+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Интерактивный синтез реалистичных изображений больших 3D сцен с применением графических процессоров

Интерактивный синтез реалистичных изображений больших 3D сцен с применением графических процессоров
  • Автор:

    Гаранжа, Кирилл Владимирович

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2014

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    144 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
Глава 1. Обзор предметной области 
1.1. Конвейер алгоритма реалистичной визуализации


Содержание
Введение

Глава 1. Обзор предметной области

1.1. Конвейер алгоритма реалистичной визуализации

1.2. Расчёт глобального освещения

1.3. Представление сцены

1.4. Построение ускоряющей структуры

1.5. Поиск пересечения лучей и объектов сцены

1.6. Архитектура графического процессора

1.7. Визуализация массивных сцен

1.8. Заключение


Глава 2. Алгоритм обновления ускоряющей структуры с учётом ранее построенной ускоряющей структуры
2.1. Алгоритм обновления ВУН
2.2. Стадия адаптации
2.3. Стадия перестроения топологии поддеревьев
2.4. Стадия миграции поддеревьев
2.5. Менеджер памяти
2.6. Результаты
2.7. Заключение
Глава 3. Алгоритм построения ускоряющей структуры с использованием кластеризации входных данных
3.1. Проектирование эвристики генерации кластеров
3.2. Генерация множества кластеров
3.3. Построение ускоряющей структуры на основе множества кластеров
3.4. Сравнение с конкурирующей кластерной эвристикой
3.5. Результаты
3.6. Заключение
Глава 4. Алгоритм построения ускоряющей структуры ВУН с помощью вспомогательной сетки
4.1. Общая схема
4.2. Создание сетки распределения треугольников
4.3. Разделение треугольников на частичные треугольники
4.4. Результаты
4.5. Заключение

Глава 5. Алгоритм построения ускоряющей структуры В УН с помощью бинарного поиска и очередей задач
5.1. Описание алгоритма
5.2. Результаты
5.3. Заключение
Глава 6. Алгоритм поиска пересечений лучей в массивных сценах на графических процессорах с ограниченным размером памяти
6.1. Описание алгоритма
6.2. Менеджер данных GPU
6.3. Out-of-core трассировка лучей на графическом процессоре
6.3.1. Ускоряющая структура
6.3.2. Сжатие данных
6.3.3. Поиск пересечений лучей и геометрии сцены
6.4. Чтение больших объёмов атрибутов поверхностей
6.5. Фильтрация большого количества текстур на GPU
6.6. Параллельный поиск для большого массива лучей
6.7. Результаты
6.7.1. Установки тестов
6.7.2. Анализ эффективности
6.7.3. Влияние параметров ускоряющей структуры
6.7.4. Доля кэш-попаданий
6.7.5. Сравнение с аналогами
6.8. Заключение
Практическая реализация и применение
Заключение
Литература

Введение
Актуальность работы. С момента появления компьютерной графики синтез компьютерных изображений нашёл множество полезных приложений. Наиболее известными являются приложения из сферы киноиндустрии и развлечений, где синтез изображений используется для создания визуально красивых компьютерных игр и спецэффектов кино. Кроме этого приложения компьютерного синтеза изображений можно найти в сфере рекламы, медицине, архитектурном и инженерном дизайне. Во многих этих областях синтезируемое изображение содержит реалистичное глобальное освещение, рассчитанное в виртуальной ЗБ сцене. Например, в сфере архитектурного дизайна реалистичный синтез изображений используется для ответа на вопрос, как будет выглядеть спроектированное здание или интерьер дома в различных условиях освещения. В сфере рекламы и кинопроизводства компьютерная графика используется в процессе смешивания виртуальных ЗБ объектов и видеозаписей для визуализации сложных сцен и сценариев, что было бы невозможно или очень дорого с использованием одних лишь съёмок на видеокамеру. Подобные сферы приложения требуют высокого уровня реализма, дающего на выходе изображения сцены с различных ракурсов, визуально неотличимые от реальных фотографий таких же сцен в реальном мире.
Реалистичные алгоритмы визуализации используют математические модели физического переноса света на основе лучевой оптики в моделированной виртуальной сцене для синтеза изображений, которые снимаются с различных ракурсов с учётом свойств камеры наблюдателя. Для большого количества приложений реалистичные алгоритмы визуализации требуют большой вычислительной нагрузки для создания одного изображения. Например, расчёт одного кадра изображения со сложным освещением может занимать несколько часов при использовании одного ядра СРБ Поэтому большинство подобных алгоритмов используются для оффлайн визуализации (т.е. без отклика в режиме реального времени) даже при использовании больших многоузловых вычислительных систем. Отсутствие интерактивности во многих алгоритмах реалистичной визуализации (быстрого отклика в генерации реалистичного изображения) осложняет работу разработчика виртуальной среды.

как основа для поиска оптимального разделения множеств оболочек на 2 части и генерации новой структуры поддерева. Значения Count(Nk) и SavedSAHCost(Nk) рассчитываются заново для всех узлов поддерева.
2.4. Стадия миграции поддеревьев
Для каждой пары узлов, которые были определены как мигрирующие (см. рис. 2.2), только их узел предок сохраняется в массиве MigrateBuffer. Все элементы массива MigrateBuffer обрабатываются в 4 цикла (в каждом цикле узлы из массива MigrateBuffer обрабатываются в порядке от конца к началу, чтобы сначала обработать поддеревья, находящиеся на нижних уровнях дерева BVH):
1. Отсоединить каждый узел N из массива MigrateBuffer от дерева В VH.
2. Адаптировать оставшуюся часть дерева (пересчитать охватывающие оболочки) в порядке снизу-вверх, начиная с узла-родителя отсоединённого узла N.
3. Для узла N найти узел X в дереве, начиная с которого можно начинать вставлять N (в адаптированном дереве оболочка N должна полностью входить в область ограниченную оболочкой X; поиск такого узла X начинается с места отсоединения узла N и заканчивается корнем дерева).
4. Вставить прямые потомки узла N в адаптированное дерево.
Адаптация дерева после отсоединения поддерева, начинающегося с узла N, представляет собой процесс обхода узлов дерева, начиная с места отсоединения N и заканчивая корнем дерева. Применяется переход на родительские узлы (ссылка на узел-родитель хранится для каждого узла X в поле Parent(X)) и обновление оболочки BV(X) и счётчика Count(X) вышестоящего узла на основе рассчитанных ранее данных их потомков. Если в результате обновления оболочка В V(X) не изменяется, то узел X является узлом, начиная с которого можно вставить отсоединённое поддерево с корнем N. В данном случае последовательность шагов адаптации дерева заканчивается на узле X. Необходимо вставить поддерево с корнем N обратно в дерево таким образом, чтобы избежать ухудшения ожидаемого времени трассировки лучей, обеспечиваемое новой структурой дерева, т.е. чтобы минимизировать количество перекрытий среди оболочек узлов.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.231, запросов: 967