检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王翀中国科学技术大学

学位级别：硕士

大天区面积多目标光纤光谱望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope)简称为LAMOST。它是我国在国家天文台兴隆观测站建立的一种大型光纤光谱天文望远镜。作为目前世界上光谱获取效率最高的光纤光谱望远镜,LAM... 详细信息

大天区面积多目标光纤光谱望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope)简称为LAMOST。它是我国在国家天文台兴隆观测站建立的一种大型光纤光谱天文望远镜。作为目前世界上光谱获取效率最高的光纤光谱望远镜,LAMOST既是我国天文学发展历史上的一个里程碑,也必将促进我国天文学在未来的长足发展。从本质而言,LAMOST也可以看成是一套复杂的成像系统,因此诸多的图像处理方面算法可以应用于其拍摄的二维光纤光谱图像处理。天文观测时所遇到的各种问题,都可以通过后期的图像处理来去除。本文所关注的就是在拍摄二维光纤光谱图像时所不可避免的宇宙射线干扰问题。本文调研了LAMOST的建设背景、观测模型以及数据处理流程。在后续的内容中,本文将重心放在对二维光纤光谱图像中一种特别的干扰——宇宙射线的处理上。首先对二维光纤光谱和宇宙射线的特性做了详细的分析,并提出了一种基于模板匹配的宇宙射线去除和修复算法。并在此基础上,提出利用基于gpu的通用计算编程方法来加速算法的处理速度,同时引入径向基函数(RBF)插值算法来改良图像的修复效果。本文主要做了以下几方面的工作: 1.在概述二维光纤光谱图像特征的基础上,详细论述了宇宙射线的成因和在图像中的表现形式。根据它们在轮廓特征上的不同,提出了逆向解决问题的新思路,即从正常的光谱入手,根据正常光谱的特征先确定哪些像素是属于正常光谱的,然后类似排除法地筛选出被宇宙射线污染的像素点。 2.介绍了模板匹配的原理和基本步骤。并以此为基础,针对LAMOST拍摄所得的二维光纤光谱图像的特殊情况,对原有基本算法做了部分的修改。利用改良后的模板匹配算法,实现了之前提出的逆向检测算法。实验结果证明了其优异的检测性能。 3.在原有的算法基础上,引入现今流行的基于gpu的通用计算的概念。通过gpu来进行匹配运算,克服了模板匹配耗时较长的弊病。对比实验展示了gpu强大的计算能力,并验证了改进的可行性和有效性。 4.作为模板匹配的一个衍生,利用模板来有效地修复被宇宙射线污染的像素。并可以利用三维重建中常用的RBF插值算法作为参考,改善了修复的效果。

关键词：大天区面积多目标光纤光谱望远镜(LAMOST) 光谱处理宇宙射线基于gpu的通用计算 RBF插值

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基于GPgpu的海量山地地形数据的实时绘制算法

引用

计算机应用 2009年第8期29卷 2105-2108页

作者：王春马纯永陈戈中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100

针对山地地形海量数据的特点,基于gpu的GeometricalClipmap算法,应用简化的工作流程,结合GPgpu技术,采用了一种更为合理的高程数据组织交换模式,通过引入高程误差数据巧妙地解决不同分辨率之间的裂缝问题,并对高分辨率的遥感影像作为地... 详细信息

针对山地地形海量数据的特点,基于gpu的GeometricalClipmap算法,应用简化的工作流程,结合GPgpu技术,采用了一种更为合理的高程数据组织交换模式,通过引入高程误差数据巧妙地解决不同分辨率之间的裂缝问题,并对高分辨率的遥感影像作为地形纹理的实现方法加以补充,进而实现可应用于虚拟现实系统的海量地形数据的实时可视化。

关键词：基于gpu的通用计算几何体剪切图山地地形海量数据

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采用gpu加速的三维实体模型绘制

引用

电子学报 2008年第B12期36卷 144-146页

作者：袁友伟杭州电子科技大学计算机与软件学院浙江杭州310018

利用gpu的强大浮点数计算能力和并行处理能力,提出一种完全基于gpu的具有真实感三维实体模型快速绘制方法.本文利用现代图形加速卡中gpu的可编程管线,实现了快速的网格生成及简化.在保证不改变网格的拓扑结构的前提下,调整网格,使能量... 详细信息

利用gpu的强大浮点数计算能力和并行处理能力,提出一种完全基于gpu的具有真实感三维实体模型快速绘制方法.本文利用现代图形加速卡中gpu的可编程管线,实现了快速的网格生成及简化.在保证不改变网格的拓扑结构的前提下,调整网格,使能量方程的数值尽量降低,从而大大降低线性曲面中三角形的数量.实验结果表明,该方法能够实现实时的三维实体模型快速绘制,具有重要的应用价值.

关键词：基于gpu的通用计算基于硬件的绘制能量方程网格优化

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基于gpu的视点相关自适应细分

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2007年第4期19卷 409-414页

作者：李胜黄鑫汪国平北京大学信息科学技术学院人机交互与多媒体实验室北京100871

利用gpu的强大浮点数计算能力和并行处理能力,提出一种完全基于gpu的视点相关自适应细分内核进行快速细分计算的方法.在gpu中,依次实现视点相关的面片细分深度值计算、基于基函数表的细分表面顶点求值、细分表面绘制等核心步骤,无须与CP... 详细信息

利用gpu的强大浮点数计算能力和并行处理能力,提出一种完全基于gpu的视点相关自适应细分内核进行快速细分计算的方法.在gpu中,依次实现视点相关的面片细分深度值计算、基于基函数表的细分表面顶点求值、细分表面绘制等核心步骤,无须与CPU端系统内存进行几何数据交换.视点相关的自适应细分准则在表面绘制精度保持不变的情况下,有效地降低了细分表面的细分深度和细分的计算量,在此基础上完全基于gpu的细分框架使得曲面细分具有快速高效的特点.该方法还可以在局部重要细节用较大深度值进行实时自适应细分,以逼近极限曲面.

关键词：基于gpu的通用计算视点相关自适应细分细分深度

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