基于GPU的遥感影像数据融合IHS变换算法

提出基于图形处理单元(GPU)的遥感影像IHS融合算法,利用图形硬件的可编程渲染器和其处理数据的并行性,把IHS的正反变换映射到GPU中进行计算。应用RTT和MRT技术实现IHS正反变换中3个分量的并行渲染输出,加速计算过程。实验结果表明,在数据量较大时,该算法的处理速度比基于CPU的算法速度更快。

基于GPGPU的Lattice-Boltzmann数值模拟算法

对Lattice Boltzmann方法(LBM)在GPGPU下的建模和算法进行了一系列研究,使得该方法在GPU下的计算加速比提升,大大缩短计算过程的时间消耗.重新设计了GPU的计算流程,在舍弃pixel buffer离屏渲染的同时,采用最新的帧缓存对象,多重纹理、多通道渲染和乒乓技术来设计一套基于方腔的LBM数值模拟程序,最终使GPU的计算时间缩短到CPU计算时间的六分之一.

基于桶内动态融合的透明现象的高效绘制

基于桶排序的顺序独立透明现象绘制算法,采用桶排序原理将投影收集到同一个像素上的多个片元并排序,当发生桶内片元冲突时会产生错误的绘制结果.为此,提出一种基于桶内动态融合的透明现象的高效绘制算法.此算法采用桶内动态融合和并发读/写的方法逐一融合落入同一个桶内的所有片元,并在后处理中按从前向后的顺序融合各个桶内的颜色值.由于同时发生桶内片元冲突和读/写冲突的概率非常小,因而可以大大提高绘制结果的准确性.实验结果表明,与基于桶排序的绘制算法相比,采用文中算法可以更准确地绘制场景,生成与真实结果非常相近的绘制效果,同时算法的效率基本保持不变.

电磁环境多层等值面融合绘制研究

针对电磁环境三维体数据中提取出的多层等值面,根据交互绘制速率与绘制质量的不同要求,提出分层伪排序融合绘制方法和改进Depth Peeling融合绘制方法。前者实现了多层等值面的近似排序,采用逐像素着色增强边界轮廓,绘制速率快,适合需要快速绘制而质量要求不高的场合;后者通过引入Slicemap技术,解决了多层等值面片元分布不均匀的问题,并利用多遍绘制融合方法,提高了绘制复杂等值面的能力,从可视化效果看,提高了绘制质量,绘制效率也得到了保证。