基于GPU加速的高分辨率实体体素化研究

体素化是面图形学通向体图形学的桥梁,具有广泛且重要的应用。介绍体素化方面的研究进展,分析现有体素化方法在处理高分辨率实体体素化时的不足。提出以分块为基础的高分辨率实体体素化算法:在分块内部,采用基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的切面光栅法对分块表面体素化过程进行加速,采用射线求交方式生成种子并进行块内填充;在分块之间,设计了3方向的种子扩散面及跨块扩散机制,避免因分块而导致的大量几何求交运算,提高了效率。针对高分辨率实体体素化结果数据量大的问题,采用低分辨率表面体素化结果进行数据压缩和索引,节省了数据存储空间。测试结果表明,该文提出的算法不仅能够进行高分辨率实体体素化,而且在GIS、地学建模和CAD等体图形学相关的领域具有重要的应用价值。