Модели и алгоритмы многомасштабного представления данных для высокопроизводительной визуализации геоповерхностей

• Автор: Юсов, Егор Александрович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 180 с. : ил.

Оглавление
Аннотация
Введение

Актуальность темы исследования

Цель и задачи исследования

Методы исследования

Научная новизна работы

Практическая значимость исследования

Апробация работы.и публикации

Структура диссертации

1 Обзор и анализ существующих иерархических алгоритмов сжатия

данных и методов многомасштабного моделирования рельефа
1.Ь Конструктивные методы на базе хорошо приспособленных базисных
функций
1.2 Иерархические алгоритмы сжатия данных на основе вейвлет
преобразования
1.3 Двухэтапные методы сжатия с контролем ошибки в метрике
Чебышева .
1.4 Методы построения адаптивной триангуляции для визуализации
рельефа
1.5 Анализ представленных алгоритмов
Выводы к главе 1
2 Технология блочноиерархического всйвлстсжатия матрицы высот
рельефа
2.1 Построение многомасштабной иерархии
2.2 Кодирование квадродерева невязок вейвлетпредсказания
2.3 Результаты вычислительных экспериментов и их анализ
2.4 Выводы к главе 2
3 Высокопроизводительная многомасштабная модель рельефа местности
3.1 Построение усеченного квадродерева текущего представления
адаптивной модели
3.2 Аппаратнореализуемый алгоритм построения адаптивных
триангуляции для блоков
3.3 Высокопроизводительная параллельная реализация рекурсивных
алгоритмов обработки усеченного квадродерева
3.4 Процедурное текстурирование поверхности на вРи
3.5 Общее описание программного комплекса
3.6 Выводы к главе 3
Заключение
Список литературы


Разработана и доведена до реализации многомасштабная модель рельефа местности, предлагающая комплексное высокопроизводительное решение основных проблем визуализации больших по площади геоноверхностей. Методы сжатия и высокопроизводительной визуализации рельефа могут быть использованы в других задачах. Модель полностью использует вычислительные возможности многоядерного центрального процессора и обеспечивает максимальную эффективность использования графических процессоров последнего поколения, имеющих в своем составе тесселяторы. Модель оформлена в виде набора библиотек СОМ-компонентов (по аналогии с МБ ОнесГХ) и готова к практическому использованию в подсистемах визуализации местности таких приложений как авиасимуляторы, геоинформа-циоиные системы и т. Исследований РАН в виде компонентов методического и программного обеспечения системы, предназначенной для визуализации земной поверхности (поверхности планеты) в тренажерах аэрокосмического назначения; использована институтом машиноведения УрО РАН, а также включена в виде лабораторной работы по моделированию рельефа в учебно-методический комплекс «Компьютерная графика», разработанный в году при поддержке государства (государственный контракт № р/) для свободного распространения в вузах России. Результаты использованы во Всероссийскойнаучнойтпколе для молодежи «Компьютерное зрение, 3D моделирование и компьютерная графика» года (госконтракт №. Достоверность результатов работы подтверждена; компьютерными экспериментами по моделированию конкретных участков земной поверхности, заданных равномерной матрицей высот (рельеф гор Кавказа, прилегающая территория горы Puget Sound, рельеф Великого Каньона США и др. Нижний Новгород, , ); семинарах кафедры МО ЭВМ факультета ВМК ИНГУ. Лабораторная работа по моделированию рельефа внедрена в курсе «Компьютерная графика» на факультете ВМК ННГУ, использована в образовательном проекте Intel Studio Graphics , во Всероссийской научной школе для молодежи «Компьютерное зрение, 3D моделирование и компьютерная графика» года (госконтракт №. Результаты работы использованы корпорацией Иптсл, НИИ Системных Исследований РАН, а также институтом машиноведения УрО РАН. Работа также прошла конкурсный отбор для участия в программе У. М.Н. И.К (госконтракт №р/). Основные результаты, полученные в процессе выполнения работы, опубликованы в работах, из них 4 - публикации в изданиях, рекомендованных ВАК. Диссертация состоит из введения, 3 глав и заключения. Введение посвящено обоснованию актуальности, формулировке целей исследования, основных задач, новизны и практической значимости работы. В первой главе дан обзор и анализ существующих методов и технологий построения адаптивной модели рельефа местности, а также методов сжатия изображений и пространственных данных. Исследованы возможности дискретного вейвлет-преобразования конечных двумерных сигналов, важные с точки зрения настоящей работы. Во второй главе приводится описание развития технологии вейвлет-сжатия матрицы высот. Описывается лежащий в основе технологии новый метод выполнения вейвлет-декомпозиции - блочно-иерархическая вейвлет-декомпозиция. Предложено эквивалентное представление иерархии в виде дерева невязок вейвлет-предсказания. Описывается двухэтапный метод кодирования матриц невязок. Приведены результаты экспериментального исследования описанной технологии сжатия. В третьей главе представлена высокопроизводительная многомасштабная модель рельефа местности, в основе которой лежит технология блочноиерархического вейвлет-сжатия. Представлен алгоритм построения адаптивной триангуляции с использованием аппаратных возможностей графических ускорителей класса ОнеЫЗПП. Представлен метод распараллеливания вычислений на усеченном квадродереве. Предложен метод процедурного текстурирования поверхности на основе локальных характеристик местности. Приведено описание разработанного программного комплекса и набора библиотек СОМ-компонентов, реализующих разработанные новые модели и алгоритмы. В заключении изложены основные научные и практические результаты диссертационной работы.