基于gpu大规模数据体绘制方法研究与实现

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1、湖南大学硕士学位论文基于GPU大规模数据体绘制方法研究与实现姓名：赵利平申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：肖德贵20090428基于GPU大规模数据体绘制方法研究与实现摘要在可编程图形硬件上，大规模数据集直接体绘制常常受到图形卡容量和主存到显存带宽的限制，导致体数据在内存与显存之间频繁交互，成为绘制的瓶颈。压缩体绘制是一种融合体压缩和体绘制的通用方法，可以有效地解决此问题。重点研究适合GPU(graphicsprocessingunit，图形处理单元)解压的大规模数据(地震数据等)压缩算法与基于GPU的体绘制加速算法，其主要创新点与贡献包

2、括三个方面的内容：首先提出一种高效的大规模数据压缩算法；然后将压缩后的数据在GPU中实时解压，并采用FBO(framebufferobject，帧缓存对象)技术与三维纹理映射方法对解压的数据加速绘制；最后设计并实现一个扩展性强的地震数据处理系统并将压缩体绘制算法应用到其中。．首先，为了解决图形卡的显存容量和需要绘制的大规模数据容量之间日益加剧的矛盾，提出一种大规模体数据矢量量化压缩算法。首先对体数据分块，并依据块内数据平均梯度值是否为零对块进行分类；然后采用三层结构表示梯度值非零的块，对次高层和最高层采用主分量分析分裂法产生初始码书，并用LBG算法进行

3、码书优化和量化，而对其最低层以及梯度值为零的块采用定比特量化。实验结果表明，在保证较好图像重构质量前提下，算法可获得50倍以上的压缩比和更快的解压速度。其次，新一代的图形显示硬件集成了以图形处理单元为核心的可编程顶点着色器和可编程像素着色器，为实现数据实时体绘制技术提供了硬件支持。为了解决体绘制速度和用户实时、交互的需求之间越来越严重的矛盾，将提出的高效的体数据矢量量化压缩后的数据在GPU中实时解压，并采用FBO技术与三维纹理映射方法对解压的数据加速绘制，实验结果表明，在保证图像重构质量和未采取任何其它的加速策略的前提下，绘制速度稍有提高。最后，三维及

4、高维地震数据实时可视化技术是当前的一个研究热点。设计和实现一个可扩展性强的地震数据处理系统。通过代理、外观等设计模式巧妙地应用，方便地解决地震数据类型的多样性以及各种预处理算法的扩展与组合问题，并能够降低模块的耦合度，给其它模块提供统一的接口。方便地将压缩体绘制算法整合到地震数据处理系统中，实验结果表明该方法能够加速实现多个体数据在多个窗口中的绘制。关键词：体压缩；矢量量化压缩；体绘制；图形处理单元；数据处理系统Il硕十学位论文AbstractDirectvolumerenderingoflargevolumedatasetsonprogrammabl

5、egraphicshardwareisoftenlimitedbytheamountofaVailablegraphicsmemoryandthebandwidthfrommainmemorytographicsmemory．CVR(compressedV01umerendering)hasbeenshowntobeaneffectivesolutiontoavoidfrequentlytransfe玎ingdatabetweenmemoryandGPU．CVRisageneralapproachforcombiningVolumecompressio

6、nandvolumerenderingsuchthatthedecompressioniscoupledtorendering．Inthispaper，wefocusonthelarge—scaledata(seismicdata，etc．)compressionvolumerenderingonGPU．ThemaincontentandinnoVatiVepointsofthispapercanbeoutlinedasthefollowingaspects．Firstofall，designandinlplementanef：ficientlarge

7、．scaledatacompressionalgorithm．Andthen，deconlpressthecompresseddatainreal．timeonGPUanduseFBO(FrameBuf．ferObject)andthree．dimensionaltexturemappingtospeeduprendering．Finally；designandimplementaflexibleandcompatibleseismicdataprocessingsystemandintegratethecompressionvolumerenderi

8、ngalgorithmintoit．Firstly，oneofthechallengesofV