基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

摘要

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构--Nested Tileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用Nested Tileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于Nested Tileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.