基于GPU加速的光线跟踪体绘制算法研究

论文摘要

早期,光线跟踪体绘制算法主要是靠CPU来实现,而GPU主要是用于图形处理。本文将利用GPU强大的并行处理能力和可编程性,将GPU视为流处理器来实现算法的加速处理工作。首先,针对光线跟踪体绘制算法经常用到的均匀网格,KD-tree,包围体层次这三个加速结构在GPU上进行创建和遍历的细节问题进行了阐述和分析研究。其次,详细对GPU的图形渲染管线技术和流处理开发工具进行了介绍,并且通过具体实现一个流处理模型的设计,来详细具体介绍如何将基于GPU的光线跟踪体绘制算法实现的。最后,通过在不同场景复杂度和不同分辨率等情况下做对比试验。通过对比说明,更能体现GPU的优越性,并且通过对比来实现算法的进一步的改进。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景、内容和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要工作和组织结构
• 第二章 光线跟踪算法概述
• 2.1 光线跟踪体绘制技术
• 2.2 光线跟踪的加速技术
• 2.3 小结
• 第三章 加速结构的分析和实现
• 3.1 均匀网格
• 3.2 KD-tree
• 3.3 包围层次（BVH）
• 3.4 小结
• 第四章 基于GPU的光线跟踪流处理
• 4.1 GPU流处理结构
• 4.2 流计算开发工具Brook
• 4.3 小结
• 第五章 算法实现
• 5.1 CPU端控制部分
• 5.2 GPU端控制部分
• 5.3 小结
• 第六章 实验结果与分析
• 6.1 实验结果
• 6.2 结果分析
• 6.3 小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献