基于GPU的COONS曲面片加速计算

随着可编程图形处理单元(GPU)性能的增强,许多基于GPU的三维几何造型系统的应用也与日俱增。Coons曲面片作为三维建模中重要的基本单元,在农作物的建模仿真以及曲面造型中是重要的。为了适应于GPU的通用计算,对传统Coons曲面片方程进行分解,从而并行构造出Coons曲面片。通过实验表明,随着插值点数的增加,片元程序执行的时间依然保持一定程度的稳定,并没有出现明显的增加;GPU上执行时间的增长速度明显低于在CPU上的增长速度。

GPU在复杂场景的阴影绘制中的应用

通过有效利用图形硬件的图形处理单元(GPU)的运算能力和可编程性,将大量计算从CPU分离出来。在GPU上采用顶点和片元程序进行阴影计算,从而加速复杂场景阴影绘制。选择图像空间阴影算法进行GPU加速绘制。用Cg图形编程语言和OpenGL实现了算法的绘制过程,能够满足通用的复杂3D场景应用的需要,达到满意的实时绘制效果。

基于可编程图形硬件的遥感影像并行处理研究

通过对遥感影像处理算法中并行特性的分析,利用可编程图形处理器GPU的并行流处理特性和灵活的可编程性,实现基于GPU的遥感影像并行处理,在保证影像处理质量的前提下,大大提高了处理速度,能够满足一定情况下影像实时处理的要求。

基于GPU的B样条曲面加速计算

图形处理器(GPU)可编程性能的不断提高使得在三维几何造型系统中出现了越来越多的基于GPU的应用。提出了一个基于GPU片元程序计算B样条曲面的加速算法。通过测试算法在GPU上计算B样条曲面的时间与基于CPU的传统算法相比较,表明提出的基于GPU的加速算法效率明显高于传统算法。同时提出的算法具有良好的易用性和可扩展性,可以应用到Bézier曲面、NURBS曲面等其他参数曲面的加速计算中。

基于GPU的数字图像并行处理方法

针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点,利用GPU的并行流处理特性和可编程性,提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法,并对其基本执行流程和其中的关键技术问题:数据加载,结果反馈、保存等进行了详细论述。最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力。