基于预计算辐射传递的全局光照技术

为了在大规模场景中渲染出高效率和高真实感的全局光照效果,以图形处理器（GPU）渲染管线流程为可编程基础,利用球面和谐函数进行解码,并且在预计算过程中通过使用小波重建高频部分的信号,来解决预计算辐射传递(PRT)计算过程中丢失掉的高频信号,以免丢失细节变化。在实时渲染全局光照过程中,利用大规模场景的可见性信息进行自适应的细分,使得绘制效率提高。实验结果表明该方法在仿真系统下能够高效真实地渲染出全局光照效果,有较高的绘制效率和真实感。     

一种基于GPU的预计算辐射度传递全频阴影算法

针对基于CPU的实时渲染全频阴影算法中内存使用效率低下、CPU运算能力消耗严重等问题,提出了基于GPU的改进算法．在预计算过程中使用基于小波变换的预计算辐射度传递（PRT）算法生成PRT矩阵,然后将其编码为易于被GPU使用的稀疏形式;在渲染过程中使用具有高度并行性的片断渲染器程序进行稀疏矩阵向量快速乘法计算,以求得最终渲染结果．相对于目前基于CPU的相应算法,算法充分利用了GPU的并行计算能力,平衡了CPU与GPU之间的负载,并同时降低了内存消耗．在一般情况下,算法可以获得超过一个数量级的性能提升．     

基于PRT的大规模场景全局光照技术

为了解决传统的基于光辐射传输预计算(PRT)的全局光照技术在大规模场景下渲染效率低下的问题,在对PRT光照算法的本质进行分析的基础上,提出了一种基于四叉树的自适应网格细分算法.根据光照方程中的可见性函数,只在需要产生阴影的地方进行网格细分,并利用四叉树来重组模型数据,避免了传统的网格均匀细分方法导致的模型复杂度大幅增加,从而会影响绘制效率的问题.通过在虚拟机场仿真系统中的实际应用,对两种算法进行了比较,表明了该算法在效果和效率上均优于原有算法.     

针对PRT的大规模场景的自适应网格细分

针对Pre-computed Radiance Transfer(PRT)全局光照算法的特点,提出了一种针对大规模场景的模型细分方法.基于PRT的全局光照算法的渲染结果和模型的精细程度密切相关,对于小规模的场景,可以使用比较精细的模型以得到很好的绘制结果,但对于大规模场景,对整个模型都使用精细的网格是十分浪费资源和不可接受的.通过加入PRT算法中计算的一些权重值,对模型中影响全局光照效果很大的地方进行精细的细分,对全局光照效果影响很小的地方进行较粗的细分或者不细分,从而实现既能提升全局光照效果,又不会过量增加模型规模的自适应网格细分.     

基于Harr 小波的动态场景全频阴影绘制算法

针对现有的预计算辐射传递算法对三维场景限制严格、适合于低频光照环境等问题,提出了一种动态场景的全频阴影绘制算法.在预处理阶段使用球体对三维物体进行拟合,同时对光照函数和BRDF(bidirectional reflectance distribution function)函数进行Harr小波变换;在运行时阶段利用不同基函数的优势,在像素基空间进行多个球体可见性函数的快速合并,在小波基空间进行光照函数、BRDF函数和可见性函数的三乘积分,得到最终的光照值.使用CUDA(computed unified device architecture)实现了该算法,充分利用了图形硬件的最新功能.实验结果表明,阴影绘制质量有很大的提高,可以基本达到实时绘制.     

GPU构网的GeoMipMap地形无缝绘制算法

针对传统CPU实时构网算法和预处理阶段构网算法速度较慢问题,提出一种GPU构网的GeoMipMap地形渲染算法.算法的构网阶段由GPU实现,将CPU从繁重的构网工作中解放出来,并大幅度减少CPU向GPU传输的数据量,提高地形的渲染速度.整个地形分成大小相等的若干地形块,每个地形块又分为内部及四条边共五部分,对这五部分按分辨率不同分成多个细节层次,为每个细节层次计算空间误差,渲染时各部分根据屏幕投影误差选择细节层次,所构网格更加符合地形表面特征.考虑到GPU构网算法的高度并行性,采用一种新的裂缝处理方式,四条边的屏幕投影误差以边上顶点的空间误差计算,使得相邻块对于共享边的细节层次的计算结果相同,从而保证相邻块间无裂缝,且网格连续.实验结果表明该方法能够以较高的质量完成大规模地形的实时平滑漫游.     

屏幕空间自适应的地形Tessellation绘制

为了在大规模真实感地形渲染中利用GPU硬件加速的Tessellation技术,在对地形Tessellation原理分析的基础上,提出一种屏幕空间自适应的地形Tessellation绘制算法,实现了在GPU内部对地形模型的三角形自适应细分。该算法采用Tile和Patch的形式对地形数据进行分层组织,在CPU和GPU上分别以Tile和Patch为基础实现地形LOD(level of detail)的自适应简化;提出在Hull Shader上基于Patch边界的细分系数计算模型,确保了Patch细分时的无缝连接;给出了Domain Shader上置换贴图的处理过程,以实现细分顶点的高程纹理映射;并且采用了两级视锥体裁剪机制,减少了渲染数据的冗余量。实验结果表明,该算法具有较好的屏幕空间自适应性和渲染性能,能够在输入粗糙网格的基础上,渲染输出高分辨率几何细节特征的地形模型。     

实时数字浮雕建模

针对现有的数字浮雕生成方法速度较慢且浮雕细节不够丰富的缺点,提出了新的高细节实时可交互地生成数字浮雕的方法.首先提出了一种高细节动态范围压缩函数,并在理论上证明了它比目前的压缩函数能更好地保持细节;然后基于该函数建立了一个实时数字浮雕建模系统,其将建模、交互和渲染流程放到GPU上实现,并利用多目标渲染提高帧缓存的利用率,获得了实时建模速度.系统中还设计了一个交互控制界面,使用户能实时地调整刻画浮雕的各种参数.实验结果证明,该方法能快速、便捷地制作出比现有方法具有更高细节特征的数字浮雕.     

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.     

快速EZC-DCT地形压缩算法的并行优化

为能够在大规模地形实时渲染中提高渲染及数据压缩的速率,提出一种利用GPU并行优化的快速EZC-DCT地形压缩算法。采用二维快速DCT变换代替EZC-DCT算法中的DCT变换,在利用GPU对算法进行并行加速的基础之上,对算法的并行方案进行优化改进,更加有效地利用GPU强大的并行计算能力,分担CPU的负荷,快速完成相关计算。实验结果表明,该算法帧速率比原EZC-DCT方法提升约10个百分点,满足地形渲染的实时性要求。     

基于光线相关性的快速光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制技术的基本算法，其存在的主要问题是绘制速度较慢。为了提高光线投射算法的绘制速度，以满足医学图像三维重建的应用需求，在深入研究和比较各种光线投射加速算法的基础上，提出了以接近云算法为核心的、适用于医学图像三维重建的综合性加速算法，并在PC机平台上实现了该算法，在保证图像质量的同时绘制速度提高了一个数量级左右，为医学图像三维重建的实用化提供了有效的手段。     

视相关大规模三维地形实时绘制技术综述

大规模三维地形表面实时绘制一直是国内外的研究热点.综述了大规模三维地形表面实时绘制算法的分类,包括基于规则网格和非规则网格、基于in-core和out-of-core、基于CPU和GPU的三大类绘制算法;阐述了大规模三维地形表面实时绘制算法的发展现状和关键技术,通过out-of-core算法的数据预取策略解决大数据量模型的交互式渲染问题,采用视点相关的多分辨率技术简化整个场景的复杂度,减少绘制的数据量;指出了各种方法的优点与不足,最后对大规模三维地形表面实时绘制所需要研究的问题进行了总结.     

An improved vertex caching scheme for 3D mesh rendering

Modern graphics cards are equipped with a vertex cache to reduce the amount of data needing to be transmitted to the graphics pipeline during rendering. To make effective use of the cache and facilitate rendering, it is key to represent a mesh in a manner that maximizes the cache hit rate. In this paper, we propose a simple yet effective algorithm for generating a sequence for efficient rendering of 3D polygonal meshes based on greedy optimization. The algorithm outperforms the current state-of-the-art algorithms in terms of rendering efficiency of the resultant sequence. We also adapt it for the rendering of progressive meshes. For any simplified version of the original mesh, the rendering sequence is generated by adaptively updating the reordered sequence at full resolution. The resultant rendering sequence is cheap to compute and has reasonably good rendering performance, which is desirable to many complex rendering environments involving continuous rendering of meshes at various level of details. The experimental results on a collection of 3D meshes are provided.     

Volume visualization on shared memory architectures

Direct volume rendering algorithms are too computationally expensive to offer interactive frame rates when rendering large 3D medical datasets on standard workstations. This article presents an image space parallelization of an image order volume rendering algorithm aimed at shared memory multiprocessors. This parallel implementation of direct volume rendering can significantly speed up rendering times and visualize 3D datasets with speeds of several frames per second. The algorithm was implemented and evaluated on Convex SPP Exemplar and SGI Challenge multiprocessors.     

基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.     

基于Earley剖析的多功能雷达文法参数估计算法

针对基于随机上下文无关文法(Stochastic Context-Free Grammar,SCFG)建模的多功能雷达(Multi-Function Radars,MFR)参数估计问题的研究,在原有Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley剖析的多功能雷达文法参数估计算法——EIO算法。该算法将IO算法与Earley剖析相结合,通过对截获的雷达数据进行预处理,可以处理任意形式的文法产生式,对文法产生式概率进行学习,从而实现MFR文法参数估计。通过理论分析和实验仿真,EIO算法可以在减少计算复杂度、记忆复杂度和运行时间的同时,有效保持文法参数估计精度,论证了方法的正确性和有效性。     

An initial comparison of a fuzzy neural classifier and a decision tree based classifier

At the present time a large number of AI methods have been developed in the field of pattern classification. In this paper, we will compare the performance of a well-known algorithm in machine learning (C4.5) with a recently proposed algorithm in the fuzzy set community (NEFCLASS). We will compare the algorithms both on the accuracy attained and on the size of the induced rule base. Additionally, we will investigate how the selected algorithms perform after they have been pre-processed by discretization and feature selection.     

多层次并行体绘制算法的研究与应用

三维数据场的体绘制技术是科学可视化中一个重要的研究方向,本文在研究和总结体绘制的发展历程与关键技术的基础之上,着重研究了体绘制中的光线投射算法,结合多核处理器机群系统,提出并实现了一种基于多层次并行编程模型的并行光线投射体绘制算法,并成功地将该算法应用于三维城市浅层地质模型,取得了良好的可视化效果。分别对MPI环境和多层次并行编程MPI+OpenMP环境下的光线投射算法进行了不同计算规模的性能比较实验。实验和分析表明,多层次并行光线投射体绘制算法加快了体绘制的速度,MPI+OpenMP多层次并行模型性能高于纯MPI编程模型的性能。     

GPU上的非侵入式风格化渲染

提出一种基于硬件加速的算法,在实时图形应用中非侵入式地获得各种风格化渲染特效.通过实时地截获OpenGL API函数调用,修改了常规的渲染流程.该算法完全采用硬件加速的方法,在图形处理器中对颜色缓冲区和深度缓冲区进行后处理;同时采用OpenGL绘制语言作为高级绘制语言,从而可以和其他硬件加速算法（如置换式贴图、矩阵调色盘变形等）完全兼容.实验结果表明：文中算法适用于交互式非真实感渲染的应用,可以作为一种风格化渲染的强有力的工具.     

一种流体艺术风格的自适应LIC绘制方法

把LIC算法应用到非真实感绘制中,提出一种自适应流体艺术图的LIC绘制方法.对源图像亮度分量计算切矢量场,然后对其进行增强、平滑处理获得结构矢量场;通过随机扰动源图像获得纹理参考图像;根据结构矢量场和纹理参考图像的局部特征产生可变的LIC积分步长和步数,自适应地处理纹理参考图像;最后对绘制效果进行颜色渲染,生成具有丰富颜色特征的流体艺术图.实验表明,该方法能够较好地模拟诸如梵高画的流体艺术风格,呈现生动、灵活的波动感.