基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪加速算法

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kdtree最近邻算法

kdtree最近邻算法Kdtree最近邻算法是一种基于树结构的空间数据索引技术，用于处理有关空间上的数据搜索、排序和分类的问题，是一种先进的、高效的数据结构及查找算法。

本文将首先介绍Kdtree最近邻算法的基本原理及其优缺点，其次以一个具体的实例介绍其如何运用。

最后根据Kdtree最近邻算法的实际应用探讨其未来发展方向。

Kdtree最近邻算法是一种基于kd-Tree算法的优化技术，它通过kd-Tree结构分割空间从而正确地找到最近邻点，从而实现最高效的排序功能。

Kdtree最近邻算法可以通过不同的搜索策略和索引结构，加快空间数据的检索速度，实现更高效率的搜索，从而满足实际应用的需求。

Kdtree最近邻算法的优势在于它拥有良好的索引性能和存储效率，可以更精确地找出最近的数据点，而且在构建kd-Tree时，也可以更具有灵活性，更容易扩展，使用更加简单。

尽管Kdtree最近邻算法的优势明显，但是它的缺点也是显而易见的，它对内存的需求比较大，并且需要大量的计算，在超大规模数据处理时会出现性能的下降。

以房地产价格预测为例，我们可以使用Kdtree最近邻算法，进行房地产价格的空间搜索，最终实现相近区域房价的获取和预测。

首先，根据我们获取的价格数据，对其进行构建kd-Tree，从而实现对数据的分割和空间划分，然后再根据我们知道的特定区域信息，搜索最近邻点，最终获取当前区域的价格，最后进行价格的综合判断，从而进行价格预测。

基于Kdtree最近邻算法的实际应用，其未来的发展方向将是更多的实际应用，更加广泛的应用场景。

由于Kdtree最近邻算法的优势明显，它在空间搜索方面有着不少的优势，将会被应用到更多的领域，如基于地理位置的社交网络、自动驾驶、无人机等领域，以满足实际需求。

综上所述，Kdtree最近邻算法是一种先进的、高效的空间数据索引技术，它通过kd-Tree结构分割空间从而能够更准确地找到最近邻，拥有良好的存储效率和索引性能，可以加快空间数据的检索速度，实现更高效率的搜索，被应用到基于地理位置的社交网络、自动驾驶、无人机等领域。

基于复杂场景图的光线追踪渲染的Kd_tree构造

第28卷第10期计算机应用与软件Vol.28No．102011年10月Computer Applications and Software Oct．2011基于复杂场景图的光线追踪渲染的Kd-tree 构造陈立华王毅刚（杭州电子科技大学图形图像研究所浙江杭州310018）收稿日期：2010－09－01。

陈立华，硕士生，主研领域：虚拟现实。

摘要在基于光线跟踪等的全局光照绘制中，改良空间划分结构一直是各种加速策略中重要的方法之一。

对常见的空间结构构建方法进行研究，针对复杂室内场景提出一种快速的分区构建方法。

首先，算法并不直接将整个空间进行剖分，而是采用分组策略，结合包围盒进行判断，将具有一定空间联系的场景实体合并成一定数量的组；之后，对每个组使用优化后的Kd-tree 构建细分结构，并提出合理的终止条件。

与以往的方法相比，该方法构建的加速结构更适合于基于场景图构建的复杂室内环境，为快速生成真实感图形提供了有效的手段。

关键词全局光照光线跟踪Kd-tree场景图离线渲染中图分类号TP37文献标识码AKD-TREE CONSTRUCTION OF RAY-TRACING RENDERINGBASED ON COMPLEX SCENE-GRAPHChen LihuaWang Yigang（Institute of Computer Graphics ，Hangzhou Dianzi University ，Hangzhou 310018，Zhejiang ，China ）AbstractIn global illumination rendering based on ray-tracing or on something else ，the improvement of spatial partition structure hasalways been one of the important methods in various acceleration policies．This paper focuses on the study of common construction approaches of spatial structure ，proposes a fast partition construction method aiming at complex indoor scenes．Firstly the authors use a grouping strategy instead of dividing the whole space directly ，and combine the scene entities which are spatial associated to a certain extent into a sum of render-groups according to the judgement made in consideration with the bounding box．Then they use the optimised Kd-tree to construct sub-structures for each group ，and put forward reasonable termination condition．Compared with previous methods ，the accelerated structure constructed by this algorithm is more adapted to the complex indoor scene constructed based on scene graph．It provides an effective means to fast generation of realistic graphics．KeywordsGlobal illuminationRay-tracingKd-treeScene graphOffline rendering0引言在高质量真实感图形绘制领域，光线跟踪算法一直是生成逼真场景图像的主要应用的算法之一，其原理简单、易于实现，并且可以生成各种逼真的视觉效果，因而在CAD 及图形学各个领域得到了广泛的应用。

光线跟踪算法

光线跟踪算法简介光线跟踪算法（Ray Tracing）是一种基于物理光学原理的图像渲染技术。

它通过模拟光线与物体之间的相互作用，计算出每个像素点的颜色和亮度，从而生成逼真的图像。

光线跟踪算法被广泛应用于电影、游戏和虚拟现实等领域，其高度真实感和精细度使其成为渲染器的重要组成部分。

原理光线跟踪算法通过追踪从摄像机发出的光线来计算图像中每个像素点的颜色。

具体步骤如下：1.发射光线：从摄像机位置发射一条射向屏幕上特定像素点的光线。

2.碰撞检测：判断发射出去的光线是否与场景中的物体相交。

3.计算交点：如果相交，则计算出交点的位置和法向量。

4.光照计算：根据交点处的材质属性和入射光方向，计算出该点处的颜色。

5.反射和折射：对于反射或折射的材质，根据反射率和折射率发射新的光线。

6.阴影计算：对于有阴影的交点，计算出阴影的颜色。

7.递归追踪：对于反射或折射光线发生碰撞的情况，递归地进行光线跟踪。

8.终止条件：当达到最大递归深度或光线强度过低时，终止追踪。

算法优化光线跟踪算法是一种计算密集型任务，对计算机性能要求较高。

为了提高渲染速度和效果，常采用以下优化技术：辅助结构为了加速碰撞检测过程，可以使用辅助数据结构来存储场景中的物体信息。

常见的辅助结构包括包围盒层次结构（Bounding Volume Hierarchy）和kd树（kd-tree）。

这些结构可以通过减少相交测试次数来降低渲染时间。

并行计算光线跟踪算法天然适合并行计算。

可以利用多核处理器、图形处理器（GPU）等并行架构来加速渲染过程。

并行计算可以同时处理多条光线，提高渲染速度。

采样与抗锯齿为了减少图像中的锯齿和噪点，可以在每个像素上进行多次采样，并对结果进行平均。

常见的采样方法包括均匀采样、随机采样和蒙特卡洛采样。

光线追踪优化光线跟踪算法中，大部分光线都不会与物体相交，因此可以通过加速结构来跳过这些无效的光线。

常见的加速结构包括光线束（Ray Binning）和光线包（Ray Packet）。

KdTree算法详解

KdTree算法详解kd树（k-dimensional树的简称），是⼀种分割k维数据空间的数据结构，主要应⽤于多维空间关键数据的近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)。

⼀、Kd-tree其实KDTree就是⼆叉查找树（Binary Search Tree，BST）的变种。

⼆叉查找树的性质如下：1）若它的左⼦树不为空，则左⼦树上所有结点的值均⼩于它的根结点的值；2）若它的右⼦树不为空，则右⼦树上所有结点的值均⼤于它的根结点的值；3）它的左、右⼦树也分别为⼆叉排序树；例如：如果我们要处理的对象集合是⼀个K维空间中的数据集，我们⾸先需要确定是：怎样将⼀个K维数据划分到左⼦树或右⼦树？在构造1维BST树类似，只不过对于Kd树，在当前节点的⽐较并不是通过对K维数据进⾏整体的⽐较，⽽是选择某⼀个维度d，然后⽐较两个K维数据在该维度 d上的⼤⼩关系，即每次选择⼀个维度d来对K维数据进⾏划分，相当于⽤⼀个垂直于该维度d的超平⾯将K维数据空间⼀分为⼆，平⾯⼀边的所有K维数据在d维度上的值⼩于平⾯另⼀边的所有K维数据对应维度上的值。

也就是说，我们每选择⼀个维度进⾏如上的划分，就会将K维数据空间划分为两个部分，如果我们继续分别对这两个⼦K维空间进⾏如上的划分，⼜会得到新的⼦空间，对新的⼦空间⼜继续划分，重复以上过程直到每个⼦空间都不能再划分为⽌。

以上就是构造 Kd-Tree的过程，上述过程中涉及到两个重要的问题：1. 每次对⼦空间的划分时，怎样确定在哪个维度上进⾏划分；2. 在某个维度上进⾏划分时，怎样确保建⽴的树尽量地平衡，树越平衡代表着分割得越平均，搜索的时间也就是越少。

1、在哪个维度上进⾏划分？⼀种选取轴点的策略是median of the most spread dimension pivoting strategy，统计样本在每个维度上的数据⽅差，挑选出对应⽅差最⼤值的那个维度。

基于OpenCL的实时KD—Tree与动态场景光线跟踪

ＬｕＨｅｑｉ，ＢａｏＰｅｎｇ，ａｎｄＦｅｎｇＪｉｅｑｉｎｇ
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣＡＤ＆ＣＧ。ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８）
Ｊｕｌｙ２０１３
基于ＯｐｅｎＣＬ的实时ＫＤ— Ｔｒｅｅ与动态场景光线跟踪
卢贺齐，鲍鹏，冯结青
（浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室（ｊｑｆｅｎｇ＠ｃａｄ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）杭州３１０００１３年７月
计算机辅助设计与图形学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ — ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ
Ｖｏ１．２５Ｎｏ．７
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅｔｏａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｒａｙ — ｔｒａｃｉｎｇｏｎｌｙｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒｓｐｅｃｉｆｉｅｄＧＰＵｏｒｍｕｌｔｉ — ｃｏｒｅＣＰＵ，ｉｔｉｓｃｈａｌｌｅｎｇｅｔｏｄｅｓｉｇｎａｃｒｏｓｓｐｌａｔｆｏｒｍｒａｙ — ｔｒａｃｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｒｅａｌ — ｔｉｍｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｉｓ

一个新的线索KD树并行算法

度。
关键词：三维场景渲染；线索ＫＤ树；并行算法；ＳＭＤ平台Ｉ中图分类号：Ｔ１Ｐ３９文献标识码：Ａ文章编号：１０．１８２１）５０４．５０３０５（０１０—０６０
ＡｖｌｇｒｔｍｆｕｄＫＤ－ｒｅｏＩＤｃｉｅｔｒＮｏｅｏｉｈｏｅＡｌＣｌｔｅｎＳＭＡｒｈｔｃｕｅ
第５期
焦良葆等：一个新的线索ＫＤ树并行算法
的这种组织关系，跨越空单元来直接找到包含物
合Ｔ（常采用三角片图元）及空间（常采通通用ＡＢＡＢ轴对称绑定盒）；最佳分割平面尸一般
摘
要：Ｋ树是三维场景渲染中常用的空间加速算法。由于ＳＭＤ计算平台不ＤＩ
支持递归操作，导致ＫＤ树在ＧＵ上的应用受到限制，因此提出了一个新的基于ＳＭＤ架ＰＩ构的并行ＫＤ树算法。通过创建时对ＫＤ树线索化，不仅省去堆栈使用，因无需回溯到根且节点而减少大量无效遍历操作，实现了基于ＧＵ的高效并行加速。实验结果表明，Ｐ线索ＫＤ树算法每秒计算的光线数与传统算法相比，高３８提～倍不等，最终显著提高光线跟踪渲染速
ＪＡＯａｇｂｏＣＩＬｉｎ－ａ，ＨＥＲｕ，ＺＮｉＨＡＮＧｉｎＪａ
（ｃｏｌｆｏＳｈｏｏＣｍｍｕｉａｏ，ｎｉｇｎｔｕｅｆｅｈｏｏｙＮｎｉｇｉｇｕ１１７ＣｉｎｃｔｎＮａｊｓｔＴｃｎｌ，ａｊａｓ６，ｈｎｉｎＩｉｔｏｇｎＪｎ２１ａ）
２１０１年

基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪加速算法

基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪加速算法摘要本文介绍了一种基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪算法。

该算法利用GPU的高度并行计算能力充分优化了光线跟踪算法的性能。

关键词KD-Tree;GPU;光线跟踪本文提出的算法在GPU内核函数中模拟了栈的行为,有效的对于KD-Tree进行深度遍历,从而提升了光线遍历求交的性能。

本文的并行算法相对于传统的单核处理器的串行算法加速高达50倍。

1 光线跟踪简介光线跟踪时一种全局光照渲染技术[1],可以生成照片级质量的图片,可以很好的支持反射、折射和阴影等效果。

随着可编程GPU技术的发布,更多的学者用GPU并行计算光线跟踪,从而得到了一定程度的优化,使得光线跟踪技术速度上升了很多。

但是实时的光线跟踪渲染技术仍然是很大的挑战。

2 本文的光线跟踪算法本文利用CUDA架构,充分发掘GPU的硬件性能,改进了传统光线跟踪算法的性能。

2.1 光线跟踪算法概述首先,算法根据光栅化的原理[2],生成覆盖每个像素的三角形索引。

然后并行生成一级光线,一级光线可以直接与其相对应的三角形求交,而不用进行KD-Tree 的遍历。

因为三角形与光线是已知相交的,所以其求交算法可以简化为光线与平面相交,从而进一步改进了光线跟踪算法的性能。

在一级光线求交结束后,算法对于交点进行着色过程。

本文的着色算法应用的是经典的Phong局部光照模型。

与局部光照模型不同的是,在着色过程中,会通过一条阴影光线计算光照中的阴影,从而实现像素级别的阴影效果。

在着色过程中,每个像素的着色是有单独的线程完成的,因为像素着色之间是互不干扰的,这样可以最大化的利用GPU的硬件能力优化算法中。

在像素着色过程中,有的三角形的材质是有折射或反射属性的,根据三角形的材质属性,算法会生成二级光线。

在二级光线生成后,重复上述循环。

不过二级光线的求交过程是需要通过遍历KD-Tree进行的。

二级光线的着色结果会累加到相应的像素中,从而实现了折射和反射的效果。

光线追踪算法的GPU加速算法(学习版)

加速构建KD树的方法（声明：本文仅为笔者的相关整理和理解）摘要：光线追踪算法是用来生成照片逼真的渲染效果最有前途的算法之一。

然而，算法的计算开销使算法远达不到实时显示效果。

许多学者提出了不同的改进，不断加速光线追踪算法。

在本文中，我们将介绍一些的改进方法的关键步骤，例如GPU构建kd树，和专用硬件加速引擎。

关键词：KD树光线追踪 GPU 硬件A Method Of AcceleratingThe Construction Of KD-TreeAbstract: The ray tracing algorithm is one of the most promising algorithms, which is used to generate photo realistic rendering effects. However, the expense cost of computing puts the real time ray tracing far from reaching. Many scientists come up with different improvements to stand closer to, real time ray tracing, the terminal goal. In this paper, we will introduce some key points of certain outstanding improvements, such as, constructing the KD tree on GPU, and dedicated hardware acceleration engine. Key words: KD Tree ray tracing GPU hardware一、简介光线追踪算法在真实感填充方面的效果非常出色，考虑了不同方向反射光线与折射光线对空间特定点亮度的影响，通过多次的迭代达到真实的效果。

kdtreesearchparamhybrid 法方向计算

kdtreesearchparamhybrid 法方向计算1. 引言1.1 概述本文将介绍一种名为KdTreeSearchParamHybrid法的方向计算方法。

该方法是基于Kd树搜索参数的一种改进算法，在处理复杂的方向计算问题时具有重要意义。

1.2 文章结构本文共分为五个部分。

首先，引言部分将对本篇文章进行概览和总览。

然后，第二部分将详细介绍KdTreeSearchParamHybrid法的算法原理和应用场景。

第三部分将阐述Kd树搜索参数的具体说明和定义。

接着，第四部分将对KdTreeSearchParamHybrid法方向计算方法的优势与局限性进行深入分析。

最后，结论与展望部分总结全文，并提出未来研究的展望和建议。

1.3 目的本文旨在介绍KdTreeSearchParamHybrid法方向计算方法，并探讨其在解决复杂方向计算问题中所具备的优势和局限性。

通过对这一方法及其相关参数的详细描述和分析，读者能够更好地理解该方法并在实际应用中进行合理运用。

同时，本文也期望为未来相关研究提供新的思路和方向。

通过探索改进现有算法或发展新的方法，可以进一步提升方向计算领域的研究成果和应用效果。

2. KdTreeSearchParamHybrid 法方向计算:2.1 KdTreeSearchParamHybrid 算法介绍: KdTreeSearchParamHybrid 法是一种高效的数据结构和算法结合的搜索方法，用于在数据集中快速查找最近邻点。

它利用k-d树（k-dimensional tree）这一多维空间索引结构进行搜索操作。

KdTreeSearchParamHybrid 算法通过同时使用kd 树的搜索和参数化hybrid 方式来计算目标方向。

2.2 算法原理:KdTreeSearchParamHybrid 算法的原理基于kd 树和参数化hybrid 的特点。

首先，kd 树是一种二叉树结构，能够将多维空间划分为更小的区域，并将点分布到不同的叶节点中。

光线跟踪算法

光线跟踪算法光线跟踪算法是一种计算机图形学中常用的渲染技术，它可以通过模拟光线在场景中的传播来生成逼真的图像。

下面将从算法原理、实现方法和应用领域三个方面详细介绍光线跟踪算法。

一、算法原理光线跟踪算法是基于物理光学原理的一种渲染技术。

它模拟了光线在场景中的传播过程，从而得到了每个像素点上的颜色值。

具体来说，该算法可以分为以下几个步骤：1. 发射光线：从视点出发，沿着每个像素点与场景中物体相交的方向发射一条光线。

2. 求交点：对于每条发射出去的光线，求解它与场景中所有物体的交点，并记录离视点最近的交点。

3. 计算颜色：根据交点处物体表面材质属性和入射光线方向计算出该点上的颜色值。

4. 递归追踪：如果该物体表面具有反射或折射性质，则需要继续追踪反射或折射出去的光线，直到光线不再与场景中的物体相交为止。

5. 合成图像：将所有像素点的颜色值合成为最终的图像。

二、实现方法光线跟踪算法的实现需要解决以下几个问题：1. 光线与物体相交的求解：可以使用射线-物体求交算法，如Möller-Trumbore算法、Bresenham算法等。

2. 材质属性和光照模型：可以使用经验公式或物理模型计算出材质表面反射、折射和吸收光线的程度。

常用的光照模型包括Lambert模型、Phong模型等。

3. 递归追踪：需要设置最大递归深度，避免无限递归导致程序崩溃。

4. 加速结构：对于大规模场景，需要使用加速结构来提高渲染效率。

常用的加速结构包括kd-tree、BVH树等。

三、应用领域光线跟踪算法广泛应用于计算机图形学领域。

它可以生成逼真的图像，并且可以处理复杂场景中各种反射和折射现象。

具体应用包括：1. 动画电影制作：光线跟踪算法可以生成高质量的特效场景，如爆炸、火焰、水面等。

2. 游戏开发：光线跟踪算法可以用于实时渲染，提高游戏画面质量。

3. 建筑设计：光线跟踪算法可以模拟室内外光照情况，帮助建筑师进行设计和评估。

4. 医学图像处理：光线跟踪算法可以模拟X射线和CT扫描等医学成像技术，帮助医生进行诊断和手术规划。

基于kdtree加速的点云数据配准技术对策

独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成桌，也不包合为获得皇纵髦威其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名：刍ｒ柢名午签字日期．矽蜱多月多日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解皇铭叔大莓有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人授权童锚，扶扎雪可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存，汇编学位论文．（保密的学位论文在解密后适用本授权书）糊姗娩午讯名手撇名：曲毛耳签字日期：矽ｌ弓年Ｚ月‘日签字日期：二口哆年Ｉ多月参日学位论文作者毕业去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：安徽大学硕士学位论文基于ｋｄ－ｔｒｅｅ加速的点云数据配准技术研究准算法的数据配准机制，研究ＩＣＰ算法在海量点云数据配准中存在的问题。

将ｋｄｏｔｒｅｅ对数据组织管理的算法与传统的ＩＣＰ数据配准算法相结合，利用基于ｋｄ－ｔｒｅｅ结构可以对点云数据快速搜索的优势，代替传统ＩＣＰ算法的迭代搜索过程，改进ＩＣＰ算法。

模拟实验表明，通过对ＩＣＰ算法进行加速，提高了该算法的配准速度和配准精度，使该算法应用性更强。

本文最后设计了点云数据配准系统，通过本文使用的激光三维扫描仪获取点云数据，并对其进行配准，配准结果与模拟实验相似。

关键词：激光三维扫描；点云数据；数据配准；ＩＣＰ算法；ｋｄ．ｔｒｅｅ安徽大学硕士学位论文基于ｋｄ－ｔｒｅｅ加速的点云数据配准技术研究ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｉｅｓｈｏｗｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｅａｒｃｈｅｆｆ商ｃｉｅｎｃｙａｎｄｔｈｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｓｐｅｅｄｂｙｏｒｇａｎｉｚｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｉＩｌｇｄａｔａ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａＣａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｔｈｒｅｅ·ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｌａｓｅｒｓｃａｎｎｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ、柝ｔｈｏｔｈｅｒｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａ，Ｗｅｆｉｎｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉｓｔｅｄｉｎｔｈｅｄａｔａｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙａｌｅｕｓｅｄｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅｓｃａｔｔｅｒｅｄｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ．Ｔｈｅｔｈｅｓｉｓａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅｕ∞ｏｆｋｄ－ｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｏｒｇａｎｉｚｅａｎｄｍａｎａｇｅｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ．Ｔｈｅｎｔｈｅｔｈｅｓｉｓｅｘｐｌｏｒｅｓｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｈｅｕｓｅｏｆｋｄ－ｔｒｅｅｔｏｄｏｔｈｅｑｕｅｒｙ，ｉｎｓｅｒｔａｎｄｄｅｌｅｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｏｆｐｏｉＩｌｔｃｌｏｕｄｄａｔａ．Ｉｔａｌｓｏｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｋｄ－ｔｒｅｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｏｎｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｓｉｎｇｋｄ—ｔｒｅｅｔｏｓｔｏｒｅａｎｄｍａｎａｇｅｐｏ硫ｃｌｏｕｄｄａｔａＣａｎｎｏｔｏｎｌｙｏｒｇａｎｉｚｅｔｈｅｓｃａｔｔｅｒｅｄｄａｔａｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄａｔａｓｅａｒｃｈ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ＩｔａｌｓｏａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｄａｔａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＩＣＰｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｐｏｉｎｔｓｏｕｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍＯｉｌｔｈｅｍａｓｓｉｖｅｐｏｍｃｌｏｕｄｄａｔａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｋｄ－ｔｒｅｅｆｏｒｔｈｅｄａｔａｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｌｌｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＩＣＰｄａｔａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｉｎｓｔｅａｄｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍＣａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｉｔｅｒａｔｉｖｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｃｅｓｓｆｏｒｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｂｙｕｓｉｎｇｋｄ－ｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｐｅｅｄａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｒｏｎｇｅｒ．Ｉｎｔｈｅｌａｓｔｐａｒｔ，ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｄｅｓｉｇｎｓｔｈｅｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｐｏｉｍｃｌｏｕｄｄａｔａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｏｏｂｔａｉｎｐｏｉＩｌｔｃｌｏｕｄｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｔｈｒｅｅ·ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｌａｓｅｒｓｃａｎｎｅｒｕｓｅｄｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ．Ｔｈｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｓｅｒｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｃａｎｎｉｎｇ；ｐｏｉｌｌｔｃｌｏｕｄｄａｔａ；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｋｄ－ｔｒｅｅ目录目录摘要…………………………………………………………………………………………………………………………．．ＩＡｂｓｔｒａｃｔ……………………………………………………………………………………………………………………．ＩＩＩＥｊｊ畏…………………………………………………………………．………………………………………………………、，图索引……………………………………………………………………………………………………………………．ｖ¨ＡｐｐｅｎｄｉｘＦｉｇｕｒｅＩｎｄｅｘ……………………………………………………………………………………………．．ＶＩＩＩ第一章绪论…………………………………………………………………………………．．１１．１研究背景与意义………………………………………………………………………１１．１．１研究背景………………………………………………………………………１１．１．２研究意义………………………………………………………………………１１．２三维激光扫描技术研究现状与发展趋势……………………………………………．２１．３激光三维扫描技术的应用领域………………………………………………………．５１．４本文的主要内容与结构安排…………………………………………………………６１．４．１本文主要内容…………………………………………………………………．６１．４．２论文结构安排…………………………………………………………………７第二章点云数据的获取……………………………………………………………………．．８２．１点云数据获取方法分类………………………………………………………………８２．１．１接触法…………………………………………………………………………．．８２．１．２非接触法………………………………………………………………………８２．一２本文采用的设备介绍２．３点云数据的特点……………………………………………………………………。

GPU上KD树的射线追踪加速系统及KD树输出方法

GPU上KD树的射线追踪加速系统及KD树输出方法KD树在射线追踪中被广泛应用于提高渲染效率。

GPU上的KD树射线追踪加速系统利用GPU的并行计算能力和高带宽内存，有效地加速射线追踪过程。

本文将介绍GPU上KD树的射线追踪加速系统的基本原理和KD树的输出方法。

1.GPU上KD树的射线追踪加速系统(1)建立KD树：首先，需要将场景中的几何对象按照其中一种准则划分成子空间。

然后，对每个子空间递归地构建KD树，直到满足其中一种终止条件。

此步骤通常在CPU上进行。

(2)KD树的层次遍历和空间划分：在建立KD树之后，需要对树进行层次遍历，以确定每个子节点的位置和索引。

此步骤可以在CPU上进行，也可以利用GPU的并行计算能力在GPU上进行。

(3)KD树的存储和压缩：为了在GPU上高效地利用GPU的高带宽内存和缓存，需要对KD树进行存储和压缩。

一种常用的方法是通过将树节点按照树的层次进行存储，以便访问相邻节点时可以更好地利用缓存。

(4)射线和KD树的相交测试：对于每条射线，需要对其与KD树进行相交测试，找到射线与场景中几何对象的最近相交点。

此步骤通常在GPU 上进行，并且可以利用GPU的并行计算能力进行加速。

2.KD树的输出方法在进行KD树的射线追踪过程之后，可以根据需要输出不同的结果。

(1)最近相交点：对于每条射线，可以输出与射线最近的相交点的位置和法线等信息。

(2)可见性测试：根据KD树的射线追踪结果，可以进行可见性测试，判断一个物体是否在另一个物体的视野内。

(3)阴影计算：根据KD树的射线追踪结果，可以进行阴影计算，确定一个物体是否处于其他物体的阴影之中。

(4)光线传播：根据KD树的射线追踪结果，可以进行光线传播，计算光线在场景中的传播路径和能量衰减等信息。

总结：GPU上KD树的射线追踪加速系统通过利用GPU的并行计算能力和高带宽内存，可以显著提高射线追踪的效率。

对于不同的应用需求，可以根据KD树的输出方法输出不同的结果，如最近相交点、可见性测试、阴影计算和光线传播等。

GPU光线跟踪算法加速结构研究

<div class="article_tit"> GPU光线跟踪算法加速结构研究 </div> <span>作者 :  周忆山</span> <p> 摘要：基于GPU的光线跟踪算法是当前图形学研究的一个热点，也是将来用于广告、电影、游戏等娱乐产业的关键技术。

本文论述了如何对基于GPU的光线跟踪算法进行实现，以及利用各种加速结构，加速算法实现，提高算法执行效率，并对各种加速结构的效果进行了比较研究。

<br/> ?关键词：GPGPU 光线跟踪 BVH KD-Tree <br/> 1．引言 <br/> ?近年来，CPU无论在运算能力，还是在可编程性上都得到了大幅的提高，GPU已经在需要大量运算的密集运算领域发挥了举足轻重的作用。

各种基于CPU的密集运算被移植到GPU上，以利用GPU巨大的运算能力，加速整个算法的运算过程。

光线跟踪算法是生成真实感图形的一种非常重要的方法，在电影、游戏、广告等产业，获得广泛的应用，而光线跟踪算法也是典型的密集运算算法，利用原始的基于CPU 的光线跟踪渲染一幅图片是非常耗时的操作。

因此，如果能够将CPU上的光线跟踪算法，映射到CPU上，加速光线跟踪算法的执行时间，将会带来巨大的经济效益。

因此，基于CPU的光线跟踪算法已成为国内外科研人员的研究热点。

<br/> ?2．基于GPU的光线跟踪<br/> ?2.1 相关工作 <br/> ?当前，主要由两种方法利用CPU来加速光线跟踪算法。

第一种是Carr等人提出来的，将CPU转换为一个蛮力的执行光线一三角形求交的计算器，而将任何的光线生成以及着色过程在CPU上完成。

这就需要CPU依然执行绝大部分的渲染工作。

C arr等人指出，在ATI Radeon 8500上，每秒最快能够执行1亿2千万次的光线一三角形求交。

基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪的开题报告

基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪的开题报告1. 研究背景实时渲染在游戏和电影等领域有着广泛的应用，其中光线追踪技术是实现高质量真实感渲染的关键。

在实时光线追踪中，KD-Tree是一种性能优异的数据结构。

然而，传统的静态KD-Tree并不能适应动态场景的要求。

因此，研究基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪技术具有很高的实用性和应用前景。

2. 研究内容本课题旨在深入研究基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪技术，并完成以下任务：（1）研究光线追踪算法及其优化技术；（2）研究KD-Tree数据结构及其构建方法；（3）分析传统KD-Tree在动态场景下的瓶颈和不足，并提出一种基于OpenCL的动态KD-Tree构建算法；（4）设计并实现基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪系统；（5）详细测试和分析系统的性能表现。

3. 研究意义本课题的研究成果可具有以下意义：（1）为实现高质量真实感渲染提供技术支持；（2）解决传统KD-Tree在动态场景下性能瓶颈问题，提高光线追踪的效率和实时性；（3）提高计算机图形学的研究水平和技术含量。

4. 研究方法本课题主要采用以下研究方法：（1）文献调研法，对相关光线追踪、KD-Tree及OpenCL的研究成果进行了解和梳理；（2）实验法，设计并实现基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪系统，对系统性能进行测试和分析；（3）数据分析法，从实验中得到的数据进行分析，找到系统性能的优化点，提高系统运行效率。

5. 预期结果本课题预期完成基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪系统的设计与实现，并对系统的性能进行测试和分析。

通过此项研究，预计将可获得如下成果：（1）提出一种基于OpenCL的动态KD-Tree构建算法；（2）设计并实现基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪系统；（3）详细测试和分析系统的性能表现。

加快交互式光线跟踪渲染速度的技术研究

加快交互式光线跟踪渲染速度的技术研究童莹;张健【摘要】优化KD-tree组织结构,使其适合在GPU上存储;合理分配图形,加速硬件GPU内存,细化核函数,并基于该平台并行实现KD-tree的遍历求交;同时利用OpenGL硬件接口,采用公式变换、插值计算等方法,加快视点视角变化时图像渲染速度.试验结果表明,优化数据结构、选择硬件平台和加速渲染引擎是提高交互式光线跟踪渲染速度的三个重要因素.【期刊名称】《南京工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(008)004【总页数】8页(P29-36)【关键词】光线跟踪;KD-tree;图形加速硬件;渲染引擎;核函数【作者】童莹;张健【作者单位】南京工程学院通信工程学院,江苏,南京,211167;南京工程学院通信工程学院,江苏,南京,211167【正文语种】中文【中图分类】TP317.4光线跟踪是一种真实感绘制算法，利用光路可逆原理，通过逆向跟踪光线，生成具有优良视觉感受的图像.光线跟踪算法，需要跟踪每条从视点出发的光线，其中涉及到空间直线与几何体的大量求交运算，计算量非常庞大［1］.因此，传统上，这一技术基本是采用离线处理方式实现.近年来，随着对光线跟踪加速算法研究的深入，以及处理器运算速度的提高，交互式光线跟踪成了研究热点.首先是光线遍历加速结构的改进，目前常用的三种加速结构有UG(Uniform Grid，均匀栅格)、KD-tree(K-Dimension Tree，K维搜索树)和BVH(Bounding Volumes Hierarchies，层次包围体).对于静态场景，KD-tree是目前公认的速度最快的加速结构.其次，随着硬件平台在并行计算能力、存储容量和可编程能力方面的发展，在GPU(Graphics Processing Uint，图形处理器)上实现交互式光线跟踪也被一些研究者所关注.最后，当完成所有光线的遍历与求交后，利用渲染引擎实时快速显示图像，也是实现交互式光线跟踪的必不可少的条件之一.由此可见，光线遍历的加速、并行计算硬件平台的选择以及渲染引擎的优化是实现交互式光线跟踪的三个重要因素.本文优化KD-tree存储结构，在图形加速硬件GPU上并行实现KD-tree遍历求交，并且利用OpenGL(Open Graphics Library)硬件接口，采用公式变换、插值计算等方法，加快视点视角变化时图像渲染速度，实现交互式光线跟踪渲染.1 交互式光线跟踪系统模型交互式光线跟踪系统模型如图1所示，在预处理光源数据、纹理数据以及KD-tree建树后，用户可通过键盘实时控制视点和视角得到入射光线，每根光线与场景中三角片面求交，判断光源的可见性，计算光强贡献值，并且生成次级光线，依次循环.当循环次数满足一定条件时停止，计算光强总贡献值作为图像输出数据，通过OpenGL引擎实时渲染图片.图1中阴影部分表示在GPU上实现.2 GPU架构简介NVIDIA公司针对GPU的通用运算，提出GPU与CUDA(Compute Unified Device Architecture，计算统一设备体系结构)相结合进行并行运算的方法，可以通过片上(On-chip)处理器同步协作，从而快速解决复杂的运算问题.CUDA是把GPU作为并行运算设备进行程序发布和管理运算，不需要将计算映射到图形应用程序接口的硬件和软件的架构.为了实现这一功能，CUDA定义了相应的逻辑架构，并与GPU设备相对应，如图2(a)所示.图2中，Thread是最小的逻辑运算单位，多个Thread组成一个Block，多个Block组成一个Grid.Block中多个连续的Thread又会组合成新的逻辑执行单位Warp(规定为32个Thread).每个Thread在Block中有唯一的标识符，通过判断标识符，可以让某个或某些特定位置的数据得到相同或不同的运算处理.CUDA内存架构，将内存定义为主机内存(Host Memory)和设备内存(Device Memory)，而设备内存又分为片上内存和片外内存，前者包括共享内存(Shared Memory)、寄存器(Register)、局部内存(Local Memo-ry)，后者包括全局内存(Global Memory)、常量内存(Constant Memory)和纹理内存(Texture Memory).各个逻辑架构与内存架构之间的数据通信如图2(b)所示.3 基于GPU的KD-tree构建与遍历光线跟踪算法是典型的密集型运算，在CPU上实现光线跟踪，渲染一幅图片需要大量的时间.因此，如果能够将CPU上的光线跟踪算法映射到GPU上，加速算法的执行效率，将会带来巨大的经济效益.Purcell［4］和Carr［5］等人几乎同时提出由GPU实现光线跟踪算法的框架.Purcell等人将所有的光线跟踪内核都建立在GPU之上，包括视线产生器、遍历器、求交器和着色器.而Carr等人仅仅把GPU作为光线和三角片的求交器，而将其它的光线跟踪工作留给CPU完成.前者能够消除CPU与GPU之间频繁的数据交换而带来的损失，但这种方法不能充分利用GPU的并行性能，对于非并行环节无疑会导致大量GPU处于空闲状态，运行效率下降.并且由于GPU的编程难度、寻址空间、运算次数、纹理大小等限制，实际运行效率并不理想.Carr等人的方法能够获得更高的GPU使用率，光线数据在读入GPU之前，已在CPU上被处理成束，所以在GPU中处理时，能够利用光线的一致性并行执行，加快求交速度.当然，这种方法也会由于CPU和GPU之间大量的数据交换而带来性能上的损失［6］.基于以上优缺点考虑，本文采用CPU与GPU协同合作的异构平台，充分利用CPU的可操作性与GPU的并行性，将相互独立、可并行处理的求交计算在GPU上实现;而将非并行的KD-tree建树工作在CPU上完成，以适合GPU的数据组织形式存储KD-tree结构，在建树完成后一次性读入GPU，减少两者之间的数据交换.具体优化KD-tree数据组织形式、GPU内存使用和核函数细化三个方面.由于占据95%运行时间的求交计算在GPU上并行实现，因此采用CPU与GPU协同合作的异构平台可以大大提高光线跟踪渲染速度.3.1 KD-tree数据组织KD-tree一般采用指针连接数据单元，如图2(a)所示.这种存储方式不适合在GPU 上实现，需要将其改成数组形式，如图2(b)所示.图中中间结点(包括根结点)和叶节点具有统一格式，包括标志位和随后三个数据.其中，标志位用于指出该数据是中间节点或叶节点，当其为中间节点时，其后的三个数据分别表示该节点下的子节点在树中的位置和分割面的值;当其为叶节点时，其后三个数据分别表示该节点中包含的面片位置和数量(其中，面片数量可以根据面片起始位置和面片终止位置计算得到，设置该值是为了保证数据的一致性而增加的冗余).同时，为了能够将中间节点和叶节点放在一个相同的数组中，本文将场景面片数据存储在另一个数组中，KD-tree的数组形式中只给出面片的存储位置.最后，为了保证面片的正确性，需要在KD-tree构建时，调整面片的存储位置，保证每个叶节点的面片存储在一个连续的单元内.3.2 内存使用如何灵活合理地使用GPU提供的各种存储空间，是否以最优方式组织存储器访问，对算法的性能有很大的影响.各存储器空间的有效带宽主要取决于存储器访问模式.由于设备存储器比片上存储器的延迟更高、带宽更低，因此应尽量减少设备存储器的访问.典型的编程模式是将来自设备存储器的数据转入共享存储器.GPU中有全局存储器、局部存储器、常量存储器、纹理存储器和共享存储器等.其中，全局存储器和局部存储器的空间使用与CPU相同，全局存储器可以将数据从GPU返回CPU，但是两者不会被缓存，访问成本很高，应尽量避免使用.为了提高渲染速度，需要合理分配内存的使用，表1给出了光线跟踪中主要变量采用的存储空间.经过优化后，Kitchen场景(11万个三角片、6个光源、4次光线反射、1 024×1 024分辨率)的渲染时间从428 ms/帧提高到219 ms/帧.表1 渲染器中变量使用的内存?3.3 核函数细化由于GPU中共享内存和寄存器的数量有限.如果光线遍历求交只用一个核，可以避免很多纹理内存或全局存储器的访问，如图4所示.但由于光线求交、判断光源可见性、计算光强贡献和生成次级光线都在同一个核中，这使得每个线程执行的操作变多，大量的变量和中间计算结果占用了许多的共享内存和寄存器，导致每个SM(Streaming Mulitporcessor，流多处理器)上活动的块数少，没有足够的Warp进行切换，使得SM大部分处于空闲状态，存储器访问延迟得不到很好的隐藏，这大大降低了SM的利用率.另一方面，由于核内操作太多，同一个Warp内线程一致性降低，线程的分支情况变得复杂，这也大大影响了光线跟踪的速度.因此，为了提高SM的利用率，将核函数细化，将原流程细化为三个核(Kernel)，每个核之间通过全局内存来交换数据，如图5所示.核函数细化后，SM利用率有了明显提高，这会有效提高光线跟踪渲染速度，如表2所示，Robots场景和Kitchen场景的渲染速度分别提高了1.23倍和1.65倍.表2 细化前后的渲染时间对比?4 快速渲染引擎实现由于GPU单精度浮点的限制，在GPU上渲染图片会导致部分色彩不真实，因此，选择在CPU上利用OpenGL接口渲染显示图片.在进行光线跟踪渲染时，首先要确定视点、视角和观察方向，并由此确定生成的图像平面，如图6(a)所示.根据视点位置、观察方向、视角和图像分辨率，可以确定像平面上的每个像素点的位置.视点与像素点的连线确定了每条初始光线的方向，如图6(b)所示，其中o为原点，d是射线方向(归一化为单位矢量)，t为参数，产生的以上数据都存入GPU的纹理内存中，为后续程序使用.在交互式光线跟踪过程中，要求能够实时改变视点和视角方向，并且对渲染速度影响不大.4.1 视点位置的变化视点的变化会影响最终形成的像平面的位置，但是每条初始光线的方向不发生改变，利用这个特点，将每条光线表示成由原点和方向两个参数组成，如图6(b)所示.改变视点后，不用重新计算像平面和像素点，只需改变每条初始光线原点o的位置，重新进行渲染.4.2 观察方向的变化为了简化编程和表示方便，将观察方向的变化，分解为绕View－Up和View－Level旋转，对应观察方向上下变化和左右变化.观察方向变化(假设视点不变)时，所有的初始光线都作相同改变，因此只需对每条初始光线作相同的变化，即乘以相同的变换矩阵式中:D为旋转前的方向;D'为旋转后的方向;M为旋转变化矩阵，式中:θ为旋转角=(x，y，z)为所围绕的单位向量方向.用如上方法确定每条初始光线变化方向需要进行18次加法、27次乘法运算(不包括计算变换矩阵所需时间)，这对于实现交互式光线跟踪实时渲染是非常不利的，因此需要通过以下步骤对矩阵运算进行改进.1)插值运算.由于像平面上的每个像素点的位置可以通过插值得到，所以只需对像平面顶点位置进行式(2)变换，其它点的位置可以通过插值得到.2)由于每个像素点位置由表达式(P0－P1)/width、(P0－P3)/height确定，它们也代表了像平面上x方向相邻像素和y方向相邻像素的位置差.当观察方向、视角和图像分辨率确定后，这两个差值是确定的.在观察方向改变过程中，这两个向量的变化与观察方向变化作相同的旋转变换，所以当确定了像平面上顶点位置后，可以通过插值运算得到其他像素点的位置式中的Δx、Δy可以事先计算得到，每次旋转时只需对其进行相同的旋转变换即可，Δx=(P0－P1)/width，Δy=(P0－P1)/height.通过以上改进，确定每条初始光线变化方向时，只需进行8次乘法和8次加法即可完成，与传统方法相比，运算量大大降低，为图像实时渲染提供有利条件.5 试验仿真与分析影响光线跟踪渲染速度的三个重要因素是硬件平台、数据结构及渲染引擎，通过对这三个方面的改进，以及优化GPU编程，本文对Living Room、Kitchen场景进行光线跟踪渲染，渲染效果如图7所示.由于篇幅有限，本文只截取部分角度渲染图片进行比较说明.由图7可以看出，本文渲染器渲染效果比较逼真，考虑了不同材质对光线的反射属性，得到不同的渲染效果，如图7(a)、(b)所示，木门和不锈钢水槽的反射属性不同，在水槽上会映射出周围的场景，而木门没有.同时也考虑了各种光源的光照特性，如点光源、面光源等，使得渲染结果柔和、地面纹理清晰，图像场景真实生动，如图7(c)、(d)所示.本文试验环境及渲染条件为:GeForce 260 GTX，Intel CoreTM2 6320 1.86 GHz 1.87 GHz，渲染图片分辨率为1 024×1 024.为了说明本文算法在渲染效率上优于POV-ray、3DMAX等常用商用渲染软件，可用“光线根数/秒(Mrays/s)”作为核心指标，进行比较说明，结果如表3所示. 表3 本文算法与POV-ray，3DMAX的比较?表3中每秒处理光线根数(Mrays/s)是评价光线跟踪算法优劣的核心指标，当渲染器每秒处理光线数越多时，渲染速度越快、性能越优.计算公式为式中:Lightsource为光源数;Depth为反射深度;m、n为图像尺寸;avg－T为平均渲染时间.由表中结果可以看出，本文算法的核心指标远远大于商用渲染器，可以有效提高光线跟踪渲染速度.Pov-ray、3DMAX等渲染器只能在CPU平台上运行，并且由于两幅场景的数据格式不一致，Pov-ray只能对Kichen场景进行渲染，而3DMAX 只能渲染Living-room场景，但这并不影响比较.从渲染效率上进一步说明，对于像光线跟踪这样，具有大量遍历求交并行处理的算法，GPU比CPU更胜任.6 结语光线跟踪算法属于密集型计算，针对硬件平台、加速数据结构和渲染引擎的改进，可以有效提高光线跟踪渲染速度.本文实现的光线跟踪渲染器，利用GPU的并行处理性能，在渲染速度上得到大幅度提高.目前，渲染512×512分辨率的图片为20帧/秒，达到实时性.而渲染1 024×1 024分辨率图片仅为7帧/秒，尚未能达到实时交互的要求.因此，如何在异构多核平台上，合理利用GPU的资源，减少GPU与CPU之间数据通信，以及如何使GPU和CPU更好地协同工作，提高光线跟踪渲染速度，是下一步需要解决的问题.参考文献:【相关文献】［1］WHITTED T.An improved illumination model for shaded display［J］.Commun ACM，1980，23(6):343－349.［2］HAVRAN V，PRIKRYL J，PURGATHOFER W.Statistical comparison of ray-shooting effieieney schemes［R］.Technical Report TR－186－2－00－14，Institute of Computer Graphics and Algorithms，Vienna University of Technology，Favoritenstrasse 9－11/186，A－1040 Vienna Austria May，2000.［3］FOLEY T，SUGERMAN J.KD-tree acceleration structures，for a GPU ray tracer［C］//SIGGRAPH/EUROGRAPHICS Workshop on Graphics Hardware:Proceedings of the ACM SIGGRAPH/EURO-GRAPHICS conference on Graphics hardware.New York:ACM Press，2005:15－22.［4］PURCELL T J，BUCK I，MARK W R，et al.Ray tracing on programmable graphics hardware［J］.ACM Transactions on Graphics，2002，21(3):703－712.［5］CARR N A，HOBEROCK J，CRANE K.The ray engine［C］//Proceedings of SIGGRAPH/EUROGRAPHICS Graphics Hardware，2002.［6］王世元.基于GPU的光线跟踪算法的加速结构比较研究［D］.武汉:华中师范大学，2008. ［7］HORN D R，SUGEMAN J.Interative k－D tree GPU raytracing［C］//Proceedings of the 2007 symposium on Interactive 3D graphics and game.［8］PARKER S，PARKER M.Interactive Ray Tracing for Large Volume Visualization［J］.IEEE transactions on computer graphics and visualization，2003:1－13.［9］WALD I.Real-time Ray Tracing and Interactive Global Illumination［D］.Computer Graphics Group，Saarland University，2004.［10］吴恩华，柳有权.基于图形处理器的通用计算［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2004，16(5):601－612.［11］韩博，周秉锋.GPGPU性能模型及应用实例分析［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2009，21(9):1219－1226.［12］杨俊华，符红光，郭惠.基于GPU快速光线跟踪算法的设计与实现［J］.计算机应用，2007，27(8):2033－2035.。

基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪加速算法

基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪加速算法
曹家音
【期刊名称】《科技传播》
【年(卷),期】2010(0)17
【摘要】本文介绍了一种基于KD-Tree遍历的并行光线跟踪算法.该算法利用GPU的高度并行计算能力充分优化了光线跟踪算法的性能.
【总页数】2页(P233-233,224)
【作者】曹家音
【作者单位】同济大学软件学院,上海,201804
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于八叉树邻域分析的光线跟踪加速算法 [J], 张文胜;解骞;钟瑾;刘俊平;郝青;郭广利
2.基于八叉树邻域分析的光线跟踪加速算法 [J], 张文胜;解骞;钟瑾;刘俊平;郝青;郭广利;
3.基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪 [J], 卢贺齐;鲍鹏;冯结青
4.基于中剖面kd-树的光线跟踪加速算法 [J], 黄忠;江巨浪;张佑生;蔡庆华
5.一种新的基于内包围盒技术的光线跟踪加速算法 [J], 陈婵娟;康宝生;冯筠
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基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪

基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪章节一：引言介绍实时KD-Tree与动态场景光线跟踪的研究背景和意义，以及当前该领域的研究现状和存在的问题。

章节二：相关技术介绍OpenCL技术及其在光线跟踪中的应用，KD-Tree算法原理和性质，以及动态场景下光线跟踪的挑战和解决方案。

章节三：算法设计与实现描述实时KD-Tree与动态场景光线跟踪的算法设计和实现过程，包括KD-Tree的构建和维护、光线跟踪的加速和优化等部分。

章节四：性能评测与实验结果分析对实现的算法进行性能评测，包括多种不同场景下的光线跟踪速度、KD-Tree构建时间以及存储空间利用率等。

同时，分析算法实现过程中所遇到的问题及提升空间。

章节五：结论与展望总结本文所述的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪算法，评估其实用价值，并探讨未来的研究方向和挑战。

第一章节：引言随着计算机图形学的发展，基于光线跟踪的渲染技术已经逐渐成为了3D场景渲染的主要方法之一。

光线跟踪技术模拟了光线在场景中的传播和反射，并估计每个像素点对应的颜色值。

而对于复杂场景，由于光线跟踪需要遍历所有的场景物体，因此执行速度较慢，导致实时渲染问题。

为了解决这一问题，目前研究人员提出了大量的光线跟踪加速技术，其中基于KD-Tree算法实现的加速方法已经被证明效果显著。

该方法将场景中的物体划分成多个树状结构，在光线跟踪过程中通过二叉树搜索的方式快速地找到光线所接触的物体，以达到加速的效果。

然而，KD-Tree算法也存在一些问题。

例如，由于算法构建的树是静态的，因此难以应对动态场景中物体的不断变化。

为了解决这一问题，目前研究人员提出了一些动态网格模型，但这些模型的维护代价很高，并且难以支持图形硬件加速。

因此，如何实现在动态场景下实时构建和维护KD-Tree算法是本研究所关注的问题。

在本文中，我们主要研究基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪算法。

OpenCL是一种跨平台的计算语言，可以利用硬件加速技术加速计算，并在多种平台环境下进行并行计算。

GPU上的kD-tree雷达模拟加速

GPU上的kD-tree雷达模拟加速1. 研究背景a. 雷达模拟的重要性和应用b. kD-tree在雷达模拟中的应用和局限性c. GPU计算在kD-tree加速中的优势和挑战2. 相关技术和算法介绍a. kD-tree的构建和查询算法b. GPU计算的原理和优化方法c. 对于雷达模拟加速的其他相关工作的综述3. 基于GPU的kD-tree构建和查询优化a. 数据预处理和内存优化b. 并行化算法设计和实现c. GPU内存访问和线程同步的优化4. 实验设计和结果分析a. 测试数据集和实验设置b. 实验结果和对比分析c. 分析GPU加速的优势和局限性5. 结论和未来工作a. 总结论文的工作和成果b. 突出研究的创新点和价值c. 探讨未来研究方向和改进空间1. 研究背景雷达模拟在军事、空间和工业领域有着重要的应用，它可以帮助人们提前预测和处理各种不同的场景和条件下可能出现的问题。

kD-tree是一种常用的数据结构，它在雷达模拟中有着广泛的应用。

kD-tree可以有效地处理高维空间的数据，使得数据的查询和访问更加高效和快速。

但是，由于kD-tree具有空间限制，当需要处理的数据集较大时，kD-tree的构建和查询速度会急剧降低，影响算法的效率和准确性。

近年来，GPU计算因其强大的并行计算能力和优异的计算性能，已经被广泛应用于各个领域。

在kD-tree加速中，GPU计算可以充分发挥其强大的优势，完成更快速、更高效的数据处理和计算。

然而，将kD-tree转化并优化为GPU计算程序仍然具有很大的挑战和难度，这需要充分了解和把握GPU计算和kD-tree算法的内在原理和优化方法。

因此，本文旨在研究基于GPU的kD-tree在雷达模拟中的加速方法，通过优化kD-tree的算法和GPU计算的实现，以实现更快速、更高效的数据处理和计算。

本文将从以下几个方面展开：介绍雷达模拟的重要性和应用；介绍kD-tree在雷达模拟中的应用和局限性；介绍GPU计算在kD-tree加速中的优势和挑战。