基于GPU的实景三维模型裁剪算法研究

图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)作为主流高性能计算的加速设备,已越来越多地应用于诸多领域的并行计算中,利用GPU的并行计算能力,可以极大地提高传统算法的计算效率。文章主要研究GPU多线程计算方法与统一计算架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)技术在实景三维模型裁剪中的应用,提出了一种基于GPU的实景三维模型裁剪算法,包括设计了基于面拓扑的多级索引结构,以实现线程内重复交点快速查找;提出了一种轻量多边形三角化方法,优化算法流程;使用多种优化策略,在不影响裁剪网格质量的情况下进一步提高算法的性能。结果表明:根据模型大小与裁剪次数的不同,相较于传统算法,所提方法在单次裁剪的情况下加速比可达13.93,在多次裁剪的情况下加速比可达35.85,显著地提高了模型的裁剪效率。

基于二叉树结点优化的矩形装箱纹理优化方法

在倾斜摄影三维建模过程中,碎片化纹理装箱处理可以加速纹理映射的读写过程,减轻内存和磁盘存储压力,但常用的二维矩形纹理装箱方法空间利用率较低。文章提出一种基于二叉树结点数组优化的二维矩形装箱纹理优化算法,通过对二维矩形按照面积大小排序完成预处理,在当前矩形存入完毕后按照面积比最大的原则分割剩余空间,并优化表示剩余空间的二叉树结点数组;通过二维矩形纹理装箱实验测试并与其他方法做了对比分析。结果表明:对碎片化纹理按照面积大小排序预处理可使纹理合并的空间利用率提高约5%;按照面积比最大原则分割剩余空间可使空间利用率提升约1倍;所研优化方法可以提高约10%的空间利用率,并使纹理集文件大小缩小35%。此方法对于提高纹理集的空间利用率具有显著效果。

全站仪中间设站三角高程测量在建立高程控制网中的应用分析

传统的水准测量方式操作简便、误差小精度高,但是在地形高低起伏较大的丘陵或山地地区应用则工作量大、效率低,且测站数会增多,从而导致精度降低。相比之下,三角高程测量在地形起伏较大的地区有较大的优势。文章介绍了三角高程测量与全站仪中间设站法三角高程测量的原理与优势,并以贵州卡布项目为例,分析其替代水准测量的可行性。