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精确排序的四面体体数据快速可视化
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:2012.11.11
  • 页码:1500-1505
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学CAD&CG;国家重点实验室,杭州310058, [2]中国石油大学华东计算机与通信工程学院,青岛266555, [3]浙江工业大学计算机学院,杭州310032
  • 相关基金:国家“八六三”高技术研究发展计划(2012AA12090);国家自然科学基金(61003193);浙江省科技厅公益项目(2011c21058).x
  • 相关项目:面向可视化的大尺度体数据的压缩技术研究
中文摘要:

采用投影四面体法进行可视化时需要对所有四面体进行排序,而四面体的不规则性和较强的依赖性导致并行排序的难度很大,为此提出一种精确排序的并行化算法.该算法在排序阶段逐层并行提取互不遮挡的四面体,并在绘制阶段采用区域求和表、提前终止等技术直接减少处理的四面体个数,再将四面体数据集进行有序投影得到最终的绘制结果.实验结果表明,采用文中算法的GPU实现比基于CPU的精确排序快91%;对于大尺度数据集(大于百万个四面体),提前终止的算法使绘制效率提高10%以上.

英文摘要:

All tetrahedra must be sorted before visualization with projected tetrahedra (PT) algorithm, but it is difficult to be parallel due to irregularity and dependency of tetradedra. We present a new parallel scheme based on accurate sorting, which peels the entire dataset into unobstructed layers on sort phase, and then reduces the amount of processed tetradedra with early tetrahedron termination technique by leveraging the summed-area table for accumulating and comparing opacity of individual tetrahedron on rendering phase. Tetrahedra datasets have been projected orderly to get a rendering result. Experimental results identify that GPU implementation of the parallelized accurate sorting scheme achieves 91%acceleration compared with the CPU implementation, and the early tetrahedron termination scheme has a gain of more than 10 % in terms of rendering performance for datasets with more than a million tetrahedra.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752