基于GPU的近似软影实时绘制

通过对阴影图算法进行扩展,提出一种完全基于GPU的近似软影实时绘制算法,它是一种3遍算法:第一遍从光源中心计算场景的深度图;第二遍采用几何着色器提取物体的轮廓边,同时在轮廓边上生成新的几何图元,利用硬件自动插值功能向外绘制线性近似半影图,并根据第一遍得到的深度图在像素着色器中对背面轮廓形成的半影区进行剔除;对于重叠的半影区设定片元的伪深度值,利用硬件进行自动融合.第三遍分别查询深度图和半影图,确定场景的本影区以及半影区中像素的亮度,从而得到面光源照射下场景的近似软影效果.     

基于GPU的海量城市管线高效建模与实时绘制

地理信息系统行业积累了海量基于二维矢量的管线数据,文中针对传统的基于CPU的多层次细节预处理三维建模及绘制方法存在质量和效率方面的不足,从管线二维矢量数据的形状特征出发,提出一种无需预处理的、可一次性在GPU中装载并处理城市规模管线数据的三维建模与实时绘制算法.该算法利用现代GPU可编程硬件的特性来实现,在GPU上对管线形状进行解码,在顶点着色器采用2个剪枝策略进行场景的可见性剔除计算,然后基于细分着色器对管线曲面进行多层次细节几何自动建模,全过程无需CPU干预.实验结果表明,文中算法适用于城市级别的海量管网数据,相比于已有的方法,绘制效果和多项性能指标得到了大幅提升.     

基于GPU粒子系统的大规模雨雪场景实时模拟

基于粒子系统的雨雪模拟大幅提高了三维场景的真实感,但传统的基于中央处理(CPU)的粒子系统的渲染效率难以达到在大规模场景中进行雨雪渲染的要求.为此,提出了一种基于GPU的粒子系统来渲染雨雪场景的算法.该算法在视点前的一个固定区域内产生和绘制粒子,在顶点着色器中进行粒子属性的更新,在几何着色器中将粒子从点扩展为矩形,并对每一帧中的粒子的属性进行缓存处理,保证了粒子属性更新的连续性.此外,采用多幅雪花纹理与粒子随机组合,使雪花效果符合多样性和随机性.实验结果表明,该算法能在大规模场景中进行雨雪效果的实时渲染,并有较高的真实感.     

基于几何着色器的Shadow Volume实时阴影实现

通过几何着色器生成Shadow Volume实时阴影。利用几何着色器能生成新顶点与输出流的特性,将以往由CPU完成的产生封闭阴影体的计算转移到图形处理器中实现。该实现能提高算法渲染效率,可以进一步解放CPU的处理时间。比传统先由CPU生成阴影体雏形的方法更简单,性能更优秀。     

基于几何着色器的Shadow Volume实时阴影实现

通过几何着色器生成Shadow Volume实时阴影。利用几何着色器能生成新顶点与输出流的特性,将以往由CPU完成的产生封闭阴影体的计算转移到图形处理器中实现。该实现能提高算法渲染效率,可以进一步解放CPU的处理时间。比传统先由CPU生成阴影体雏形的方法更简单,性能更优秀。     

体素可视外壳并行优化建模方法

基于体的可视外壳重建不需要复杂的几何计算,易于实现,但其精度和效率仍不理想。提出一种基于统一计算架构(CUDA)和行进立方体(MC)的体素可视外壳并行优化建模方法,将体素相交判断和等值面抽取过程并行分解,利用CUDA的内核多线程机制加速建模;在MC网格化阶段,提取准确交点并消除冗余边计算;利用像素着色器实现混合权重的纹理映射,提高模型精度。在多摄像机采集装置DreamWorld上的实验结果表明,本文方法能够对多个动态物体进行实时准确的3维建模。     

基于VTF的海洋生物骨骼动画系统设计与实现

针对现有的大多数骨骼动画数据格式读取解析效率低和顶点着色器的特性导致GPU性能受到限制的问题,提出海洋生物骨骼动画的数据管理和绘制两方面整体性优化设计方案。数据上采用FBX文件格式,经过数据预处理转换成特定的数据格式;绘制上采用基于VTF(Vertex Texture Fetch)技术的GPU加速算法,通过将骨骼矩阵、权重和偏移量预创建成纹理来减少CPU与GPU之间的通讯次数;最终实现海洋生物的骨骼动画仿真系统。     

GPU实现的快速分层地形渲染算法

随着GPU性能的飞速提升,越来越多的地形渲染算法能够完全由GPU实现.本文提出了一种新的完全基于GPU的地形渲染算法.该算法使用顶点着色器完成中间数据生成,在几何着色器中使用之前生成的信息完成地形的LOD操作和网格的动态生成.该算法不仅具有易于在GPU上实现的特点,同时能够提供无缝的、自适应地形起伏的渲染效果.这也顺应了图形学的主流:将图形计算或对几何体的操作从CPU转移到GPU上,从而做到无需CPU的干预,降低数据传输量,节约通信带宽的目的.实验证明,该算法适合于处理较大规模地形块.     

基于边方向角长度表示的多边形方向、凹凸性及点包含算法

提出矢量边方向角的长度表示概念,用于解决多边形方向识别、顶点凹凸性识别和点包含判断三个问题.给出了基于矢量边方向角长度概念描述多边形边方向角的单调连续函数,当方向角从0°增加到360°时,函数值从0增加到8,该函数可以准确地表达多边形中边矢量的方向角,也可以准确地表达待检测点与多边形顶点连线所形成矢量的方向角.建立了基于矢量边方向角长度概念的多边形相邻边左右侧走向关系判定规则.该规则可用于判定相邻边方向关系,实现多边形方向识别和顶点凹凸性识别;计算待检测点与多边形顶点连线之间所夹有向边方向角长度和,实现点包含判断.给出了三个问题的实现算法,该算法与目前最优算法复杂度相同,但计算量较最优算法少1次乘除类运算,同时保证了高可靠性、稳定性和执行效率.实现了三个问题解决方法在几何概念上的统一,而在其他同类算法中几何概念是相互独立的.     

基于顶点重要度的保形网格简化方法研究

为解决许多网格简化方法不能很好地保持模型的重要几何特征问题,提出基于顶点重要度和三角剖分的边折叠简化算法.算法通过特征因子加权顶点重要度作为边的折叠代价,定义法向量夹角因子,控制边的折叠顺序;在折叠过程中对边界特征区域进行冻结处理,以保持模型总体轮廓特征;采用边中点折叠和边邻域网格重建方法完成折叠操作.实验结果表明,模型在大规模简化后,该方法能较好地保持模型的几何特征.     

Hardware‐Assisted Projected Tetrahedra

We present a flexible and highly efficient hardware‐assisted volume renderer grounded on the original Projected Tetrahedra (PT) algorithm. Unlike recent similar approaches, our method is exclusively based on the rasterization of simple geometric primitives and takes full advantage of graphics hardware. Both vertex and geometry shaders are used to compute the tetrahedral projection, while the volume ray integral is evaluated in a fragment shader; hence, volume rendering is performed entirely on the GPU within a single pass through the pipeline. We apply a CUDA‐based visibility ordering achieving rendering and sorting performance of over 6 M Tet/s for unstructured datasets. Furthermore, as each tetrahedron is processed independently, we employ a data‐parallel solution which is neither bound by GPU memory size nor does it rely on auxiliary volume information. In addition, iso‐surfaces can be readily extracted during the rendering process, and time‐varying data are handled without extra burden.     

光线追踪的OpenCL加速实现研究

目前GPU计算能力让kD-Tree划分实时场景光线追踪并行算法的执行变得更具有可行性。图像处理器(GPU)高效应用于多边形的渲染,GPU内部单元的可编程性已经让其广泛应用于多边形渲染以外的领域。本文详细描述使用OpenCL的kD-Tree遍历算法,对运算占主要部分的相交测试作出改进,同时提高了GPU计算能力与存储器的利用率,从而提升了光线追踪算法效率。     

High‐speed Marching Cubes using HistoPyramids

We present an implementation approach for Marching Cubes (MC) on graphics hardware for OpenGL 2.0 or comparable graphics APIs. It currently outperforms all other known graphics processing units (GPU)‐based iso‐surface extraction algorithms in direct rendering for sparse or large volumes, even those using the recently introduced geometry shader (GS) capabilites. To achieve this, we outfit the Histogram Pyramid (HP) algorithm, previously only used in GPU data compaction, with the capability for arbitrary data expansion. After reformulation of MC as a data compaction and expansion process, the HP algorithm becomes the core of a highly efficient and interactive MC implementation. For graphics hardware lacking GSs, such as mobile GPUs, the concept of HP data expansion is easily generalized, opening new application domains in mobile visual computing. Further, to serve recent developments, we present how the HP can be implemented in the parallel programming language CUDA (compute unified device architecture), by using a novel 1D chunk/layer construction.     

GPU加速的光滑轮廓线绘制

轮廓线的高效提取是非真实感绘制的一个关键问题。提出了一个完全利用GPU生成光滑轮廓线的高效算法。在几何处理阶段,先根据相邻三角形的法向量与视向量的关系检测出轮廓线,然后对轮廓线进行宽度扩充,同时对轮廓线顶点设置相应的渐变因子;在像素处理阶段把渐变因子转化为相应的alpha值,通过光照生成卡通渲染,最后通过alpha混合得到光滑轮廓线。算法完全在GPU里实现,能满足实时的绘制要求。     

基于图形硬件的辐照度环境纹理图的计算方法

辐照度环境纹理图是绘制任意光照环境下漫反射物体表面的一种有效的方法。为了实现动态光照环境下辐照度环境纹理图的实时绘制,基于当前的通用图形硬件,提出了一种采用顶点着色器快速计算辐照度环境纹理图的方法。该方法从分析球面调和函数入手,首先得出环境贴图的二次多项式表达形式;然后用顶点着色程序对多项式系数和球面调和函数进行加速计算,以快速生成辐照度环境纹理图;最后对于动态光照环境,则通过对环境纹理图的分级细化来加快光照系数的计算,进而实现了动态光照环境下辐照度环境纹理图的重新绘制。实验表明,在动态光照条件下,采用该方法在获取真实感光照效果的同时,其运算速度也能满足交互系统的需求。     

基于CUDA的双三次B样条缩放方法

Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的CUDA（统一计算设备架构）技术使GPU通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。研究了CUDA的设计思想和编程方式,改进了基于双三次B样条曲面的图像缩放算法,使用多个线程将计算中耗时的B样条重采样部分改造成SIMD模式,并分别采用CUDA中全局存储器和共享存储器策略在CUDA上完成图像缩放的全过程。实验结果表明,基于CUDA的B样条曲面并行插值方法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的B样条缩放算法,其执行效率明显提高,易于扩展,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。