基于多核CPU的并行体绘制算法应用研究

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时间:2019-05-15

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1、山东大学硕士学位论文符号说明CPU:CentralProcessorUnit中央处理器VTK:VisualizationToolkit可视化工具包CT:ComputerizedTomography计算机断层成像MⅪ:MagneticResonanceImaging核磁共振成像LIDC:LungImagingDatabaseConsortium肺部影像数据库联盟4原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以

2、明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:三缝孝趁舞日期:迎望!竺丝关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或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;本人授权山东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、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:型缴导师签名:硇!未雄日期:.理墅:丝:丝山东大学硕士学位论文中文摘要体绘制技术是科学计算可视化的一个重要手段,是描绘三维数据体内部结构信息的有效方法。然而,目前的体绘制算法

3、计算量大、绘制时间长,不能满足实时交互式分析的要求。因此,如何提高体绘制算法的绘制速度成为可视化技术研究的一个重要目标。近几年提出了许多体绘制加速的方法,这些方法可分为三类:以图像质量为代价换取速度的方法、依赖于特定硬件的加速方法和在大规模并行机上实现的并行算法。其中,并行处理技术因其灵活性高,性能加速比大等优点成为提高体绘制速度的主要研究方向。并行处理技术(ParallelProcessing)主要包括并行结构体系、并行算法和并行编程语言。并行处理技术通过并行编程语言把并行结构体系和并行算法结合起来进行研究,其核心思想是通过任务的合理划分和分配,使得多个处理器可以同时执行一个或多个

4、任务,从而达到系统整体计算能力的大I晤度提升。其中,在并行体绘制算法中,任务划分一般有两类:基于物体空间的划分和基于图像空间的划分。本课题研究主要有两部分,其一是分析VTK的并行机制并探讨其在多核CPU环境下的应用;其二是选择对图像空间进行任务划分的策略,在双核微机平台上实现基于01)el小伊的并行光线投射算法。这种方法提高了算法的运算效率,具有一定的实际应用价值和一定的扩展适用性。VrK不仅具有强大的可视化功能,而且也提供了对于并行处理技术的支持,其集成的MPI(消息传递接口)和Sockets功能大大方便了并行可视化程序的开发。多核技术能够使服务器并行处理任务,为用户带来更强大的计

5、算性能。跟传统的单核CPU相比,多核CPU带来了更强的并行处理能力、更高的计算速度和更低的时钟频率,并大大减少了散热和功耗。同时,OpellMa作为一种基于共享存储系统的并行编程工业标准,特别适宜于多核CPU的并行程序设计。关键词:多核CPU;并行计算;体绘制;光线投射;OpeIlIviP山东大学硕士学位论文ABSTRACTVolumerenderingisallimportanttechniqueofvisualizationinscientificcomputing,anditcandescribetheinteriorstlllctureinformationof3Ddatao

6、bject.Butvolumerenderingiswithlargecomputingandlongrenderingtime,andrecentlycan’tmeettherequirementforreal-timeinteractiveanalysis.Sohowtoacceleratetheprocessofrenderingbecameanimportantgoalofvisualizationreasearch.Rencentlymanyacceleratedmethodsforvolumerenderinghavebeensuggested,includedaccel

7、eratingtheprocessatthecostofimagequality,dependingonspecicalhardwareandparallelcomputingoncosmicalparallelmachine.Andparallelprocessingbecamethemainresearchdirectionbecauseofitsflexibilityandperformancesofhighaccelleratingrate.Par

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