片的3D纹理体绘制算法则快于GPU光线投射算法。     

基于GPU的快速Sobel边缘检测算法

传统的Soble边缘检测算法的优化和实现都是针对常用处理器(CPU、DSP和FPGA等)提出的,难以应用在图像处理器(GPU)上.本文提出了一种基于NVIDIA公司CUDA架构图形处理器(GPU)的快速Sobel边缘检测算法.快速算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用了纹理存储技术、多点访问技术和对称计算技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率,降低了算法复杂度.实验结果表明,快速算法充分利用了GPU的并行处理能力,在处理4 096x4 096分辨力的8位灰度图像时速度可达190 fps,是基于CPU实现的122倍.     

基于GPU和CPU协同处理实现的Canopy算法探索

提出一种基于GPU(图形处理器)和CPU协同处理实现来提高聚类算法Canopy的计算效率的优化方案。利用GPU高效的并行性和灵活的可编程性等特点,将Canopy聚类算法中比较耗时的距离计算及与阈值T1,T2的比较步骤交由GPU处理,算法其余步骤仍由CPU处理,理论上提高算法速度。     

纹理块图拼接算法研究

为提高纹理块图的拼接质量和速度,基于多分辨率合成算法的思想,用多层纹理图像金字塔来保存样本纹理的结构特征,采用KD树存储结构以加快最佳匹配块的搜索速度;为加强合成过程的约束,采用螺旋顺序逐块合成纹理图像,避免了合成过程中不连续区域的出现。算法较好的保持了样本图的结构特征,在保证纹理合成质量的同时,减少了计算量,提高了块图的纹理合成速度。     

基于GPU的结构光三维测量快速计算方法

针对CCD摄像机高分辨率下CPU进行三维测量计算效率低的问题,提出基于GPU技术的快速计算方法.同时针对三维测量的四个具备并行度的过程,该方法给出了在GPU上可实现的具体算法流程,并根据数据规模及GPU特性,设计了一种新的GPU设备端数据结构组织方式.实验结果表明,该方法有效利用了GPU的大规模并行处理能力,在处理500万像素数据过程中整个测量时间仅需4s左右,计算效率是CPU的160倍.     

三角网格曲面纹理合成技术研究

纹理合成是真实感图形绘制中重要的技术。对由三角网格组成的曲面模型,提出了一种基于表面三角块矢量场的纹理合成方法。首先用矢量加平滑方法来计算曲面上每个三角块上的纹理方向矢量,并根据这些纹理方向来合成纹理;然后在样本纹理空间按扫描线顺序搜索样本纹理空间,找出最匹配的纹理坐标;算法用队列作为存取结构,并且结果保存在队列中,达到了实时绘制效果。实验结果与理论分析表明,算法纹理合成质量较高,运行结果较好。     

块匹配的二维图像纹理合成典型算法

基于块的纹理合成算法由于合成速度快,效果良好,受到极大关注。对采用基于块的纹理合成算法进行分析和论述,并对纹理合成的发展进行展望。     

钢筋混凝土框架结构非线性静、动力分析的高效计算平台HSNAS(GPU)——Ⅰ程序开发

基于传统串行计算平台的有限元分析面临精度不足、耗时巨大的问题成为目前高层钢筋混凝土框架结构非线性动力时程分析面临的瓶颈,利用GPU强大的并行计算能力,开发了一种结构非线性有限元静力、动力分析的高精度和高效率分析平台HSNAS(GPU)。针对静力问题提出了适用于GPU计算,且能有效解决结构负刚度问题的位移增量迭代算法,开发了相应的GPU线性方程组并行求解器;针对动力问题,开发了GPU基于Newmark时间积分算法的动力分析软件平台,结合纤维模型单元技术,引入扭转、剪切变形以及材料非线性。算例模型表明,HSNAS(GPU)平台在满足精度条件下能有效地提高结构非线性静、动力分析的计算效率。     

一种基于GPU实现的自适应八叉树纹理绘画算法

当前,虽然基于二维图像映射定义的传统二维纹理已得到广泛应用。但是它有很多局限性。这是因为很多三维模型在纹理空间中进行参数化是非常困难的,例如隐式表面、细分表面和高密度或高细节的多边形网格。基于八叉树纹理定义,提出了一种新型的自适应八叉树纹理绘画算法。和传统的八叉树纹理映射算法相比,不但占用更少的存储空间,而且实现了基于GPU的纹理查询,有更快的查找速度。     

基于CPU-GPU异构平台的高层结构地震响应分析方法研究

为了解决传统的串行有限元分析方法计算耗时多精度低的问题,基于GPU并行计算能力在CUDA架构下建立了一套兼顾精度和效率的高层结构有限元分析的CPU-CPU的异构平台。基于CPU-GPU异构平台研究了高层结构地震响应算法,将整个时间步积分在GPU中计算完成,每一时间步下利用基于GPU的预处理共轭梯度迭代法求解线性方程组获得该时刻的位移,最终实现了基于GPU的Newmark-β法。通过算例验证了本文所提方法的高精度、高效率。     

基于可编程图形处理器的实时烟雾控制模拟

提出一种基于可编程图形处理器（GPU）有效控制烟雾模拟过程的实时算法。对于给定的烟雾当前状态和目标状态,该算法以自然的烟雾流动方式实现状态之间的转换。根据Navier-Stokes方程定义烟雾流体场的物理模型,通过调整方程中的风力项以达到控制目的。风力项由驱动力和聚合力组成,驱动力促使烟朝着目标密度分布运动,聚合力则用于抵消烟的扩散现象。烟雾的速度和密度参量被整合为纹理颜色通道,并传送到像素程序中由GPU完成计算。该算法无需保证两状态之间转移为最优,从而消除了非线性优化所带来的计算成本。实验表明该算法能实时高效地模拟两种烟雾状态之间的转换。     

复合纹理图像拆分的纹理快速合成方法

针对具有非纹理结构特征的纹理样图,提出了一种基于复合纹理图像样图的纹理合成方法。算法在纹理可合成性分析的基础上,对纹理重新划分,给出了复合纹理图像的定义,采用分割法将非纹理结构图像进行分割,减弱纹理合成过程中块匹配边界的约束。利用非纹理结构图案分割与纹理修补的方法解决纹理与图案的整体与局部的可控性问题。在满足图案结构合成的完整性和合理性要求的情况下,使纹理与图案结构在合成过程中实现自然过渡。算法还可在复合纹理合成方法的基础上进行纹理设计,更好地满足实际应用的需求,具有较大的工程应用价值。     

使用GPU绘制分形图的混合精度方法研究

从Mandelbrot集分形算法在GPU上的计算速度和绘制效果角度出发,提出了在追求计算速度的单精度算法和追求绘制效果的双精度算法之外的第三种选择--混合精度算法.首先,分析了Mandelbrot集分形算法;其次,对GPU体系结构和CUDA编程模型进行了介绍;再次,在GPU上实现了单、双精度浮点数算法,基于实验结果提出了精度问题;最后,实现了混合精度算法并进行分析.结果显示,GPU上的混合精度优化是计算速度和绘制效果之间的折中,为分形算法的实现提供了新的选择.     

基于图像处理器的传声器阵列实时声成像方法

为了解决传声器阵列用于声场分析时的精确且快速声成像的技术难题,提出了一种利用图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的通用计算技术实现快速声成像算法。可控响应功率算法是广泛应用的一种声源定位算法,但计算量巨大,阻碍了它在实际场合中的应用。通过将可控响应功率算法进行任务分解及线程映射,实现了利用计算统一设备架构实现的基于GPU的可控响应功率声源成像定位算法,在特定阵元通道数和信号长度情况下,与基于CPU的声源定位计算方法相比,综合计算效率提高了约20倍,并将其成功地应用于平面螺旋阵的声成像应用中,实现了实时声成像定位。     

一种快速图像纹理分析算法

针对目前的纹理分析算法普遍存在计算复杂、运行时间过长的缺点,提出了一种新的图像纹理分析算法。该算法利用差分概念定义出图像的差分矩阵和差分直方图,并从差分直方图中提取特征进行图像纹理的相似度度量。由于本算法在考虑人类视觉特性的基础上尽量采用加减运算,因此不但具有与人类视觉特性相联系的特点,更使得算法的运行效率大大提高。使用本算法对brodatz 图像库进行的检索实验表明,该算法在查准率和检索效率上与共生矩阵算法相比分别提高13.9160%和 9.5 倍,具有与传统算法相比更好的检索效果和更高的检索效率。因此该算法可以满足实时性要求较高的场合,弥补了目前算法运行时间长的缺点。     

基于并行处理技术的谷物粒型快速测量算法

谷物粒型是决定谷粒品质和产量的重要参数之一。传统人工测量粒型的方法耗时、工作量大、主观性强。本文首先介绍一种基于线阵列采集技术和工业输送技术的谷物粒型自动测量系统。为提高系统测量效率,文章中应用了图形处理器(GPU)并行处理技术,在统一计算设备架构(CUDA)下对测量算法进行优化。实验结果表明,基于GPU的并行加速算法,能有效提高测量效率,当图像中谷粒数近2000颗时,优化后的算法速度为中央处理器(CPU)下算法运行速度的400多倍,且随着采集图像中谷粒数的增多,优化测量算法的加速效果更显著。     

基于图象的实时浓淡算法

Phong浓淡算法巨大的计算量一直是阻碍其广泛使用的最主要原因之一。为了以较低的代价实现类似的光照效果，本文提出了一种基于图象的环境纹理映射思想来实现实时的近似Phong效果的浓淡方法．采用预先定义的光照纹理与简化的纹理映射方法，使得本文的方法具有较高的效率，同时几乎不损失生成画面的质量，可以在低端系统中实现实时的仿Phong浓淡效果。     

基于GPU的通用计算研究

随着人们对计算性能要求的不断提高，基于GPU的通用计算逐渐成为个研究热点。本文首先研究了基于GPU的通用计算发展过程中硬件和软件的演变，并进。步讨论了适合GPU通用计算的应用，最后对GPU通用计算在小刖领域的研究力向进行概述。     

实时水面模拟方法研究

提出了一种基于GPU的水面实时模拟方法。该方法不依赖于噪声图,而实现了实时的水波生成、折射和反射效果的菲涅耳合成以及水面光照模型的计算。利用GPU在片段处理前的光栅化处理,该方法渲染负荷不会因水面大小和精度而增大。且依赖GPU的高速计算能力,方法可以达到实时。