图形处理器(GPU)加速时域有限元的二维辐射计算

时域有限元方法是在电磁场与微波工程领域广泛应用的方法之一。然而,时域有限元在大型机上运行时都是相当缓慢的。对时域有限元计算的硬件加速的研究已经开始进行。与同一代技术的CPU比较,目前一般用户的图形加速卡(GPU)对时域有限元的加速可以达到CPU的近4倍左右。以OpenGL作为应用编程接口(API),使用一个标准的商业图形卡编程解决二维时域有限元的辐射问题。

基于GPU加速和多项式的图像三维重建技术

在图像三维重建中,摄像机的标定和光条纹中心的提取是其中两项关键技术。前者通过求内外参数矩阵和畸变系数完成,计算量大且过程较复杂;后者可采用Steger算法获得,但Steger算法二维高斯卷积的计算量较大。利用GPU加速对Steger算法进行改进,使之耗时减少;在计算像素坐标和三维坐标关系时采用一种多项式方法,避免计算参数矩阵,以实现整个过程简便化。实验表明,该方法能准确快速地完成三维重建。

基于二阶平滑先验的图像保边平滑快速算法

研究了计算机图形处理与计算视觉处理中的图像保边平滑(保持图像边缘平滑)处理。考虑到基于优化方法的保边平滑算法多使用一阶平滑先验作为能量函数的正则项,但它会使平滑结果产生阶梯状的平滑效果,提出了一种基于二阶平滑先验的保边平滑算法,该算法能够避免一阶平滑先验存在的阶梯状平滑偏差,同时锋利地保持图像中显著的边缘。针对该算法的连续变量与0-1变量的混合优化问题,使用了一种快速的求解方法,该方法在使用图形处理器(GPU)并行加速的情况下能够快速获取平滑结果。通过实验验证了该算法在深度图保边平滑处理、JPEG卡通图像压缩瑕疵恢复以及边缘提取问题中的应用效果。