基于GPU的高速图像融合

为了解决在CPU下实现多分辨率图像融合的传统方法速度过慢的问题,分析了基于塔型分解的图像融合的处理过程,发现其处理子过程中的数据具有密集性和独立性,且分支逻辑控制较少,恰好可充分利用GPU强大的并行处理能力.因此,将基于塔型分解的图像融合的子过程进行了并行化处理,提出了其在GPU上的实现方法,并根据GPU的硬件结构对实现方法进行了优化.最后,与在CPU上的实现结果进行了对比分析,该方案可获得27倍的加速比.     

基于物理动力学的烟雾建模与渲染

为了提高三维场景中烟雾模拟的真实性,以粒子系统为基础,对烟雾的运动模型与渲染方法进行了研究.为模拟烟雾扩散特性,提出预定义扩散范围的方法来近似控制烟雾的整体扩散区域,并通过线性增大粒子半径来模拟烟雾粒子的自身扩散.在烟雾运动过程中,基于动力学原理,建立了一种较准确的烟雾运动模型,并分析了烟雾粒子扩散过程中风对粒子的影响.在渲染时,为避免传统粒子系统渲染出的颜色过于平滑,利用图形处理器可编程特性,引入法线贴图计算粒子表面的散射光叠加到粒子本身颜色上,增加了烟雾的层次感和颗粒感.实验结果表明,该实现方法粒子运动更加真实,视觉效果更加逼真.