基于GPU的地形可视化加速算法研究

李朝奎, 方军, 肖克炎, 王宁, 周青蓝, 隗含涛. 基于GPU的地形可视化加速算法研究[J]. 地球学报, 2020, (2): 303-308. doi: 10.3975/cagsb.2020.012202
引用本文: 李朝奎, 方军, 肖克炎, 王宁, 周青蓝, 隗含涛. 基于GPU的地形可视化加速算法研究[J]. 地球学报, 2020, (2): 303-308. doi: 10.3975/cagsb.2020.012202
LI Chao-kui, FANG Jun, XIAO Ke-yan, WANG Ning, ZHOU Qing-lan, WEI Han-tao. Research on Acceleration Algorithm of Terrain Visualization Based on GPU[J]. Acta Geoscientica Sinica, 2020, (2): 303-308. doi: 10.3975/cagsb.2020.012202
Citation: LI Chao-kui, FANG Jun, XIAO Ke-yan, WANG Ning, ZHOU Qing-lan, WEI Han-tao. Research on Acceleration Algorithm of Terrain Visualization Based on GPU[J]. Acta Geoscientica Sinica, 2020, (2): 303-308. doi: 10.3975/cagsb.2020.012202

基于GPU的地形可视化加速算法研究

  • 基金项目:

    国家自然科学基金

    国家重点研发计划

详细信息
  • 中图分类号: P62

Research on Acceleration Algorithm of Terrain Visualization Based on GPU

  • 地形可视化是利用数字高程模型DEM,采用计算机图形学和图像处理技术进行三维地形模拟显示.该技术在深部矿产预测、矿产资源评价、虚拟现实、娱乐游戏、飞行模拟等诸多领域有着广泛的应用.随着数据量的增大,三维地形可视化的实时、流畅视觉效果受到当前的计算机硬件技术水平限制.针对这一问题,本文运用ROAM算法进行地形建模,利用GPU高速并行运算性能加速地形可视化建模速度,加速模型显示效果.实验对比表明:当计算量比较小时,加速效果不显著;随着计算量的增大,计算效果越来越明显;当计算量达到一定值时,加速效果达到一个稳定的加速趋势.研究结果为地形可视化及矿产资源评价等类似工作提供了原创性可视化技术支撑.
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出版历程
刊出日期:  2020-03-15

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