基于GPU通用計(jì)算的壓縮體繪制技術(shù)研究.pdf

1、大規(guī)模體數(shù)據(jù)基于GPU(graphics processing unit，圖形處理單元)的直接體繪制，會受到顯存容量以及主存到顯存帶寬的限制，導(dǎo)致體數(shù)據(jù)在內(nèi)存與顯存之間頻繁交互，成為繪制速度提高的瓶頸。壓縮體繪制技術(shù)將體數(shù)據(jù)的壓縮和繪制相結(jié)合，可以有效地解決此問題。本文重點(diǎn)研究適于在GPU中實(shí)時(shí)解壓繪制的大規(guī)模體數(shù)據(jù)壓縮體繪制算法以及壓縮體繪制的加速技術(shù)。主要工作和成果如下：
　　 為了解決GPU的顯存容量和大規(guī)模體數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)容量

2、之間日益加劇的矛盾，提出一種大規(guī)模體數(shù)據(jù)壓縮體繪制策略。該策略對體數(shù)據(jù)經(jīng)三維小波變換后得到的各子帶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并分類，再將分類后的數(shù)據(jù)利用分類矢量量化算法進(jìn)行編碼壓縮。采用基于GPU的光線投射算法進(jìn)行繪制，在繪制時(shí)，只解壓變換當(dāng)前繪制所需要的極少數(shù)數(shù)據(jù)，節(jié)省了顯存空間。相比單純采用矢量量化算法，該策略可以獲得更好的圖像重構(gòu)質(zhì)量。但由于需要對解碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波反變換，消耗了一定的GPU計(jì)算資源，影響了繪制速度，故需要運(yùn)用其它的加速策略對

3、繪制進(jìn)行加速。
　　 綜合考慮壓縮繪制策略中影響繪制速度的因素，提出兩種適用于壓縮體繪制的LOD模型：物體空間的LOD和圖像空間的LOD。物體空間的LOD將體數(shù)據(jù)經(jīng)小波變換后的低頻子帶作為原始數(shù)據(jù)的低層次表示，在解壓繪制過程中，可以只進(jìn)行矢量量化解碼不需要進(jìn)行小波反變換，便于提高繪制速度；圖像空間的LOD采用成倍減少圖像空間的光線條數(shù)來獲得低分辨率圖像，并利用最近鄰插值算法將圖像實(shí)時(shí)放大。最后通過對視角變換和繪制幀率的檢測進(jìn)行L