外存模型简化中数据读取及内存分配的优化

论文摘要

外存模型的简化在很多实际应用中有着非常重要的意义,因此外存模型的简化算法是当前计算机图形学的一个研究热点。本文针对外存模型简化算法的优化进行了如下研究工作: 第二章就外存模型的简化算法给出了一个综述。文中根据现有的外存模型简化算法的基本实现方法对其进行分类,对于每一类算法,描述了它们的基本思想,并且根据算法之间的差别再次精细分类,同时介绍了一些代表性的算法,分析了算法间的优缺点和适用性。 目前的外存模型简化方法虽然已经很好地提高了简化效率,但它们在数据读入和内存空间的分配上的处理却很简单。因此,高效的数据读入和内存分配的方法,对于提高外存模型的简化效率是很重要的。由于外存模型的数据量极大,其简化计算只能采用分批读入模型数据并局部处理的方式。为此,第三章提出动态优化方法,在对先处理的一小部分数据进行简化操作的同时,检测数据读取块大小和内存分配模式对简化操作的影响,由此可使不同配置的计算机在处理不同的外存模型时能自适应地得到相应的优化数据读取块大小和内存分配模式,加速后续大量数据的简化操作。实验表明,本文提出的方法能有效地提高外存模型简化的效率。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 关于外存模型和外存算法
• 1.2 外存模型的获得
• 1.3 外存模型简化的意义
• 1.4 本文贡献
• 1.5 论文组织结构
• 第二章 外存模型简化
• 2.1 模型分块简化算法
• 2.1.1 均匀分块草法
• 2.1.2 非均匀分块草法
• 2.2 顶点聚类简化算法
• 2.2.1 均匀聚类算法
• 2.2.2 非均匀聚类算法
• 2.3 在线处理算法
• 2.3.1 静态数据结构
• 2.3.2 基于视角的简化
• 2.4 处理序列（PROCESSING SEQUENCE）
• 2.5 其他算法
• 2.6 本章小结
• 第三章 外存模型简化中数据读取及内存分配的优化
• 3.1 数据读取的优化处理
• 3.2 内存分配的优化处理
• 3.3 实验结果
• 3.3.1 优化数据读取操作的实验结果
• 3.3.2 优化内存分配的实验结果
• 3.3.3 两种优化措施结合的实验结果
• 3.4 实验效果图
• 3.5 本章小结
• 第四章 总结和未来的工作
• 4.1 本文工作总结
• 4.2 未来工作
• 参考文献
• 作者在攻读硕士学位期间完成的论文
• 致谢