基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染.pdf

【基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染】 在三维可视化领域，体数据的高效处理和渲染是关键问题。本文主要探讨了如何利用GPU（图形处理器）的优势，进行多分辨率体数据的重构和渲染，旨在提高数据传输效率和绘制性能。 GPU在近年来已经成为计算密集型任务的重要工具，尤其在图形处理和并行计算方面表现卓越。对于体数据，如医学成像、流体动力学模拟等，由于数据量大，传统的CPU处理往往效率低下。基于小波变换的多分辨率压缩算法可以大幅度减小存储需求和传输负担，但如何在GPU上快速高效地进行数据重构和渲染成为研究焦点。 文章首先介绍了小波变换在体数据压缩中的应用，指出其能实现高压缩比，适用于体数据的存储和传输。针对基于GPU的数据重构，作者提出了一种新的数据结构——Nested Tiled Board。这个数据结构利用GPU的矩形纹理特性，优化了数据布局，使得GPU可以直接高效地访问和处理压缩后的数据。 Nested Tiled Board是一种适应GPU并行计算的数据组织方式，它将数据分解为嵌套的矩形块，每个块都可以作为一个独立的纹理单元进行处理。这种结构允许GPU并行地进行多分辨率重构，减少了CPU到GPU的数据传输量，提升了整体性能。 接着，文章详细阐述了基于Nested Tiled Board的多分辨率重构算法。该算法在GPU上进行，通过一系列的纹理采样和计算操作，可以快速重建被压缩的体数据。中间结果和重构后的数据都存储在Nested Tiled Board中，确保了数据处理的连续性和效率。 此外，文章还提出了一种直接对重构数据进行体绘制的方法，即Nested Tiled Board Volume Rendering。这种方法避免了将重构数据回传到CPU再进行绘制的传统步骤，实现了数据重构和体绘制的无缝连接，显著提高了绘制速度。 关键词：嵌套平铺板；多分辨率；小波变换；数据重构；GPU 总结来说，这篇论文详细阐述了如何利用GPU的并行计算能力，结合基于小波变换的多分辨率压缩技术，实现高效的体数据重构和渲染。通过Nested Tiled Board这一创新数据结构，不仅减少了数据传输开销，还提升了GPU在处理复杂体数据时的性能，对于三维可视化领域的研究具有重要指导价值。