基于gpu通用计算的压缩体绘制技术研究

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1、学校代号：学号：密级：10532S08102062普通湖南大学硕士学位论文基于GPU通用计算的压缩体绘制技术研究＼惝y㈣,t90㈣63㈣76CompressedVolumeRenderingBasedonGPUGeneral—purposeComputingbyLILeiB．E．(QingdaoUniversityofScience&Technology)2008AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngin

2、eeringComputerApplicationintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorAssociateProfessorXIAODeguiMay，2011湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：专磊日期

3、：洳／，年，月；口日-学位论文版权使用授权书·本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。／2、不保密劝。(请在以上相应方框内打“√")作者签名：垮磊导师签名：日期：知，f年岁月岁pEl专日期：也川1年}，月；口日硕士学位论文摘要大规模体数据基于GPU(g

4、raphicsprocessingunit，图形处理单元)的直接体绘制，会受到显存容量以及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，成为绘制速度提高的瓶颈。压缩体绘制技术将体数据的压缩和绘制相结合，可以有效地解决此问题。本文重点研究适于在GPU中实时解压绘制的大规模体数据压缩体绘制算法以及压缩体绘制的加速技术。主要工作和成果如下：为了解决GPU的显存容量和大规模体数据数据容量之间日益加剧的矛盾，提出一种大规模体数据压缩体绘制策略。该策略对体数据经三维小波变换后得到的各子带进行统计分析并分类，再将分类后的数据

5、利用分类矢量量化算法进行编码压缩。采用基于GPU的光线投射算法进行绘制，在绘制时，只解压变换当前绘制所需要的极少数数据，节省了显存空间。相比单纯采用矢量量化算法，该策略可以获得更好的图像重构质量。但由于需要对解码后的数据进行小波反变换，消耗了一定的GPU计算资源，影响了绘制速度，故需要运用其它的加速策略对绘制进行加速。综合考虑压缩绘制策略中影响绘制速度的因素，提出两种适用于压缩体绘制的LOD模型：物体空间的LOD和图像空间的LOD。物体空间的LOD将体数据经小波变换后的低频子带作为原始数据的低层次表示，在解压绘制过程中，可

6、以只进行矢量量化解码不需要进行小波反变换，便于提高绘制速度；图像空间的LOD采用成倍减少图像空间的光线条数来获得低分辨率图像，并利用最近邻插值算法将图像实时放大。最后通过对视角变换和绘制帧率的检测进行LOD管理。编码实现并在多种实验平台上测试了压缩绘制和加速策略，结果表明：当压缩后的体数据略小于显存容量时，可以实现大规模体数据的实时交互绘制，并获得了较好的图像质量。将压缩绘制策略应用到一个可扩展性强的地震数据处理系统中，实验结果表明该方法能够实现多个体数据预载入和加速多个体数据在多个窗口中的绘制。关键词：图形处理单元；压缩

7、体绘制；层次细节；矢量量化；小波变换；数据处理系统基于GPU大规模数据体绘制方法研究与实现AbstractGPUbaseddirectvolumerenderingforlarge-scalevolumedataisoftenlimitedbytheamountofavailablevideomemoryandthebandwidthbetweenmainmemoryandvideomemory．Thiscausesthefrequentdatainteractionfrommainmemorytovideomemory,

8、andbecomesthebottleneckofincreasingthedrawingspeed．CVR(compressedvolumerendering)whichcombinesthedatacompressingandrenderingprocesscansolvetheproblemeff