基于三维网格模型的缓存优化算法研究与实现

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1、分类号密级UDC编号硕士研究生学位论文论文题目:基于三维网格模型的缓存优化算法研究与实现学院信息学院专业名称计算机应用技术研究生姓名娄自婷学号13077503001导师姓名张亚萍职称副教授2016年5月29日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,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结果由本人承担。学位论文作者签名:2016年5月29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

2、位论文的规定,即:学校有权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。本人授权云南师范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。学位论文作者签名:指导教师签名:2016年5月29日2016年5月29日摘要摘要近几十年来,因为计算机图形软件技术和硬件技术的提高及应用需求的不断增长,三维网格模型的研究和应用呈现出模型复杂度急剧增大、场景对象复杂化、绘制真实感要求更高、显示分辨率呈数量级递增等一系列特征,远远超出了现有处理硬件所能提供的计算能力。如此大规模的图元绘制给整个图形处理流水线带来了

3、极大的挑战。为了提高大规模的绘制性能等问题,在绘制大规模三维模型时需要有效的管理带宽的需求,尽可能的控制数据集的大小,降低绘制的数据量,充分利用多级存储层次结构的特点,减小数据的缓存访问失配率。本文围绕基于三维网格模型的排布优化技术展开研究,主要工作可以概括为以下四个方面:1.本文对常见的网格排布优化算法进行了分类和比较。求解技术手段与描述方式的不同可不同层次的提高缓存访问效率,与此同时也伴随着模型交互绘制效率与算法排布优化时间的不同。典型算法中,针对Lin等算法得到的平均缓存失配率最低,且对拓扑结构没有特定要求,详细分析了其缓存访问失配率、排布优化时间与模型大小、缓存大小之间的关系。2

4、.提出一种基于贪心优化策略的网格排布算法。针对由存储带宽和数据访问速度导致的复杂数据集绘制性能低下等问题,提出了一种基于贪心优化策略的三角形排布算法,通过对绘制数据集进行重排以改善数据的时间局部性和空间局部性。算法首先将顶点分为三类,根据改进的代价函数选择代价度量最小的顶点作为活动顶点,然后绘制其所有未绘制的邻接三角形,并将相邻顶点压入缓存,算法迭代执行直到所有顶点的邻接三角形都已绘制完成,得到重新排列后的三角形绘制序列。实验结果表明,该算法不仅具备更高的顶点缓存命中率,而且还提高了渲染速度,降低了排序优化的时间,可以高效地解决GPU的处理速度不断提升但数据访问速度严重滞后的问题。3.提

5、出一种基于网格分割的排布优化算法。该算法首先采用一种基于图划分的网格表面分割方法将网格分割成大小尽可能相等的多个子网格,该方法实现简单,且分割速度快。然后分别对每一个子网格进行排布优化处理。该算法可解决大规模网格模型无法整体加入内存进行重排的问题,并适用于簇层次结I摘要构的多分辨率表示网格,对每个簇内的子网格实现良好三角形重排提供理论基础。4.网格模型优化平台的设计与实现。设计并实现集网格模型显示、分割和优化等功能为一体的大型网格模型优化系统,并对平台进行详细测试。关键词:网格排布;缓存优化;平均缓存失配率;三维网格模型;网格分割IIAbstractAbstractInrecentyea

6、rs,withtheimprovementofcomputertechnologyofgraphicssoftwareandhardwareandthegrowthofapplicationrequirements,theresearchandapplicationofthree-dimensionalmeshmodelspresentaseriesoffeatures,suchastherapidincreaseofmodelcomplexity,thecomplexityofsceneobject,therequirementofrealisticrendering,thenumbe

7、rofdisplayresolutionisincreasing,whicharefarbeyondthecomputingpowerprovidedbytheexistingprocessinghardware.Suchlargescalegraphicsprocessingpipelinehasbroughtunprecedentedchallengestotheentiregraphicsprocessingpipeline.

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