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计算机图形处理器加速的光学航空影像正射校正
航空影像 正射校正 计算机图形处理器(GPU) 并行算法 有效像素区域
2016/6/13
提出了计算机图形处理器（GPU）加速的光学航空影像正射校正并行算法，以满足获取光学航空影像对实时性的要求并提高对海量影像数据在CPU上串行正射校正的效率。介绍了光学影像正射校正算法原理以及正射校正算法的并行化处理。为减少GPU执行的计算负载，引入“有效像素区域”概念，设计了改进的GPU并行校正算法。通过配置选择以及存储器访问优化进一步提高了算法的执行效率。最后，分析了GPU并行算法的精度，并验证了...
为克服传统算法中体绘制交互速度不流畅、重建耗时长、绘制效果单一的不足,实现了基于图形处理器(GPU)的光线投射算法用于医学层析图像实时体绘制,并能快速切换不同组织器官的绘制效果。首先,读入医学层析图像到计算机内存,构造体素;然后,设置相应体素属性(如插值方式、着色处理、光照参数)等,设计显示不同组织器官的颜色及不透明度传输函数;最后,GPU加载体素据并进行光线投射算法的计算。实验结果表明,在绘制速...
图形处理器通用计算的实现与验证
图形处理器（GPU） 图形处理器通用计算技术（GPGPU） 中央处理器（CPU）
2009/12/10
讨论了显示卡用于通用科学计算的问题，并以大型矩阵的基本运算问题详细比较了CPU和GPU计算之间的差别。在基本的矩阵运算中，运用适当的矩阵分块，GPU的计算速度比CPU快50倍左右。而且，显示卡低廉的价格为更多科研工作者实现大规模运算提供了可能。
雅可比迭代法在图形处理器上实现的研究
图形处理器 CPU-GPU数据交换 共享变量
2009/12/10
雅可比迭代法是求解大型线性方程组的基本方法。利用GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）的并行处理能力，将雅可比迭代求解线性方程组过程中运算量较大的部分移植到GPU上执行，以提高运算速度。并分析了影响运算速度的两个因素：CPU-GPU数据交换和共享变量的访问；实验结果表明采用单个thread访问共享变量判断迭代是否收敛时，线性方程组的阶数为500，速度可以提高45倍以...
基于图形处理器的实时直线段检测
图形处理器 计算统一设备架构 并行霍夫变换
2009/9/18
提出了一种基于图形处理硬件的递进式直线段检测方法，该方法利用图形处理硬件实现了边缘提取、霍夫变换、端点检测等步骤。其中的GPU并行霍夫变换采用θ参数空间及图像空间双重划分的方法，并使用线程块内的共享存储器较好地解决了同一θ空间的各线程同步问题。实验表明，该方法既有递进式检测方法的准确性，又充分利用图形处理器强大的计算能力获得了较高的实时性。
图形处理器对ADI-FDTD算法的加速作用研究
图形处理器 可编程管线 共轭梯度法
2009/9/18
随着图形处理器(GPU)性能的大幅度提高以及可编程特性的发展，将通用数值算法的某些处理阶段从 CPU 迁移到 GPU 上已成为可能，从而达到加速计算的目的。首先简要介绍了一种常见的数值计算方法：交变方向隐式时域有限差分法（ADI-FDTD)；然后详细论述了利用GPU加速ADI-FDTD计算的基本原理与关键技术，并给出了在GPU上求解ADI-FDTD线性方程组的共轭梯度法实现框架；最后，通过具体的计...
基于图形处理器的层次聚类算法效率研究
图形处理器 通用计算 划分聚类
2009/7/16
鉴于Larsen等人利用图形处理器（GPU）的多纹理技术做矩阵运算操作，以实现GPU在矩阵相乘方面的通用计算，提出一种利用GPU和CPU的协同处理模式，应用在基于层次聚类的动态近邻选择模型的聚类算法（DNNS）中，将算法中比较耗时的邻接度矩阵计算步骤交由GPU完成，而算法其余步骤由CPU执行，从而使算法的聚类效率得到显著提高。在配有Pentium IV 3.4 G CPU和NVIDIA GeFor...
图形处理器光照引擎的设计
光照引擎 OpenGL SystemC
2009/7/10
以计算机图形学为基础，OpenGL API为设计规约，设计的三维图形处理器，具有较好的通用性。重点剖析了图形处理器光照引擎事务级模型的设计，该事务级模型采用SystemC编写，在VC++6.0下完成开发调试工作，为寄存器传输级的光照引擎IP软核开发奠定了良好的基础。
基于图形处理器的近似等值面提取算法
图形处理器 等值面提取 帧率
2009/3/18
提出了一种新颖的等值面提取算法，该算法基于Ray-Isosurface intersection方法，通过模拟三维扫描仪的工作过程来提取等值面。算法应用GPU的并行计算能力来完成主要的计算密度大的计算过程，计算结果存储为点的形式，并通过iso-splatting的技术绘制出来。算法通过控制GPU所使用的缓冲区大小和通过模拟三维扫描仪工作原理进而避免不可见部分的等值面提取，来达到一个高质量的绘制效果...
基于图形处理器的格子Boltzmann方法计算
图形硬件 图形处理器(GPU) 图形流水线 Cg
2009/2/21
由于图形处理器(GPU)最近几年迅速发展，基于GPU的计算作为一个新的研究方向已经引起越来越多人的关注.在综述国内外最新文献的基础上，从介绍GPU的高性能开始，分析GPU本身的特性，介绍GPU的计算模型并分析其流水线结构，阐述如何对GPU进行编程,并初步实现基于GPU的格子Boltzmann方法（LBM）计算.