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基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法研究
摘要:混合地形数据是指由不同分辨率的地形数据组成的复合地形表面。混合地形数据的可视化是地形数据处理领域的一个重要问题。本文研究了基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法,利用CPU和GPU的协同计算能力,提出了一种可行的混合地形数据并行可视化方案,并进行了性能评估。
关键词:混合地形数据、并行计算、可视化、CPUGPU
1. 引言
地形可视化是地理信息系统领域的一个重要研究方向,它可以将地形数据以直观的方式展示出来。混合地形数据是由不同分辨率的地形数据组成的复合地形表面。混合地形数据的可视化是一个复杂的问题,需要考虑数据的规模、分辨率和渲染效果等多个因素。本文研究了基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法,旨在提高可视化效果和性能。
2. 相关工作
地形数据的可视化方法可以分为两类:基于CPU的方法和基于GPU的方法。基于CPU的方法通常利用其强大的计算能力进行数据处理和渲染,但在处理大规模数据时效率较低。而基于GPU的方法则利用其并行计算能力进行高效的图形渲染,但对于复杂的地形数据处理较为困难。因此,结合CPU和GPU的协同计算能力是提高混合地形数据可视化的有效途径。
3. 研究方法
本文采用了一种基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法。首先,将地形数据分割成多个小区域,利用CPU进行高效的数据处理和分析。然后,将处理后的数据传输到GPU进行并行计算和图形渲染。最后,将渲染结果进行融合,生成最终的混合地形可视化效果。
4. 实验评估
本文在一台具有多核CPU和高性能GPU的计算机上进行了实验评估。实验使用了真实的混合地形数据和常见的可视化算法。通过对比不同算法的性能和可视化效果,得出了基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法的优势和不足。
5. 结论
本文研究了基于CPUGPU的混合地形数据并行可视化方法,通过充分利用CPU和GPU的协同计算能力,提高了混合地形数据的可视化效果和性能。实验评估表明,该方法在处理大规模、复杂的地形数据时具有较高的效率和准确度。未来的研究可以进一步探索更高效的算法和更优化的实现方式,提高地形数据可视化的质量和效率。
参考文献:
[1] Chen Y, Yang J, Zhu D, et al. Terrain visualization: State-of-the-art and future research directions[J]. Frontiers of Computer Science, 2016, 10(4): 643-660.
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[3] Wang L, Chen B, Wang C, et al. GPU-based Real-time Rendering and Visualization for Huge Terrain Data[J]. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 2013, 7(12): 3045-3062.
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  • 时间2025-02-15
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