浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室
浙江大学CAD实验室简介
∙简介浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目,一九八九年开始建设,一九九○年对外开放。
一九九二年建成并通过国家验收。
计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。
本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。
实验室的基本定位是:紧密跟踪国际学术前沿,大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究,使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。
近二十年来,实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科,作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目,在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果,其中多项成果获国家奖励,并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。
实验室积极推进国际合作,与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流,产生了较大的国际学术影响,曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。
实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。
实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源,热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。
潘云鹤院士任实验室学术委员会主任,鲍虎军研究员任实验室主任。
∙实验室的主要研究方向1.计算机辅助设计研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术,解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题,实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。
重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。
2.图形与视觉计算研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法,解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题,研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统,实现产业应用。
送走最后一名博士生—张亚萍
送走最后一名博士生—张亚萍2010年3月10日我的最后一名博士生张亚萍顺利通过博士学位论文答辩。
在答辩会上拍了两张合影照片(照片-1 张亚萍与我合影,照片-2,张亚萍与答辩委员会合影),后来我请张亚萍把这两张照片上传到我主页随笔栏。
我看重这一时间和这两张照片是因为我把它看作我职业生涯结束时刻的见证,也是我在高校工作50年最后一项工作的见证。
近日我请张亚萍上传最近写的一篇“中国需要”知行合一“的大学校长”随笔时发现主页上这两张照片删掉了。
我理解仅仅这两张照片怎能算作我的一篇随笔呢。
我告诉张亚萍我会写一段我职业生涯结束的文字,再附上这两张照片,就是完整的见证了。
于是有了这篇补记的文字。
我的职业是高等学校教师,我的主要工作是教书育人。
教书育人工作就是上课和带学生。
我作为一名非计算机科班出身的教师,一直没有机会上计算机专业主流课程,所以我是从上非主流课程起步的,如80年代初主讲过“容错计算技术”和“计算机图形学硬件与算法”。
进入90年代后我的兴趣转向“科学计算可视化”和“虚拟现实技术”,先后与蔡文立和潘志庚合作开设了这两门研究生新课。
我的教学生涯中还有一门值得一提的课程,这就是1994年起为本科生讲授计算机体系结构必修课。
这门课采用美国斯坦福大学John L.Hennessy和加州大学贝克利分校David A.Petterson合著的“Computer Architecture--A Quantitative Approach”原版教材。
带学生工作就是带本科生毕业论文和作为研究生导师工作。
我已记不得带过几名本科毕业生的毕业论文工作了。
迄今我指导毕业的博士生有51名,年均毕业博士生2.5名;我指导毕业的硕士生有73名,年均毕业硕士生4.5名。
近日报载我国博士生培养规模已超美国,最多一名博导同时指导47名博士生的调查报告,字里行间透露出对我国研究生培养质量的担忧。
至今我记得学院一名在读博士生在几年前的一次坐谈会上的发问:“我国需要这么多博士生吗?我国需要什么样的博士生?”他提的这两个问题深深的触动了我,看来我国研究生培养质量依然勘忧。
赵汉理教授简介个人基本情况
赵汉理教授简介一、个人基本情况姓名:赵汉理学历/学位:博士研究生/博士职称职务:院长助理/瓯江特聘教授二、主要研究方向及研究团队专业领域:计算机图形图像处理主要研究兴趣:深度学习、医学图像分析与处理、图像识别、图像编辑、GPU并行计算、移动图形技术三、学习与工作经历2011年10月—现在温州大学硕士生导师2011年09月—现在温州大学副教授2009年12月—2011年09月温州大学讲师2008年11月—2009年05月香港中文大学研究助理2007年12月—2008年03月香港中文大学研究助理2004年09月—2009年12月浙江大学硕博连读2000年09月—2004年07月四川大学大学本科四、主要工作经历及业绩中国计算机学会(CCF)计算机辅助设计与图形学专业委员会委员。
曾两度在香港中文大学担任研究助理工作,曾赴土耳其、荷兰、加拿大等国家参加国际学术交流。
先后主持国家自然科学基金1项、浙江省自然科学基金2项、教育部产学合作协同育人项目1项、浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题3项、市厅级项目4项、横向课题1项,曾获得国家发明专利授权15项、软件著作权登记12项,出版教材1部,在TVCG、Neurocomputing、CGA、C&G、TVC、计算机学报、计算机辅助设计与图形学学报、中国图象图形学报、浙江大学学报等高水平国际国内期刊以及CGI、CASA、CVM、CAD/Graphics、Chinagraph、ChinaCAD&CG等国内外主流学术会议上发表SCI论文23篇、国内一级期刊论文7篇。
担任CIDE-DEA2014、NICOGRAPH2016、ChinaVR2016、ChinaVR2017、ChinaVR2018、ChinaCAD&CG2018、ChinaCAD&CG2019等会议程序委员会委员,以及Neurocomputing、TVC、Information Sciences等SCI国际期刊论文评审专家。
周杰伦与“邓丽君” 隔空对唱 - 青年时报
编辑/柴悦颖美编/韦陈健信箱/qnsbjk@新知YOUTH TIMESA172013年9月11日星期三“邓丽君”30年后隔空亮相虽然近年来总是有人在演唱会中,通过过往影像资料实现与邓丽君的跨时空合唱。
但这一次,周杰伦把“复活”的邓丽君请到了舞台上合唱。
对于现场的11000名观众来说,虚拟邓丽君的首次亮相成为当晚的精彩环节。
万众瞩目中,小巨蛋舞台上“红尘客栈”的雕花门庭前,身着一袭白色旗袍的邓丽君从舞台下缓缓升起,优雅如初。
惟妙惟肖的动作、神态与歌声,一时间让台下的观众真假难辨。
一首老歌《你怎么说》之后,邓丽君居然唱起了周杰伦的经典歌曲《红尘客栈》和《千里之外》。
让观众大呼“太神奇”,连邓丽君的哥哥邓长富也在观众席中傻眼,目不转睛地看着台上妹妹的表演。
散场后其中一位观众仍带着惊讶的神情:“我不断问旁边的工作人员,你们是从哪里找到这么像的模仿者,后来才知道是通过电脑技术制作的虚拟影像,真的不敢相信能做到这么真实!”3D 虚拟影像让“真人”走出来得益于新锐的3D 虚拟影像技术和投影技术相结合,使得邓丽君从观众遥远的记忆中走了出来。
所谓的3D 虚拟影像技术,其实是3D 视频和3D 投影的结合。
要制作这样一个虚拟人,要经历一系列复杂的工序。
“这些3D 图像,是事先使用计算机技术制成的,简单来说是画出来的。
制成一段3D 的视频影像,在连接到投影机的播放机上播放。
”浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室章国峰副教授解释,特效师在电脑上完成一段视频或影片,然后,通过投影将影片在舞台上的全息投影膜上播放。
这种全息膜具有一半透光,一半反光的特点,呈半透明状,在保持清晰图像的同时,产生逼真的空间效果。
这个技术的难点在如何重建影像上。
虽然这部分技术同样很成熟,但按照目前的技术而言,工作量也小不到哪里去。
基本上很多帧(影像动画中最小单位的单幅影像画面,相当于电影胶片上的每一格镜头)都是靠艺术家的想象完成的,通过2D 绘画和计算机的3D 化处理,制作成一段完整流畅的3D 影像。
赵汉理教授简介个人基本情况
赵汉理教授简介一、个人基本情况姓名:赵汉理学历/学位:博士研究生/博士职称职务:院长助理/瓯江特聘教授二、主要研究方向及研究团队专业领域:计算机图形图像处理主要研究兴趣:深度学习、医学图像分析与处理、图像识别、图像编辑、GPU并行计算、移动图形技术三、学习与工作经历2011年10月—现在温州大学硕士生导师2011年09月—现在温州大学副教授2009年12月—2011年09月温州大学讲师2008年11月—2009年05月香港中文大学研究助理2007年12月—2008年03月香港中文大学研究助理2004年09月—2009年12月浙江大学硕博连读2000年09月—2004年07月四川大学大学本科四、主要工作经历及业绩中国计算机学会(CCF)计算机辅助设计与图形学专业委员会委员。
曾两度在香港中文大学担任研究助理工作,曾赴土耳其、荷兰、加拿大等国家参加国际学术交流。
先后主持国家自然科学基金1项、浙江省自然科学基金2项、教育部产学合作协同育人项目1项、浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题3项、市厅级项目4项、横向课题1项,曾获得国家发明专利授权15项、软件著作权登记12项,出版教材1部,在TVCG、Neurocomputing、CGA、C&G、TVC、计算机学报、计算机辅助设计与图形学学报、中国图象图形学报、浙江大学学报等高水平国际国内期刊以及CGI、CASA、CVM、CAD/Graphics、Chinagraph、ChinaCAD&CG等国内外主流学术会议上发表SCI论文23篇、国内一级期刊论文7篇。
担任CIDE-DEA2014、NICOGRAPH2016、ChinaVR2016、ChinaVR2017、ChinaVR2018、ChinaCAD&CG2018、ChinaCAD&CG2019等会议程序委员会委员,以及Neurocomputing、TVC、Information Sciences等SCI国际期刊论文评审专家。
简明版___浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室
论文清单(续1)
7. ZONGHUI WANG, XIAOHONG JIANG , JIAOYING SHI,Efficient communication approach in HLA-based Distributed simulation for VR application,Journal of Computational Information Systems , 20060401,SCI
11.Hua Xiong,Haoyu Peng,Aihong QinJiaoying Shi,Parallel Occlusion Culling on GPUs Cluster,Proceedings of the 2006 ACM International Conference on VRCIA,20060714,EI
知识回顾 Knowledge Review
支持多流模式的绘制任务划分;
基于网格的可视化系统GVis的 成果创新点
提出基于网格可视化系统的三层体系结构模型, 包括运行时环境层,可视化框架层和网格门户 层。各个层次之间功能相对独立,耦合性小, 具有良好的扩展性;
完全基于Java实现的交互式可视化网格系统, 具有良好的跨平台性和易访问性;
基于Direct3D D3DPR 的并行绘 制系统
基于网格的可 GVis 视化技术
包括资源分配、资源绘制两个部分
GVis运行时环境层GVRE,GVis可视化框 架层GVVF和GVis网格门户层 GVisPortal,
论文清单
1. Zonghui Wang, Xiaohong Jiang, Jiaoying Shi,HLA/RTI Performance Testing,20051006,国际学术会议论文集,EI
浙江大学国家重点实验室名称
浙江大学国家重点实验室名称
序号实验室名称负责人批准日期学院01 硅材料国家重点实验室叶志镇1985年8月材化学院
02 计算机辅助设计与图形学国家重点实验
室
鲍虎军1989年2月
计算机学
院
03 流体传动及控制国家重点实验室傅新1989年6月机能学院
04 工业控制技术国家重点实验室褚健1989年6月信息学院
05 现代光学仪器国家重点实验室刘旭1989年6月信息学院
06 能源清洁利用国家重点实验室骆仲泱2005年3月机能学院
07 传染病诊治国家重点实验室李兰娟2007年10
月
医学院
08 化学工程联合国家重点实验室聚合反应
分室(联合)
李伯耿1987年6月材化学院
09 植物生理学与生物化学国家重点实验室
(联合)
吴平2002年1月生科学院
10 水稻生物学国家重点实验室(联合)周雪平2003年12
月
农学院
浙江大学国家重点实验室名称
序号实验室名称负责人批准日期学院
01 生物饲料安全与污染防控国家工
程实验室
刘建新2008年7月动科学院
浙江大学国家重点实验室名称
序号实验室名称负责人批准日期学院
01 二次资源化工国家专业实验室姚善泾1989年6月材化学院
02 电力电子技术国家专业实验室吕征宇1989年6月电气学院
03 生物传感器技术国家专业实验室陈裕泉1989年6月生仪学院
04 工业心理学国家专业实验室沈模卫1989年6月理学院。
浙大计算机学院各大实验室介绍
天道酬勤,厚德载物
这里所列的是一些比较大的实验室和部分导师的信息,更加详细的实验室和导师介绍我
们会在复试前组织复试交流会,到时我们会请更多的师兄师姐与大家当面交流,解答大家关
于导师、实验室、面试、上机的各种问题,敬请关注我们的论坛(),关注复
试交流会(/bbs/thread-10101-1-1.html) 。大家如有的好的意见或者建议,
周昆 GPS------------------------------------------------------------------------------------------------------7 DCD 实验室 ................................................................................................................. 9
欢迎你们到论坛告诉我们。
目录
一:实验室及导师介绍..................................................................................................... 3
CAD&CG ..................................................................................................................... 3 1)鲍虎军组............................................................................................................ 4 2)何晓飞和蔡登组 ................................................................................................. 4 3)410 实验室......................................................................................................... 5 4)黄劲、王锐、章国峰组....................................................................................... 6 5)陈为组 ............................................................................................................... 6 6)华炜组 ............................................................................................................... 6 7)又一组 ............................................................................................................... 6
浙江大学人工智能研究所(以下简称AI)创建于1981年,是专
浙江大学人工智能研究所(以下简称AI)创建于1981年,是专门从事科学研究与培养高层次计算机专业人才的科研机构。
全所现有各类研究人员46名,其中教授15名(含中国工程院院士1名,长江计划特聘教授1名,博士生导师10名),副教授22名,讲师10名。
同时设有计算机应用技术博士点、硕士点和计算机科学与技术博士后流动站。
现任研究所所长为浙江大学校长、中国工程院院士潘云鹤教授,副所长为董金祥教授、朱淼良教授和周昌乐教授,学术委员会主任为何志均教授。
研究所下设:知识工程研究室、智能CAD研究室、CAD&CG研究室、计算机视觉与智能机器人研究室、智能信息管理与决策研究室等5个研究室、实验室,以及资料室、办公室等机构。
主要研究方向:人工智能理论,形象思维,计算机图形学(CG)与计算机辅助设计(CAD),计算机集成制造(CIMS)及其它先进制造技术,智能CAD,信息智能和决策支持,计算机视觉与智能机器人,多媒体技术,工程数据库,智能控制,计算机网络和信息通讯,科学可视化,分布式知识库,操作系统,数据库,管理信息系统,计算机辅助工业设计等。
学术带头人:Founded in 1981, the Artificial Intelligence Research Institute (AIRI) is an institution specializing in scientific research and high-level computer talent cultivating. Presently it has a staff of 46. Among them, there are 15 professors ( including one member of Chinese Engineering Academy, one member of China Education Ministry’s Cheung Kong (Chiang Jiang) Scholar,ten doctoral supervisors), 22 associate professors and 10 lecturers. In addition to the Ph.D and Master degree programs, it also offers post doctoral program in computer science and technology. Chief of Institution is Prof. Pan Y unhe, who is also president of Zhejiang University and a member of Chinese Engineering Academy. Prof. Dong Jinxiang and Prof. Zhu Miaoliang and Prof. Zhou Changle are vice chiefs of the Institution. Prof. He Zhijun is chairman of academia committee of AIRI.The AIRI consists of one reference room, one administrative office and five research labs, including Knowledge Engineering Lab, Intelligence CAD Lab, CAD&CG Lab, Computer vision & Robotics Labs, Intelligence Information Management and Decision Lab. The main research scope is as follows:Artificial Intelligence theoryImagery thinkingComputer Graphics and Computer Aided DesignComputer Integrated Manufacture system (CIMS) and other Advanced Manufacturing TechnologiesIntelligence CADInformation Intelligence and policy supportComputer Vision and RoboticsMultimedia TechnologyEngineering DatabaseIntelligent ControlComputer Network and CommunicationScientific VisualizationDistributed Knowledge DatabaseOperate SystemDataBaseManagement Information System Computer Aided Industry Design Professors:。
设计理性研究进展_秦飞巍
1. 2. 1 I B I S 及其扩展 K u n z等 提 出 的 I B I S( i s s u e b a s e d i n f o r m a t i o n -
2 方法 1 是最早的 D 采 s s t e m) R 半形式化表示方法 , y 用有向图来表示 D 其中节点表示需要解决的问题 、 R, [ ]
, , Q i n F e i w e i L i L u e a n d G a o S h u m i n y g
( ) S t a t e K e L a b o r a t o r o C AD &C G, Z h e i a n U n i v e r s i t a n z h o u 3 1 0 0 5 8 y y f j g y,H g
1 2 8 4
计算机辅ห้องสมุดไป่ตู้设计与图形学学报
第2 4卷
1 D R 表示
D R 表示显式地记 录 设 计 活 动 中 设 计 师 的 推 理 过程以及做出决 策 的 理 由 . 将D R 在计算机中有效 地表示出来是处理和重用 D R 的基础 . 充分的表达 D R 表示应 尽 可 能 具 备 以 下 特 性 : 能力 , 能够有效表示设计过程中产生的设计知识 ; 表 示尽可能形式化 , 以有效地支持计算机处理 ; 表示易 具有良好的可用性 . 于生成 , 现有的 D 半形 R 表示方法可分为非形式化表示 、 式化表示和形式化表示 3 种 , 具体分类如图 1 所示 .
[ 1]
检索 , 设计师在进行 产 品 变 动 设 计 时 就 可 以 使 用 它 来了解先前设计师 的 意 图 , 如了解哪些候选方案曾 经被考虑过 , 候选方案被否决的原因和理由等 , 从而 可以避免重犯先前的错误 . 某些情况下 , 由于原先做 如需求有所改变或已 出决策的理由可能 不 再 有 效 , 有新的技术可以使 用 , 因此原先被否决的候选方案 可能变成新的优 选 方 案 . 鉴于 D R 对于有效支持产 而变动设计又占到整个产品 品变动设计十分重 要 , 设计的 7 因此有关 D 0% 以上 , R 的研究一直受 到 人
孙简历1(无话可说)
简历学院名称信息工程学院系名称计算机系姓名孙守迁职称教授现任职务副所长学历:机械学专业(博士),计算机应用专业(博士后)研究工作简历:任浙江大学现代工业设计研究所副所长。
中国机械工程学会工业设计分会常务理事兼秘书长、中国工业设计协会理事、中国自动化学会机器人专业委员会委员。
担任第一、二、三届计算机辅助工业设计与概念设计学术会议程序委员会(或大会)副主席。
第十一届计算机辅助设计与图形学国际学术会议程序委员。
承担国家863计划和国家计委高科技产业计划等项目数项。
在国内外核心刊物上发表论文80篇以上和著作10部以上。
获省部级奖两项以上。
1985-1988年:研究方案设计、概念设计理论和方法。
1988-1991年:在国家自然科学基金项目的支持下,研究机电信息一体化系统的设计理论和方法。
1991-1993年:在国家863 项目的支持下,研究机械产品方案设计的智能技术。
1993-1998年在863项目的支持下,研究计算机辅助工业设计和计算机支持的协同概念设计理论和方法。
1999-2001年在国家计委重大项目的支持下,研究网络化概念设计、虚拟概念设计以及数字化人机工程的方法。
项目负责人从事过的主要研究任务及所负责任:(1)国家863/CIMS项目“计算机支持的协同概念设计技术的研究”,1999-2000完成,负责人。
(2)国家计委产业化前期项目:面向区域经济发展的高技术产品创新开发设计系统─人机工程开发系统的研究,1999-2001完成,负责人。
(3)云南省省校合作项目:面向云南省旅游产品快速成型开发系统开发的研究,1999-2001完成,负责人之一。
(4)浙江大学CAD&CG国家重点实验室项目“基于约束的产品布局设计方法的研究”,1998-1999完成,负责人。
(5)上海二纺机项目“细纱机模块化设计系统的开发”,1991-1993完成,负责人;(6)国家863项目“产品模型为基础的集成化CAD/CAPP/CAM系统原型与关键技术的研究”,1993-1997完成,主要完成人。
浙江大学国家重点试验室
附件2浙江大学国家重点实验室(工程中心)简介一、能源清洁利用国家重点实验室能源清洁利用国家重点实验室结合我国能源战略与国民经济建设需求,在能源与环境领域开展研究,并已形成了鲜明的研究特色。
实验室学术委员会主任为黄其励院士,实验室主任为骆仲泱教授。
实验室现有固定人员总数50人,其中有博士学位者38人,院士1人,教授27人,副教授15人,博导24人,硕导38人。
其中长江学者奖励计划特聘教授3 人、国家杰出青年基金获得者5 人、国家“973”首席科学家1人,中国青年科技奖2人、中国青年科学家提名奖1 人、国家批准有突出贡献的中青年专家1 人、霍英东优秀青年教师奖2 人、国家“百千万人才工程” 5 人、国家跨世纪及新世纪人才7 人,全国优秀博士学位论文获得者4人,优博提名2名。
2004年入选教育部创新团队。
近年来共承担“973”项目首席项目1项,二级课题7项,“863”项目18项,国家自然科学基金重点项目5项,杰出青年基金5项,国家高新技术产业化示范项目2项,国家发改委创新项目1项,国家自然科学基金47项,攻关计划项目7项,“十一五”国家支撑计划课题10项,国际合作项目19项,省部级重大重点项目48项。
曾获国家技术发明二等奖2项、三、四等奖各1项,国家自然科学奖二等奖1项、国家科技进步二等奖3项、三等奖1项,省部级科技进步一等奖9项、二等奖8项;国家级教学成果二等奖2项,全国优秀博士学位论文5篇,提名2篇。
研究方向:1、化石燃料的高效清洁利用2、新能源及先进能源系统3、低品位能源的高效清洁利用4、能源利用过程中的污染物生成、迁移、测量及控制5、复杂反应系统中的理论模拟及数值试验二、计算机辅助设计与图形学国家重点实验室计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及其相关的应用研究。
实验室的基本定位是:紧密跟踪国际学术前沿,大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究,使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。
深度相机在计算机视觉与图形学上的应用研究
sac n vlp n lno hn dr rn o 2 0 AA 6 7 4( erhadDeeo me t a f ia n e at .0 9 0 2 0 国家高技 术研 究发展计划(6 ) P C u G N 8 3) .
并报 告 了深度相 机 在计 算机 视 觉 、计 算机 图形 学 中的应 用现 状 。
关键词:深度相机; 计算机视觉; 计算机 图形学
文献标识码 :A 中图分类号 :T 3 1 1 P9 . 4
XI ANG e i , AN h g n ,TONG i g De t a e a i o u e iin a d c m p t rg a hc :a Xu qn P Z ie g Jn . p h c m r n c mp tr vso n o u e r p is n
mesr i a c, e t a r no ssmea v n e, . ,o e r eadhg e h t p e ,ht a en t e aueds ne d phcmeaejy o d a c s e .lw r i n ihr oosed ta h v o t g pc p b
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J r lo o ir ou na fFr nte sofCom p e i n e a c ol utrSc e c ndTe hn ogy
自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用
第17卷第10期2005年10月计算机辅助设计与图形学学报JOURNAL OF COMPU TER 2AIDED DESIGN &COMPU TER GRAPHICSVol 117,No 110Oct 1,2005 收稿日期:2004-06-10;修回日期:2004-10-22 基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(2003CB716104)自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用陆剑锋1,2) 林 海2) 潘志庚1,2)1)(杭州电子科技大学虚拟现实实验室 杭州 310018)2)(浙江大学CAD &CG 国家重点实验室 杭州 310027)(jflu @cad 1zju 1edu 1cn )摘要 提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于医学图像分割的算法1在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波1实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性1关键词 图像分割;各向异性滤波;区域生长;高斯滤波中图法分类号 TP391141Adaptive R egion G rowing Algorithm in Medical Images SegmentationLu Jianfeng 1,2) Lin Hai 2) Pan Zhigeng 1,2)1)(Instit ute of V i rt ual Reality and M ulti media ,Hangz hou Dianzi U niversity ,Hangz hou 310018)2)(S tate Key L aboratory of CA D &CG ,Zhejiang U niversity ,Hangz hou 310027)Abstract In this paper we put forward an adaptive region growing algorithm for image segmentation by estimating the parameters through investigation of the statistical characteristics in local regions 1By the algo 2rithm ,we use G aussian mixture model to describe the properties of the region and employ an effective data clustering algorithm to calculate the parameters 1Considering the similarity of the neighbor slices in the med 2ical volume data ,a G aussian filter is applied in perpendicular direction to reduce the noise 1In a slice image ,an anisotropic diffusion filter is used to preserve the edge information 1A number of medical images are test 2ed to demonstrate the applicability and reliability of the proposed algorithm 1K ey w ords image segmentation ;anisotropic diffusion ;region growing ;G aussian filtering1 概述及相关工作在现代的医疗实践中,X 射线,CT ,MRI 等医学影像资料正在临床诊断上起着重要作用,在很多情况下它们是比较可靠的诊断依据之一1近年来,在利用计算机对医学图像进行分析识别,从而辅助医生诊断和治疗方面有着很多研究,其中用到的一些关键技术,如医学图像分割等,正得到研究者越来越多的重视1在文献[1]中,Adams 等将分割技术分成基于阈值[223]、基于边界搜索定位[4]、区域的生长与融合[526]以及混合方法四大类1基于阈值的方法比较简单,通过将图像中每点的值和阈值比较从而判断是否属于同一区域,这种方法的关键是阈值的选取,一般采用对直方图外形进行分析的方法,并且提供与用户的交互,Sahoo 等[2]详细分析了基于阈值的各种方法1基于边界定位的方法包括利用特定算子检测边界以及一些利用能量函数最小化求解的方法等,这种方法的缺点是对噪声较敏感1区域生长的方法一般需要被分割的区域具有某种特定的共同特征,通过不断比较种子点周围的点是否符合融合标准从而达到区域的生长1目前这方面的研究主要集中在设计特征衡量标准和生长标准,以及提高算法的有效性和精确性方面[526]1区域生长是一种被广泛应用的图像分割算法,在原始算法基础上研究者们提出了各种各样的扩展算法1Pohle等把待分割区域像素值看作一个正态发布,先用原始区域生长算法估算出分布参数,再将该参数应用到第二遍生长过程中,从而获得更好的结果[7]1为了克服大多数区域生长算法对于初始种子点的选取顺序和位置敏感的问题,Zheng等开发出不需种子点的自动分割算法[8];于水等将图像的纹理信息和灰度信息融合在区域生长的标准中[9]; Law等把平面的区域生长算法扩展到三维空间[10]1文献[11212]将模糊理论和优化算法应用到区域生长算法中1各向异性滤波是图像处理中一种强有力的去噪方法,能够在去除图像噪声的同时避免对边界区域模糊1Perona等在1990年首先提出了各向异性滤波方法[13],用来克服线性滤波如高斯滤波在对图像滤波的同时造成边界发生模糊的缺陷,他们同时分析了不同的系数函数对于图像边界的影响1在此基础上,G erig等开发出多通道各向异性扩散技术[14],通过两个通道的数据来计算扩散系数,可以更有效地去除噪声,图像的细节保持得更好,但他们没有讨论扩散计算中的收敛稳定性问题1Weickert改写了张量形式的各向异性扩散方程,使得该算法对于各类图像均体现出较好的效果[15]1本文首先利用医学数据相邻多层数据之间的相关性构造高斯卷积核进行滤波,然后根据自适应算法选取各向异性滤波参数,并将滤波后结果作为局部自适应区域生长算法的输入,最终得到分割好的图像12 算法框架本文算法流程如图1所示1图1 本文算法基本流程图211 相邻切片高斯滤波在医学体数据中,由于每层切片之间的距离很小,因此相邻两层切片的数据具有很高的相关性,可以通过相邻切片的数据信息来指导当前层的分割1对于CT数据而言,图像中每点的数据值代表组织结构对X射线的吸收加上噪声和伪影的影响1对于某种组织结构,对X射线的吸收可以看作是一常数,噪声可以认为是均值为零的高斯分布1图2所示为相邻多层切片的高斯卷积说明;图3所示为实验结果,从图3可以看出,该方法能够有效地滤除切片中的噪声,达到较好的效果1图2 多切片高斯滤波说明a原始切片b加入高斯噪声c滤波后切片图3 多切片高斯滤波效果212 各向异性滤波各向异性滤波的思想来源于对扩散方程I t=Δ・ΔI的求解1将I看作是图像的亮度函数,I t为函数I关于时间t的偏导,Δ是梯度算子1根据格林公式,改写扩散方程为I(x,y,t)= ∫∞-∞∫∞-∞I(x′,y′,0)G(x-x′,y-y′,t)d x′d y′(1)其中,I(x′,y′,0)为输入图像的初始状态,函数G9612 10期陆剑锋等:自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用为高斯卷积核1为了达到实现各向异性滤波的目的,即在区域内部采用大尺度的高斯核,而在区域的边界上采用小尺度的高斯核函数,将扩散方程改写为I t =Δ・C (|ΔI |)ΔI (2)其中,C 函数为可变系数,和图像的梯度值|ΔI |有关1在区域内部梯度较小的地方,相应函数值较大,使得相应的扩散加快;而在梯度较大的区域边界处,函数值减小,使得边界处扩散较少1我们选取文献[13]中采用的函数C (|ΔI|)=e-|ΔI|22K2(3)其中K 表示在区域边界上扩散的影响程度,当K 取值较大时,函数值很小,在边界上扩散的尺度较大,反之则对边界影响较小1我们设计K 和ΔI 具有一定正相关性,那么随着图像像素点的改变,ΔI 不断变化,参数K 也相应改变,达到自适应滤波的效果1我们令K =C ・sqrt (1n2∑n y =1∑nx =1|ΔI (x ,y ,t )|2)(4)实际使用中采用n 取3~5的邻域进行计算1图4所示为使用自适应各向异性滤波的一些实验结果1a 模糊过的原始图像b a 滤波后的效果c 加入噪声的原始图像d c 滤波后的效果图4 自适应各向异性滤波实验结果图5 不同组织结构的邻域直方图分析213 局部自适应区域生长算法文献[627]中提出了一种基于高斯模型的自适应区域生长算法,该算法为二次扫描,第一次扫描计算出高斯模型的参数,然后根据参数再进行区域生长1考虑到输入数据是经过高斯卷积和各向异性扩散滤波后的图像,我们将文献[627]中采用的区域生长标准进行了部分简化,通过聚类方法计算局部邻域的直方图得到阈值1生长标准函数为h (x ;μ,σ)=1,if μ-cσ<x <μ+c σ0,otherwise(5)其中,μ和σ分别是在选定的邻域中计算出直方图的均值和方差,c 是系数因子1第211节中提到,对于某一组织结构,其数据信息分布可看作高斯分布1如图5所示,当局部邻域712计算机辅助设计与图形学学报2005年(图中红色区域)位于某一组织内部时,其邻域直方图为一独立的高斯分布1当邻域位于两种组织的边界上时,其直方图分布为两类高斯分布的叠加1我们用数据聚类算法可以有效地把阈值提取出来,从而拟合出高斯分布参数,进行自适应区域生长1局部自适应区域生长算法的流程及伪码如下:While HasNew SeedpointA ddIn Do ∥是否有新的符合生长条件的点产生? A nalyseNeighbourHistogram ()∥对局部邻域进行直方图分析 Com puteA daptiveCriterion ();∥计算自适应生长标准参数 ComputeNeighborhoodUseFloodf illAlgorithm (ParametersL ist );∥通过Floodf ill 算法迭代计算判断周围邻域像素点End3 实验结果本文算法已经在Windows 2000,VC ++610平台上实现,图6所示为一些医学图像的分割结果1图6中三组数据分别为头骨CT 、肝脏CT 以及人脑MRI 图像数据,左面三列分别是采用不同阈值的标准生长算法结果,第4列是本文自适应算法的结果1可以看出,标准生长算法依赖于用户的交互输入,需要不断地根据结果调整阈值参数,过小的阈值导致生长不完全,而阈值过大则可能导致过生长1本文算法则无需输入阈值参数,通过邻域直方图统计分析对参数进行确定,提高了分割的自动化程度,取得较好的结果1图6 图像分割结果 表1所示为本文算法和常规区域生长算法在时间复杂度上的比较1可以看出,常规区域生长算法速度要领先于本文自适应算法,随着参数k 值的改变,常规区域生长算法由于要计算更多的相邻点171210期陆剑锋等:自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用因而时间增加1本文的自适应算法由于要根据邻域的统计模型来计算生长标准参数,因此计算量增加,导致计算时间变长,而邻域的大小也直接影响算法时间1由于本文的自适应算法的复杂度增加而导致运算时间的延长是一对矛盾,现在我们暂时通过参数的选择取得某种程度上的平衡1在以后的研究中,我们准备从改进自适应算法本身以及利用现代图形卡的硬件加速功能这两方面来提高算法速度1表1 本文算法与常规区域生长算法运行时间比较s数据大小基于阈值区域生长算法k=5k=10k=30本文自适应算法s=5s=10头骨CT冠状面256×256012013015311410肝脏CT切面384×384013014016517911人脑MRI径向面256×256011014014218312 注:k代表不同的阈值参数,s代表计算自适应参数采用的邻域大小4 结 论本文将各向异性滤波技术和区域生长算法结合,并在算法中加入自适应参数应用在医学图像的分割上,同时考虑到医学数据多层切片间的相关性,应用高斯卷积以及各向异性滤波去除噪声,算法稳定可靠,效果较好1将来的工作可以考虑将该算法应用到多通道彩色空间以及三维数据的体分割上,扩大算法的应用范围1另外,随着现代图像显示卡硬件的不断发展进步,具有可编程功能的显卡渐渐得到普及,由于我们的滤波迭代以及求解自适应参数算法是一种较费时的操作,因此在以后的工作中,可以设计出利用图形加速卡来完成的迭代算法,从而极大的提高运算速度,减少用户的等待时间,取得更满意的效果1参 考 文 献[1]Adams R,Bischof L1Seeded region growing[J]1IEEE Trans2actions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1994,16(6):641~647[2]Sahoo P K,Soltani S,Wong A K C1A survey of thresholdingtechniques[J]1Computer Vision,Graphics,and Image Pro2cessing Archive,1998,41(2):233~260[3]Lee C,Hun S,Ketter T A,et al1Unsupervised connectivity2based thresholding segmentation of midsagittal brain MR images[J]1Computers in Biology and Medicine,1998,28(3):309~338[4]McInerney T,Terzopoulos D1Deformable models in medicalimage analysis:A survey[J]1Medical Image Analysis,1996,1(2):91~108[5]Orphanoudakis S C,Tziritas G,Haris K1A hybrid algorithmfor the segmentation of2DΠ3D images[A]1In:Proceedings ofInternational Conference on Information Processing in MedicalImaging,Brest,19951385~386[6]Pohle R,Toennies K D1Segmentation of medical images usingadaptive region growing[A]1In:Proceedings of SPIE,Boston,Massachusetts,2001,4322:1337~1346[7]Pohle R,T nnies K D1A new approach for model2based adap2tive region growing in medical image analysis[A]1In:Proceed2ings of the9th International Conference on Computer Analysisand Patterns,Warsaw,20011238~246[8]Zheng L,Jin J,Hugues T1Unseeded region growing for3Dimage segmentation[J]1Journal of Research and Practice in In2 formation Technology,2001,2:31~37[9]Yu Shui,Ma Fanyuan1Medical image segmentation methodbased on information fusion[J]1Journal of Computer2Aided De2sign&Computer Graphics,2001,13(12):1073~1076(inChinese)(于 水,马范援1一种基于数据融合的医学图像分割方法[J]1计算机辅助设计与图形学学报,2001,13(12):1073~1076)[10]Law T Y,Heng P A1Automated extraction of bronchus from3D CT images of lung based on genetic algorithm and3D regiongrowing[A]1In:Proceedings of SPIE,San Jose,California,2000,3979:906~916[11]Tian Jie,Han Bowen,Wang Yan,et al1Application of thefuzzy C2means clustering algorithm on the analysis of medicalimages[J]1Journal of Software,2001,12(11):1623~1629(in Chinese)(田 捷,韩博闻,王 岩,等1模糊C2均值聚类法在医学图像分析中的应用[J]软件学报,2001,12(11):1623~1629) [12]Y ou Jianjie,Zhou Zeming,Pheng Ann Heng,et al1Simulatedannealing based simplified Snakes for weak edge medical imagesegmentation[J]1Journal of Image and Graphics,2004,9(1):11~17(in Chinese)(尤建洁,周则明,王平安,等1基于模拟退火的简化Snake弱边界医学图像分割[J]1中国图象图形学报,2004,9(1):11~17)[13]Perona P,Malik J1Scale2space and edge detection usinganisotropic diffusion[J]1IEEE Transactions on Pattern Analy2sis Machine Intelligence,1990,12(7):629~6392712计算机辅助设计与图形学学报2005年[14]G erig G ,Kubler O ,K ikinis R ,et al 1Nonlinear anisotropic fil 2tering of MRI data [J ]1IEEE Transactions on Medical Imag 2ing ,1992,11(2):221~232[15]Weickert J 1Applications of nonlinear diffusion in image process 2ing and computer vision [J ]1Acta Mathematica Universitatis Comenianae ,2001,70(1):33~50 陆剑锋 男,1975年生,博士,主要研究方向为科学计算可视化、医学图像处理1 林 海 男,1965年生,博士,副教授,主要研究方向为科学计算可视化、Web 技术、虚拟现实(lin @cad 1zju 1edu 1cn )1 潘志庚 男,1965年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为虚拟环境、多媒体技术、分布式图形处理(zgpan @cad. )1371210期陆剑锋等:自适应区域生长算法在医学图像分割中的应用。
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117
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119
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120
医学院电镜中心
121
52
高分子复合材料实验室
53
从数字制造到智能制造的关键技术途径研究
从数字制造到智能制造的关键技术途径研究
谭建荣;刘达新;刘振宇;程锦
【期刊名称】《中国工程科学》
【年(卷),期】2017(019)003
【摘要】在深入研究智能制造的内涵及关键技术的基础上,提出了我国从数字制造到智能制造的三大发展模式,以及实现从数字制造到智能制造发展的具体技术途径.针对典型行业的生产特点,提出了从数字制造到智能制造发展的技术路线图,为推动我国制造业从数字制造到智能制造的发展提供技术途径的指引.
【总页数】6页(P39-44)
【作者】谭建荣;刘达新;刘振宇;程锦
【作者单位】浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310027;浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310027;浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310027;浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.全面实现数字化是通向智能制造的必由之路——解读《智能制造之路:数字化工厂》 [J], 唐堂;滕琳;吴杰;陈明
2.智能制造的三个基本范式:从数字化制造、“互联网+”制造到新一代智能制造
[J], 臧冀原;王柏村;孟柳;周源
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5.航空智能制造技术——飞机装配智能制造体系构建及关键技术 [J], 叶枫;金卯因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
面向青铜器的建模与绘制
面向青铜器的建模与绘制胡晏秋;于金辉;姜威;彭韧【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2008(20)9【摘要】提出一种青铜器三维模型建模与绘制的系统方法.首先把青铜器三维模型导入系统;然后根据几何特征对模型进行分割和融合,并提供交互工具对模型进行特殊形状区域分割,根据不同形状的分隔区域采用修正的参数化方法,以保证映射绘制的青铜器饰纹没有扭曲;最后结合法向映射、纹理融合、图像扩散等技术表现青铜器表面饰纹的起伏以及锈蚀效果.该系统在绘制时利用了GPU的并行性和可编程性,可达到近似实时的绘制速度.利用文中系统,用户只需进行简单的交互操作就可以改变青铜器上饰纹的排列以及锈蚀效果的变化,该系统在数字博物馆、数字图书馆、青铜器装饰产品设计、美术教育等领域具有广泛的应用前景.【总页数】6页(P1140-1145)【作者】胡晏秋;于金辉;姜威;彭韧【作者单位】浙江大学CAD,&,CG国家重点实验室,杭州,310058;浙江大学CAD,&,CG国家重点实验室,杭州,310058;杭州电子科技大学机械工程学院,杭州,310018;浙江大学计算机科学与技术学院数字媒体系,杭州,310027【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.面向高精度的快速三维建模——快速三维建模技术专刊前言 [J], 李华;汪国平;雍俊海2.面向滇王国青铜器的3D可视化研究r——以李家山青铜器博物馆为例 [J], 董红娟;龚萍;和耀丽;李自识3.复杂地质体离散化三维网格模型建模方法探讨——以面向FLAC3D软件的建模为例 [J], 赵义来;胡荣国4.实用数学建模——一本面向应用型人才培养的数学建模新教材 [J], 李晓鹏5.面向建模误差PDF形状与趋势拟合优度的动态过程优化建模 [J], 周平;赵向志因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
浙大ZUPO网站报道信息投稿要求
浙大ZUPO网站报道信息投稿要求1、 栏目与定位浙江大学办公网(ZUPO)开设“浙大简讯”、“学部、院(系)、部门信息”及“主题专栏”等信息报道类栏目。
各栏目定位如下:栏目名称栏目内容浙大简讯该栏目及时反映学校层面的工作,让全校师生了解学校近期工作的中心工作、重点工作、发生的大事、取得的重大成绩,一般包括:教育教学工作的重大改革,省部级以上教学成果、学生国际竞赛获奖、重大教学改革举措的实施;科研管理重大改革,国际一流水平的学术科研会议,省部级以上科技成果,重大科研突破(国际顶尖期刊发表论文、著名科研难题攻克);与国内外著名高校的交流合作;服务区域经济与社会发展,与地市级以上地方签订合作协议,地方政府代表团来访,学校产业重大科技成果转化;校园支撑条件建设,重大设施建设竣工,重要的校园综合治理情况或重大专项治理情况;领导和著名人士来访,省部级以上领导、国宾级人物来访,著名文学家、艺术家、体育名人等来访,著名校友回访母校捐赠;校园文化,全校性师生文体活动和各类竞赛活动,各类社团参加全国性交流和竞赛,校庆各项活动等;校级领导任免,学校院级以上机构调整,院系成立周年庆典,著名校友获得国家重大奖项、当选院士等;院士、老领导和著名校友的寿诞、逝世(目前多以学校领导贺寿、出席追悼会的形式),校友担任省部级以上领导职务等。
院系、部门信息该栏目及时反映各学部、院(系)、行政部处的各项重点工作开展情况,教学、科研、社会服务、国际交流、师资队伍建设、……等方面的突出成绩以及改革举措等,供各单位交流学习。
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计算机图形学和计算机辅助设计的未来
计算机图形学和计算机辅助设计的未来
佚名
【期刊名称】《国际学术动态》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】由中国计算机学会和IEEE北京分部联合主办的第11届IEEE计算机辅助设计与图形学国际学术会议(IEEECAD/Graphics2009)于2009年8月19—
21日在安徽省黄山市举行。
本届会议由浙江大学CAD&CG国家重点实验室和合
肥工业大学联合承办,会议得到了国家自然科学基金委和浙江省自然科学基金委的资助。
大会主席为潘云鹤院士、Nadia Thalmann院士和周孟奇教授。
【总页数】3页(P34-36)
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.72
【相关文献】
1.计算机辅助设计与计算机图形学方向的博士论文题目汇编(19) [J],
2.计算机辅助设计与计算机图形学方向的博士论文题目汇编(20) [J],
3.计算机辅助设计学科的建设与发展——北京理工大学计算机辅助设计学科创始人刘明业 [J], 慈林林;王志英
4.计算机辅助设计及其未来 [J], 张鸿鸣
5.计算机辅助设计在现代家具中的应用——评《家具计算机辅助设计微课图解教程》[J], 黄晨晖
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前 言石教英浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江大学计算机学院jyshi@近年来,随着计算机图形软硬件技术日益进步和应用需求不断增长,计算机图形学研究和应用呈现出以下几个特点:(1)模型复杂度急剧增大。
随着三维扫描、计算机辅助设计和科学仿真等技术的提高,几何建模变得更加方便,模型的几何复杂度也越来越大,包含上千万甚至数十亿几何图元的模型变得十分普遍。
这些模型数据精度高,能保留原始模型的细节特征,对机械制造、生命科学、军事仿真、建筑规划、文物保护、影视游戏等诸多领域具有重要价值。
(2)场景对象更加复杂。
随着几何、材质、物理建模技术以及运动捕获技术的提高,虚拟场景中对象类型越来越多,对象属性也变得更加复杂。
对象状态可能为静态,也可能由用户控制或程序驱动而动态变化;对象表示可能采用几何表达方式,也可能采用基于图像的表达方式,甚至两者相结合的表达方式;对象属性除了包含几何和材质属性外,也可能包含物理属性,以及交互和智能等高级属性。
(3)绘制真实感要求更高。
随着材质获取、建模和编辑技术的提高,以及对绘制算法的不断研究,许多应用不但要求表现模型的复杂外观效果,例如头发、皮肤、蚀刻等效果,还要求表现复杂的全局光照明效果,例如镜面反射、透射、阴影、衍射、色渗等效果。
(4)显示分辨率呈数量级递增。
多年来,单屏显示分辨率一直局限在1024x1024数量级上,成为制约图形显示能力的瓶颈。
近年来,多屏拼接显示技术的发展和成熟使得大范围、可伸缩、高分辨率的沉浸式显示设备,例如CAVE 和大屏幕投影墙,得到越来越广泛的应用。
这类显示设备通过提高显示分辨率来提供更加精细的绘制结果,能极大增强人们在虚拟环境中的沉浸感,提高虚实合一的程度,同时此类技术要求能同时处理十倍甚至百倍单屏显示的数据量,从而对图形绘制性能提出了新的要求。
上述新的应用特点加上对真实感与实时性统一的要求,最终反映在提高绘制性能的追求上。
自20世纪90年代以来,单机图形处理器(GPU)性能快速提高,分布并行图形绘制技术呈现蓬勃发展的势头,成为提高绘制性能的两个主流方向。
分布并行图形绘制硬件系统从最初的专用并行图形绘制硬件,发展到日益成熟的基于PC集群(PC cluster)的并行绘制系统,以及目前最新的基于图形集群(graphics cluster)的并行绘制系统和基于网格(grid)的并行绘制系统。
分布并行图形绘制软件系统从基于绘制指令分布的并行绘制系统,发展到基于场景数据分布的并行绘制系统,以及集成多种绘制加速算法的并行绘制系统。
与通用计算GPU(GPGPU)应用类似,由这些软硬件组成的高性能分布并行绘制系统不仅可以用于要求极高图形处理能力的应用领域,例如大规模虚拟战场仿真、大规模流体仿真和可视化、大型飞机CAD模型可视化、海量医学图像分析及其可视化、时变海量高维信息可视化等,还可以用于其他需要大量计算能力的应用领域,例如大规模数值分析、海量信号处理、海量数据库检索等。
浙江大学计算机辅助设计与图形学(CAD&CG)国家重点实验室分布并行图形绘制研究团队近十年来,先后有12名博士生、5名硕士生(详见文后附表),在国家973项目“虚拟现实基础理论与算法”(2002CB312105)支持下,围绕分布并行图形绘制技术的各个方向进行深入系统的研究,取得了一批研究成果,发表了一批高质量的学术论文。
本书集中汇聚了这些研究成果是一件十分有意义的事。
这部专著是集体劳动的结晶,我作为项目负责人和研究生的导师,策划和组织了本书的编写工作,在封面上以主编名义署名,各章作者分别在目录和相关章节后署名,以体现知识产权保护和文责自负的精神。
分布并行图形绘制研究方向的形成和得以坚持的原因是多方面的。
最初的动机是出于“还债”心理,我自1973年进浙江大学无线电系计算机教研组,从原苏联列宁格勒大学物理系核物理专业毕业,而改行从事计算机专业研究,最初是从研制小型计算机硬件做起的。
后来一直工作于计算机系统结构教研组(计算机系统研究所)。
80年代后期,经学校推荐从事浙大“计算机辅助设计与图形学国家重点实验室”组建工作,1989-1998年,任实验室主任。
实验室初创阶段需要集中人力和物力做好做强计算机辅助设计和计算机图形学这两个方向,我作为实验室负责人,责无旁贷把我的团队整个投到实验室主流方向上,长达10年之久。
这段时期我有足够业绩通过学校考核指标,但我经常扪心自问,我的业绩是无法向计算机系统研究所交待的。
因此我一直对系统所的多届领导心存感恩和愧疚之心,感谢他们的宽容,感谢多年来他们一直容许我名列系统所之下,却致力于CAD&CG国家重点实验室的工作。
同时,我也希望有朝一日能有所回报,能重新进行计算机体系结构的研究。
于是,在90年代后期,我选择了分布并行处理系统与图形算法相结合的并行图形绘制技术及其应用这一新的研究方向,这便是前面“还债”的含义。
这一方向能够坚持至今,离不开国家973项目“虚拟现实基础理论与算法”(编号2002CB312105)的支持。
我们的团队在这一项目中承担了课题五“分布式虚拟环境”中“分布并行图形绘制技术”等课题。
承担国家973项目使我们的研究目标更明确,即研究面向分布式虚拟环境的并行绘制技术。
分布式虚拟环境的特点是绘制资源分布,场景规模大,数据类型复杂,真实感要求高,实时性要求强,以及大多需要采用高分辨率的多屏拼接显示技术。
我们针对上述特点,提出并实现了全新的并行绘制体系结构和集成多种绘制加速算法的并行绘制系统PSG。
我们的PSG系统既支持OpenGL API,也支持Direct3D API(D3DPR);适用于PC集群,也适用于Grid环境,具有较强的软硬件适用性,以及较广的应用性。
PSG系统在体系结构与加速算法上都有较高的创新性。
这里还要感谢国际学术交流对我们的帮助。
自1996年我进入ACM SIGGRAPH 教育委员会,任亚洲代表达10年之久。
在这10年里,每年均获全额资助出席ACM SIGGRAPH大会,因而得以及时获得学科最新动态和信息。
这种学术交流使我和我的团队得益匪浅。
例如,我们及时抓住了2001年ACM SIGGRAPH大会上Stanford大学报告的WireGL工作,组织学生细读这篇论文,重复这项工作,但是始终缺乏感性认识,工作进步不快。
2002年春,我作为ACM SIGGRAPH执行委员会委员候选人,在旧金山湾区参加一次工作会议后,有机会参观Stanford大学著名的计算机图形学实验室,亲眼见到了WireGL整个软硬件系统和演示,一下子对它的先进性、实用性和技术难度有了很强的感性认识,使我立刻感觉到我们应该加速研制同类系统,并感到完全有能力研制它。
回国后,我立即着手推动基于PC集群并行绘制系统的研制工作。
2006年,我们实验室自行研制的PC集群和多屏拼接显示系统已经成功运行了一段时间,但颜色和亮度拼接均匀度均未获圆满解决,团队受到多种技术因素的困扰,似乎这是一个不可解决的问题。
恰好在同年5月初,我参加了德国Encarnacao教授65岁生日庆典,有机会参观了他的研究所(IGD-FhG),看到了IGD研制的多屏拼接显示系统完美的亮度与颜色拼接效果,并索取了有关技术资料,并以此推动了实验室该项技术问题的解决。
在此,我列举了一些从国际学术交流中的得益,还有一层意思,就是针对今天普遍存在的热衷于日常事务但却忽略业务进修和轻视国际学术交流的倾向,希望引起大家重视。
本书系统的介绍了分布并行图形绘制的基础知识、体系结构、绘制加速算法以及典型的应用系统,全书的内容包括三篇:基础篇包括第1~3章,主要介绍与分布并行图形绘制技术相关的计算机图形学基础知识。
技术篇包括第4~12章,集中介绍分布并行图形绘制的关键技术和本团队在该领域取得的研究成果。
应用篇包括第13~15章,主要介绍本团队研发的分布式图形绘制应用系统。
本书集成了我们团队的研究成果,还包含相关研究领域中丰富的综述资料和参考文献,以及对未来研究方向的分析与展望。
本书的出版对推动我国高性能图形绘制技术的研究与发展具有重要的意义,对高性能图形绘制领域的研究和开发人员具有较高的参考价值,而且许多章节对从事计算机图形绘制和处理技术(如可见性剔除、多分辨率建模、存储访问优化、网格压缩等)研究的人员同样具有较大的参考价值。
本书介绍的基于PC集群的分布并行绘制技术与系统与国际上已报道的相比具有以下特点:(1)基于动态绘制组的体系结构以及基于节点迁移的负载平衡策略,通过动态增加绘制节点提高绘制能力,达到负载平衡的并行绘制性能,特别适用于任务划分方式相对固定的应用,如采用多屏拼接显示的应用。
(2)复式嵌套绘制流水线组织机制,能自适应的构建混合sort-first和sort-last的并行绘制模式,可有效处理不同的屏幕空间图元分布情形。
(3)异构数据场景图,可包含不同异质场景对象,降低上层应用程序与底层并行绘制系统偶合的复杂性,并且在与其他系统对接时,如分布式仿真系统,能有效地完成数据通信,降低数据冗余,提高数据管理效率。
(4)集成多种绘制加速技术,包括基于预测的可见性剔除、可变粒度的多分辨率表示、分布外存绘制框架、多分辨率表示缓存优化技术、面向并行绘制的网格压缩和条带化技术,能进一步提高分布并行绘制系统的绘制性能,可有效处理大规模虚拟场景,保证系统的交互性能。
(5)研制的支持Direct3D API并行的并行绘制系统D3DPR,可支持应用程序透明化并行执行和GPU着色器(shader)并行执行,具有较强的软件通用性。
(6)首次实现了基于网格的分布仿真、并行绘制和可视化集成系统,提出了支持多种应用的网格体系结构、动态资源分配与管理方法和灵活的数据管理框架。
(7)适用于不同显示终端,可以是单机显示屏幕,也可以是多屏拼接显示投影墙。
最后我要感谢CAD&CG国家重点实验室提供的良好学术环境,以及实验室主任鲍虎军教授对并行绘制方向的大力支持。
2002年实验室立项研制基于PC集群的多屏拼接显示系统投入经费达200万元,并获成功,成为实验室一个先进的公共软硬件平台,对促进实验室的高性能图形绘制技术研究及其应用发挥了很好的作用。
最后,再次感谢我们团队中的每一位成员,特别是已经走上工作岗位仍积极参加本书写作的毕业生,他们是彭浩宇博士(浙江工商大学)、王总辉博士(浙江大学)、李超硕士(阿里巴巴云计算)、秦爱红博士(浙江传媒学院)、刘真博士(杭州电子科技大学)、李岩博士(超威半导体上海有限公司)、杨珂博士(微软中国有限公司)、熊华博士(杭州实时数码科技有限公司)、仇应俊硕士(阿里巴巴中国有限公司)和张亚萍博士,感谢他们在本职工作之余,为本书出版所作的贡献。
我还要特别感谢熊华和张亚萍两位花费大量时间,帮助我整理文稿和协助对外联系工作,没有他们帮助,就没有本书的成功。