GPU加速的光滑轮廓线绘制
Photoshop CS5开启GPU加速
Adobe Photoshop 开启OpenGL绘图教程
Adobe Photoshop 是一款大家喜爱的图形编辑软件，历经多个版本后从CS4开始推出了大家期待已久的GPU（显卡）加速——OpenGL绘图。
该功能的加入让PS发生了质的改变，以往单纯靠CPU来对图像进行运算处理，速度较慢，而现在加入的专门对图形处理的GPU使得速度得到巨大的提升。
注：仅PS CS4及以上版本支持该功能，大家用的比较多的CS3不支持该功能！
第一步：打开PS
第二步：，选择。
第三步：选择最下面的“首选项（N）”
第四步：选择第四个“性能（E）”看到如下界面：
第五步：调整内存设置，推荐是60%-70%。
在这里补充一下，如果你的电脑内存有4G或者更大，并且安装了64位系统，请使用64位版的PS，这样能够充分发挥大内存的作用。
64位版本的PS 名字是Adobe Photoshop CS5 (64 Bit)，后面会有个“(64 Bit)”稍微注意下就可以了。
第六步：设置高速缓存，一般使用默认的就可以了。
第七步：在所有驱动器前面的空格里面“打钩”
第八步：在启用OpenGL 绘图前面“打钩”。
第九步：进入“高级设置”
设置一般如上图，如果是高端的NVDIA显卡模式可以选择高级，一般的NVIDA显卡和ATI显卡选择正常模式即可。
保证稳定性！
注：在这里可以看到显卡的型号，如果数字前面是GTX 或者GTS 就可以开启高级模式！
谢谢支持！
——艾欢原创。
如何优化视频渲染速度 使用GPU加速配置
如何优化视频渲染速度：使用GPU加速配置在使用Adobe Premiere Pro软件编辑和渲染视频时，有时候会遇到渲染速度较慢的问题，给用户带来不便。
然而，通过使用GPU加速配置，您可以大幅提升视频渲染速度，使得您的工作效率变得更高。
本文将向您介绍如何配置GPU加速，以优化视频渲染速度。
首先，您需要确保您的电脑具备一块支持GPU加速的显卡。
在Premiere Pro软件中，您可以通过以下步骤查看和配置：1. 打开Adobe Premiere Pro软件，在“编辑”菜单中选择“首选项”。
2. 在弹出的对话框中，选择“硬件设置”选项。
3. 在“选择渲染器”下拉菜单中，选择“Mercury Playback Engine GPU加速（CUDA）”选项。
如果您的显卡不支持CUDA，也可以选择“OpenCL”渲染器选项。
4. 点击“确定”保存设置。
配置GPU加速后，您可以通过以下方法进一步优化视频渲染速度：1. 降低序列和输出分辨率：将序列和输出分辨率调整到较低的设置，可以减少渲染所需的时间。
在“序列设置”和“导出设置”中，选择适合您需求的较低分辨率。
2. 使用预览渲染：在Premiere Pro软件中，您可以通过选择“导出”菜单中的“使用预览渲染”选项，预渲染您的视频。
这样可以在导出前生成渲染过的视频，提高整体的渲染速度。
3. 关闭其他程序和进程：在渲染视频期间，关闭其他不必要的程序和进程，以释放计算机资源，并将更多资源用于视频渲染。
4. 使用适当的视频格式和编解码器：选择适合您需求的视频格式和编解码器，可以减少渲染时间。
尽量选择较为常见的视频格式和编解码器，以确保在系统上有更好的兼容性和性能。
5. 更新显卡驱动程序：定期更新显卡驱动程序，可以获得更好的性能和稳定性。
您可以访问显卡制造商的官方网站，下载并安装最新的驱动程序。
最后，提醒您在渲染视频时，要确保电脑具备足够的内存空间和硬盘空间。
如果电脑的内存和硬盘空间不足，可能会影响渲染速度和质量。
基于GPU加速的光线跟踪体绘制算法研究
中 图分 类 号 ：Ｔ ３ Ｐ９
文献 标 识 码 ：Ａ
文章 编 号 ： １７ ６ ２—９ ７ ２ １ Ｏ Ｏ４ — ３ ８ ０（ ０ ０） 卜 ｌ４ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈｅＡｃ ｅｅ ａ ｅ Ｒａ ａ ｉ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｃ ｌｒ ｔ ｄ ｙ Ｔｒ ｃｎｇ ｆ ｒ Ｖｏ ｕｍ ｅ ｎ ｒ ｎ￣ｂａ ｅ ｎ ＧＰＵ ｌ ＿ ．ｅ ｄｅ ｉ ｒ ａ ｄｏ ｓ ０
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｖ０ ．３ Ｎｏ １ １ ３ ． Ｍ ａ． Ｏ ０ ｒ２ ｌ
基于 Ｇ Ｕ加速 的光线跟踪体绘制算 法研究 Ｐ
陈 占芳 ，张国玉，师为礼 ，任 涛
（ 春 理 工 大学 ，长 春 长 １０２ ３ ０ ２）
摘
要 ：光线跟踪算法是真 实感 图形学中体绘制的主要 算法之一 ，本文分析 了基 于 ＧＰ 的光线跟踪技 术的实现原 Ｕ
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ： Ｇ ＰＵ ； ｒｙ ａ ｉｇ； ａ ｃ ｌｒ ｔ ｖ ｕｍ ｅｒ ｎｄ ｒｎｇ ｙｗ ｒ ａ ｔ ｃｎ ｒ ｃ ｅｅ ａｅ； ｏｌ ・ｅ ｅ ｉ
光线跟踪体绘制算法是体绘制技术中的一种经 典算法 ， 传统算法中所有的计算都在 Ｃ Ｕ上进行， Ｐ 重建速度较 慢 ，无法 达到实 时效果 。本 文使用 ＧＰ Ｕ
．
ｏ ｔ ｅｔ ａ ｇ ｅｓ ｒａ ｅ ｅ ｈ ｅ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｃ ｎ ｓ ｅ ｌ ｅ ｅａｇ ｒ ｈ ｏ Ｕ ｎ Ｕ ｓ ｌ ｔ ｎ ． ｉ ｅ ｅ ｆ ｈ ｉｎ ｌ ｆ ｃ ｓｉ ｔ ｒ ｅｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｅ ，ｒ ａｉ ｄｔ ｌｏ ｉ ｍ ｎＧＰ ａ ｄＣＰ ｉ ｔ ｒ ｏｕ ｉ ｓ Ｗ ｔ ｔ － ｒ ｕ ｎｈｔ ｉ ｓ ｚ ｈ ｔ ｎ ｗｏ ｅ ｏ ｈ ｈｒ ｓ ｉ，Ｉ ｓｆ ｕ ｄ ｔ ａ ｅ ｌｏ ｔｍ ｎＧＰ ｉ ｂ ｔ ｒ ｈ ｎｏ Ｕ， ｅ ｐ ｃ ａｌ ｂ ｉｕ ｅｍｏ ｅｃ ｍｐ ｉａｅ ｃ ｎ ． ｕｔ ｔ ｗａ ｎ ｔ ｈ ｇ ｒ ｈ ｏ Ｕ ｅｔ ａ ｎＣＰ ｏ ｈ ｔ ａ ｉ ｓ ｅｔ ｓ ｅ ｉ ｌ ｏ ｖ ｏ ｓｉ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔｄ ｓ ｅ ｅ ｙ ｎｈ ｃ
一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法
一种利用GPU 加速的轨迹线热力图生成显示方法摘要随着GPS 技术的发展，轨迹数据的数量呈现出爆炸性的增长。
如何有效地从海量轨迹数据中提取知识成为了一个重要的问题。
其中，轨迹线热力图展示了轨迹数据的整体分布情况，对于轨迹数据分析和可视化具有重要意义。
但在实际应用中，轨迹线热力图的生成速度受限于计算机性能，无法满足海量轨迹数据的快速展示需求。
为解决这一问题，本文提出了一种利用GPU 加速的轨迹线热力图生成显示方法，通过GPU 并行计算加速轨迹线热力图的生成过程，从而提高了热力图的生成速度。
实验结果表明，该方法能够在保证热力图质量的前提下，快速生成和显示轨迹线热力图。
关键词：轨迹数据；GPU 加速；轨迹线热力图；并行计算；可视化引言随着GPS 技术的普及和应用，轨迹数据作为一种重要的地理信息数据，已成为了众多领域的研究和应用的基础。
轨迹数据中包括了人、物、车等移动物体在空间中的位置和时间信息，具有时空关联性强、变化规律复杂等特点，因此轨迹数据的分析和可视化成为了一个热门的研究方向。
在轨迹数据的可视化中，轨迹线热力图是一种常用的展示方式。
轨迹线热力图将轨迹数据的移动路径样本化，通过在地图背景上染色的方式，展示轨迹数据的整体分布情况。
轨迹线热力图可以有效地展示轨迹数据的密度和分布情况，在轨迹数据分析和可视化中得到了广泛应用。
然而，在实际应用中，轨迹线热力图的生成速度受限于计算机性能，无法满足海量轨迹数据的快速展示需求。
传统的轨迹线热力图生成方法主要采用CPU 串行计算方式，计算速度较慢，对大规模数据的计算效率较低，无法满足实时性要求。
因此，如何提高轨迹线热力图的生成速度成为了一个重要的问题。
为解决这一问题，本文提出了一种利用GPU 加速的轨迹线热力图生成显示方法，通过GPU 并行计算加速轨迹线热力图的生成过程，从而提高了热力图的生成速度。
具体而言，本文首先对轨迹数据进行预处理和采样切割，将轨迹数据提取为轨迹线样本；然后基于CUDA 平台，设计并实现了轨迹线热力图的GPU 并行计算程序，提高了热力图的计算速度和生成效率；最后将该方法应用于实际轨迹数据集上进行实验测试，并与现有的CPU 串行计算方法进行对比，证明了该方法的有效性和优越性。
带材质的GPU加速体绘制算法
ｒ ｙ ｃ ｓ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ． Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｎ ｐ ｒ ｔ ｏ ｈ ｖ ｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｅ ｈ ｎ ｅ ｅ ｔ ａ — ａ ｔ ｍｉｓ ｂ ｔ ｉ ｕ ｌ ｅ ｆ ｃ ｎ ａ ｃ ｍ ｎ
ａ ｆ ｉｉ ｎ ｙ ｉ ｐｒ ｖ ｍｅ ． ｎｄ ｅ ｆｃｅ ｃ ｍ ｏ ｅ ｎｔ
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｖ ｕ ｅ ｒ ｎ ｒ ｎ ｏｌ ｍ ｅ ｄｅ ｉ ｇ；Ｇ ＰＵ ；ｍ ａ ｅ ｉ ｌ ｓ ｅ ｅ ｉｌ ｍ ｉ ｔｏｎ ｍ ａ ｔ ｒａ ； ｐｈ ｒ ｌｕ ｎａ ｉ ｐ
ａ ｄ ｕ ｅ ｉ ｔ ｒ ｔｍ ｅ ｏ ｉ ｐｌｆ Ｇ ＰＵ ｓ ａ ｉ ｃ ｍ ｐｕ ａ ｉ ｔ ｔ ｘｔ ｅ ｏｏ ｎ ｓ ｄ ｎ ｈｅ ｕｎ ｉ ｔ ｓ ｍ ｉｙ ｈ ｄ ｎｇ ｏ ｔ ｔｏｎ ｏ ｅ ｕｒ ｌ ｋｕｐ ． Ｃｏ ｏｒ ｓ ｌ ｏｆ ｈ ｔ ｅ
１ 相 关 研 究
ｃ ｒ ｅ ｐ ｎ ｉｇ ｐ ｉ ｔ ｎ ｔ ｅｓ ｈ ｒ ｐｉ ｄ ｘ ｄｂ ｈ ｏ ｍａｉｅ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｒｏ ｈ ｂ ｔｓ ｒａ ｅ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｏｎ ｈ ｐ ｅ ｅｍａ ｓｉ ｅ ｅ ｙ ｔ ｅｎ ｒ ｌ ｄ ｎ ｒ ｌ ｃｏ ｆｔ ｅｏ ｊｃ ｕ ｆｃ ， ｉ ｎ ｚ ｖ ｅ
第 ２ ２卷 第 １ 期 ２
２１ ０ ０年 １ ２月
计 算 机 辅 助 设 计 与 图 形 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｍｐ ｔｒＡｉｅ ｓｇ ＆ Ｃ ｍｐ ｔｒＧｒ ｐ ｉｓ ｏ ｒ ａ ｆＣｏ ｕ ｅ — ｄ ｄ Ｄｅｉｎ ｏ ｕｅ ａ ｈ ｃ
Ｖｏ． Ｏ ２ １ ２２ Ｎ ．１
体绘 制结 果 的质量 要求 也 越来越 高 ． 体绘 制过 程 中 ， 过设 定传 输 函数 ＿ 可 以将 数 通 ３ 据 中不 同性 质 的物 质 区别 开 ； 合颜 色 时 ， 不 同物 混 给 质赋 予不 同材 质 ， 以进 一 步提 高 绘 制 结 果 的真 实 可 感 和 可读性 ．
GPU加速的多分辨率几何图像快速绘制方法
关 键 词 ：几 何 图 像 ； 节 点 误 差 测 度 函数 ； 四叉 树 结 构 ； 裂缝 消除 ； Ｇ Ｐ Ｕ
中 图 法分 类号 ：ＴＰ３ ９ １
ＧＰＵ＿ ＿ Ａｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ｆａ ｓ ｔ Ｒｅ ｎｄ ｅ ｒ ｉ ｎｇ Ｍ ｅ ｔ ｈｏ ｄ ｆ ｏ ｒ Ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ＿ ＿ Ｒｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｇｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｙ Ｉ ｍａ ｇ ｅ
Ｎｉ ｅ Ｊ ｕ ｎ ｌ ａ ｎ ，Ｌｉ ｕ Ｓ ｈ ｕ ｏ ，Ｇｕ ｏ Ｄｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｎ ｇ ，ａ ｎ ｄ Ｗａ ｎ ｇ Ｙａ ｎ ｆ ｅ ｎ
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ Ｊ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｙ ａ ｎ ｓ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｑｉ ｎ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ａ ｏ ０ ６ ６ ０ ０ ４ ）
．
ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｃ ａ ｎ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｑ ｕ ａ ｄｔ ｒ ｅ ｅ ｎ ｏｄ ｅ ｓ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ， ａ ｎｄ ｋｅ ｅ ｐ ３ Ｄ ｍ ｏ ｄｅ ｌ ｓ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ
第 ２ ５卷 第 １期
２ ０ １ ３年 １月
计 算机 辅助设 计 与 图形 学 学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｉ ｄ ｅ ｄ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ＆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｇｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ｓ
Ｖｏ１ ． ２ ５ ＮＯ．１
基于GPU加速的轮廓毛发绘制技术
维普资讯
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎｅｉｇ ａｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应 用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｉ ｒ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｅ ｅ ｎ ｃ ｏ
基于 ＧＰ Ｕ加速 的轮廓毛发 绘制 技术
杨 刚 一林 ． ， 琳 ｓ曹卫群 黄心 渊 ， ，
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｆｒｒｎ ｅ ｎ ； ｌｏｅｔ ｆ ； ｕｔ １ ｅ ｔ ｔｒｄ ｓｃｓＧ ａｈｃ Ｐｏ ｅｓＵ ｉ （ Ｐ ｙ ｗ ｒ ｓ ｕ ｄ ｒ ｇｓ ｈｕｔ ｕ ｍ ｌ一ａ ｒ ｅ ｕｅ ｌ ｅ ； ｒｐ ｉ ｒｃｓ ｎ ｓＧ Ｕ） ｅ ｉ ｉ ｅ ｒ ｉ ｙ ｘ ｉ ｔ
摘
要 ： 采用层状 纹理切 片来表达真 实感毛发 的方法 中， 在 模型轮 廓处毛发切 片的计 算与 生成 需要耗 费很 多时间， 影响绘制效率。
ｕ ｉ ｇ ａ “ ｄ ｅ ｉ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｄ ｔ ｔ ｃｕ ｅ ｔ ｅ ｉ ｏ ｅｔ － ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ａ ｄ ｓｌ ｏ ｅｔ ｕ ｌ ｅ ｇ ｎ ｒ ｔ ｎ ａ ｅ ｗｈ ｌ ｒ ｎ ｆ ｒ ｅ ｓｎ ｎ ｅ ｇ ｎ ｏ ｍ ｔ ” ａａ ｓ ｕ ｔ ｒ ， ｓ ｈ ｕ ｔ ｅ ｇ ｅｅ ｔ ｎ ｉ ｕ ｔ ｆ ｒ ｓｉ ｅ ｅ ａｉ ｒ ｏｌ ｔａ ｓ ｍ ｄ ｏ ｒ ｈ ｌ ｅ ｏ ｈ ｅ ｃ ｏ ｙ ｏ ｉｔ Ｐ ｈ ｎ ｅ ｇ ｅ ｔ ｈ ｒｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｔ ｓ ｅ ｄ ｎ ｎ ｓ ｈ ｕ ｔ ｕ ｎ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｎ ｆ ｃｅ ｃ ． ｎ ｏ Ｇ Ｕ， ｅ ｃ ａｌ ｓ ｏ ｔｎ ｎ ｈ ｉ ｒ ｙ ｍｅ ｐ ｎ ｉ ｇ ｏ ｉ ｏ ｅｔ ｆｒ ａ ｄ ｉ ｒ ｖｎ ｈ ｅ ｄ ｒ ｇ ｅ ｉｎ ｙ ｌ ｅ ｉ ｉ
如何利用GPU加速提高Premiere Pro的渲染速度
如何利用GPU加速提高Premiere Pro的渲染速度Adobe Premiere Pro是一款强大的视频编辑软件，它提供了许多工具和功能，让用户轻松编辑和渲染视频。
在视频编辑的过程中，渲染速度往往是一个关键因素，影响着工作效率和用户体验。
为了提高渲染速度，Premiere Pro引入了GPU加速技术，使得渲染变得更加快速和高效。
本文将介绍如何利用GPU加速来提高Premiere Pro的渲染速度。
首先，在开始之前，请确保你使用的电脑装备有一款较新的GPU （图形处理单元）。
GPU是一个专门用于处理图像和图形运算的硬件设备，具有强大的并行处理能力。
在Premiere Pro中，GPU加速可以将部分渲染任务交给GPU来处理，从而提高渲染速度。
在Premiere Pro中，使用GPU加速可以通过以下步骤实现：1. 打开Premiere Pro软件，并进入“编辑”菜单。
在菜单中选择“首选项”下的“通用”选项。
2. 在通用选项中，找到“渲染用GPU加速”这一选项。
默认情况下，该选项可能已经被勾选上。
如果没有，点击该选项，勾选以启用GPU 加速。
3. 接下来，点击右侧的“设置”按钮，进入GPU加速设置页面。
4. 在GPU加速设置页面，Premiere Pro会列出你电脑中检测到的所有GPU设备。
如果你电脑上有多个GPU设备，你可以选择使用哪一个来进行加速渲染。
通常，选择最高性能的GPU设备会有更好的加速效果。
5. 选择完GPU设备后，点击“确定”按钮保存设置。
现在，Premiere Pro已经配置好了GPU加速，你可以开始编辑和渲染视频了。
在使用GPU加速的情况下，渲染速度会比之前快上很多，大大提升你的工作效率。
除了配置GPU加速，还有一些其他的技巧可以进一步提高Premiere Pro的渲染速度。
首先，使用适当的预览设置。
在编辑视频时，你可以使用低分辨率的预览来提高渲染速度。
点击“文件”菜单中的“项目设置”，在“通用”选项中设置适当的预览分辨率，这样可以减轻渲染的压力，加快渲染速度。
高级渲染技巧 利用GPU加速提升渲染速度
高级渲染技巧：利用GPU加速提升渲染速度在使用Adobe Premiere Pro软件进行视频编辑时，渲染是一个非常重要的步骤。
渲染的过程可以优化视频的质量和播放流畅度。
然而，在处理大量复杂的视频素材时，渲染速度可能会变得非常缓慢。
为了解决这个问题，我们可以利用GPU（图形处理器）加速来提升渲染速度。
本文将介绍一些高级的渲染技巧，帮助您更好地利用GPU加速。
第一步是确保您的计算机具备适当的硬件配置。
GPU加速主要依赖于显卡性能。
因此，选择一款高性能的显卡是非常重要的。
NVIDIA和AMD是两个常见的显卡品牌，它们提供了许多适合视频编辑的显卡型号。
您可以在它们的官方网站上查找到适合您需求的显卡型号。
一旦您的计算机配置好了适合的显卡，接下来需要在Adobe Premiere Pro软件中进行一些设置。
首先，确保您的软件是最新的版本。
然后，打开软件并点击“文件”菜单，选择“序列设置”。
在弹出的对话框中，找到“渲染样式”选项。
默认情况下，它应该设置为“软件”。
将其更改为“GPU加速”。
这将允许软件使用显卡的加速功能来渲染视频。
另一个提升渲染速度的技巧是使用适当的文件格式。
某些文件格式比其他格式更适合GPU加速。
例如，H.264和HEVC是两种常见的视频编解码格式，它们可以很好地利用GPU加速。
在导出视频时，选择这些格式可以大大缩短渲染时间。
此外，您还可以通过调整渲染设置来提升渲染速度。
点击“文件”菜单，选择“项目设置”，在弹出的对话框中找到“渲染”选项。
您可以调整分辨率、比特率等参数来减少渲染的负担，从而加快渲染速度。
然而，需要注意的是，在调整这些设置时，要确保视频质量不会受到明显的损失。
最后，如果您的计算机具备多个GPU，您还可以尝试使用多GPU加速来提升渲染速度。
在“文件”菜单的“项目设置”中，找到“渲染”选项，点击“效能”标签。
在该标签下，您将找到“多GPU渲染”选项。
将其设置为“开启”， Premiere Pro将能够同时利用多个GPU来进行渲染，从而加快整个过程。
高级视频渲染技巧 Final Cut Pro使用GPU加速
高级视频渲染技巧：Final Cut Pro使用GPU加速在现代视频编辑软件中，渲染是一个非常重要的步骤。
视频渲染可以提高视觉效果，使视频更加流畅和精细。
而Final Cut Pro是一款专业的视频编辑软件，它提供了许多强大的工具和功能，其中包括使用GPU加速的高级视频渲染技巧。
本文将介绍如何在Final Cut Pro中使用GPU加速来提升视频的渲染效果和速度。
第一步是确保您的计算机和显卡支持GPU加速。
GPU（Graphics Processing Unit）是显卡上的一个芯片，它专门负责处理图形和图像相关的计算任务。
如果您的计算机配备了一款强大的显卡，并且支持GPU加速，那么您可以在Final Cut Pro中开启这一功能。
在Final Cut Pro的菜单栏中，点击"首选项"，然后选择"视频和音频"选项。
在"视频和音频"选项中，您将看到一个"复合和渲染"的部分。
在这个部分中，您可以找到“渲染”选项，并选择您希望使用的渲染引擎。
确保选择的是“Apple自定义”选项，并启用“使用GPU加速”。
一旦您启用了GPU加速，您将会在视频渲染过程中感受到显著的性能提升。
GPU加速可以利用显卡的强大计算能力，加速视频处理和渲染过程，使您可以更快地完成视频编辑。
此外，为了进一步提升视频渲染的效果，还有一些其他的技巧和注意事项可以帮助您获得更好的结果。
以下是一些建议：1. 使用高品质的素材：使用高分辨率和高质量的视频素材可以提升渲染效果。
确保您的素材具有足够的细节和清晰度，这样在渲染过程中可以保持高质量。
2. 调整渲染设置：Final Cut Pro提供了各种渲染设置选项，您可以根据需要进行调整。
通过调整渲染设置，您可以控制视频的帧率、码率、画质等参数，以达到最佳的渲染效果。
3. 利用预览渲染：Final Cut Pro还提供了预览渲染功能。
基于gpu加速的梵高流线风格油画实时渲染绘制算法
油画绘制算法，完成了视频油画风格化渲染及绘制工作。
2 基于结构张量 LIC 滤波的图像视频油画风格化 绘制算法
2.1 结构张量的定义
首先需计算得到输入视频帧的结构张量特征值及特征
向量，以此作为后续 LIC 处理的矢量场。
结构张量可用来计算图像的方向场。令 F 为输入图像， Gσ ,x 和 Gσ , y 分别是正态分布在 x 轴方向和 y 轴方向的导数 [4]，
1 图像视频梵高风格渲染算法发展研究概况
2003 年 Chung-Ming Wang 等人提出使用 LIC 方法生成具有 油画风格的艺术图像 [2]。2006 年赵杨，徐丹等提出一种新颖的 基于流体动力学的油画绘制技术 [3]。但是上述算法由于计算 量过大，都未能实现对输入视频实时进行艺术风格化转换。
本文在上述论文的思想基础上提出利用结构张量作为 输入的矢量场 ；其次运用 LIC 方法来模拟沿矢量场绘制的油 画笔触风格 ；接着通过引入局部光照模型来生成油画绘制中 由于颜料分层涂抹所形成的颜料层叠感特效 ；最后引入颜色 传输技术，使得最终生成的油画特效具有和参考图相似的颜 色特征。
本文最大的贡献在于通过利用 GPU 的快速并行计算能 力对以上算法处理过程使用 GLSL Shader 语言进行了实现。 另外，本文提出了基于多风格笔刷样式的实时梵高流线风格
0 引言
艺术风格化渲染是计算摄影学研究领域的一个重要分 支。艺术风格化绘制使得图像及视频的渲染更加个性化，同 时该技术也是传统数字艺术媒体在计算机上仿真的方式之 一 [1]，并取得了长足进步。在各种艺术风格化渲染绘制中，对 油画风格的模拟受到研究者的广泛关注。随着研究的不断深 入，如何能够实时地生成具有梵高流线风格的油画数字艺术 作品逐渐成为了新的研究热点。
CAD设计中的光滑曲线绘制技巧
CAD设计中的光滑曲线绘制技巧CAD（Computer-Aided Design）软件是一种广泛应用于工程设计领域的计算机辅助设计工具。
在CAD设计中，光滑曲线的绘制是非常重要的技巧之一。
本文将介绍一些CAD设计中常用的光滑曲线绘制技巧。
1. 使用曲线绘制工具：绝大多数CAD软件都提供了曲线绘制工具，如贝塞尔曲线工具、样条曲线工具等。
使用这些工具可以轻松绘制光滑的曲线。
在选择曲线绘制工具时，可以根据实际需要选择合适的曲线类型。
2. 控制点的设置：曲线的光滑程度与控制点的位置和数量直接相关。
在绘制曲线之前，可以通过调整控制点的位置和数量来达到预期的光滑效果。
一般来说，控制点越多，曲线的光滑度越高。
3. 使用曲线编辑工具：CAD软件通常还提供了曲线编辑工具，如平滑、修剪、延伸等功能。
通过这些工具，可以对已绘制的曲线进行进一步编辑和调整，以获得更加光滑和精确的曲线。
4. 使用辅助线和辅助点：在绘制光滑曲线时，可以先绘制一些辅助线或添加辅助点，以辅助曲线的绘制。
辅助线和辅助点可以帮助确定曲线的走向和形状，使得曲线更加光滑和精确。
5. 连接线段与曲线：CAD设计中，有时需要将线段与曲线进行连接。
在连接线段与曲线时，可以使用切线或其他方式，以确保连接处的平滑过渡。
这可以通过调整曲线的控制点来实现。
6. 使用平滑工具：一些CAD软件还提供了平滑工具，可以自动将曲线中的锐角部分变为光滑的曲线。
使用平滑工具可以快速实现曲线的光滑效果，节省绘制时间。
7. 利用CAD软件的参数化功能：一些CAD软件提供了参数化建模的功能，可以通过调整参数的数值来改变曲线的形状。
利用参数化功能可以快速修改和调整曲线，以满足设计需求。
8. 综合运用多种技巧：在CAD设计中，绘制光滑曲线往往需要综合运用多种技巧。
可以结合使用曲线绘制工具、编辑工具、辅助线、辅助点等，根据具体情况选择合适的技巧来实现光滑曲线的绘制。
综上所述，光滑曲线的绘制是CAD设计中的一项重要技巧。
python 绘制光滑曲线 方法
python 绘制光滑曲线方法Python 绘制光滑曲线的方法在使用 Python 进行数据可视化时，我们经常需要绘制光滑曲线来展示数据的趋势和变化。
以下是几种常见的方法用于绘制光滑曲线。
1. 使用平滑曲线拟合方法：平滑曲线拟合是一种通过逼近原始数据来创建光滑曲线的方法。
其中最常用的方法是局部加权回归（LOESS）。
在 Python 中，我们可以使用 statsmodels 或 scipy 库中的低阶拟合函数来实现。
首先，使用这些函数进行数据拟合，并得到平滑曲线的估计值。
然后，我们可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库来绘制原始数据和拟合曲线。
2. 使用样条插值方法：样条插值方法是一种使用光滑曲线连接离散数据点的技术。
其中最常见的方法是基于 B 样条的插值方法，如样条插值和样条曲线拟合。
在 Python 中，SciPy 库中的 interpolate 模块提供了实现样条插值的函数。
我们可以使用这些函数对原始数据进行插值，并用插值结果生成光滑曲线。
3. 使用平滑滤波方法：平滑滤波是通过将连续数据点进行平均计算或应用线性加权滤波器来减少数据中的噪声。
Python 中的 NumPy 和 Pandas 库提供了进行平滑滤波的函数。
我们可以使用这些函数对原始数据进行平滑处理，然后再将平滑后的数据与原始数据一起绘制成曲线。
4. 使用贝塞尔曲线：贝塞尔曲线是一种参数化的光滑曲线，可以通过控制点来定义其形状。
通常，贝塞尔曲线被用于创建平滑的曲线或曲面。
在 Python 中，我们可以使用 matplotlib.path 模块中的贝塞尔曲线函数来创建光滑曲线。
我们可以调整控制点的位置和权重，以得到所需的曲线形状。
以上是通过 Python 绘制光滑曲线的四种常见方法。
根据你的数据特点，你可以选择最适合的方法来展示数据的光滑趋势和变化。
无论你选择哪种方法，Python 提供了许多强大的数据可视化工具，可以帮助你轻松地绘制光滑曲线。
利用Blender进行渲染的硬件加速技巧与窍门
利用Blender进行渲染的硬件加速技巧与窍门Blender是一款功能强大的三维建模和渲染软件，它可以创建出逼真的渲染效果。
然而，由于渲染过程通常需要大量的计算资源，对于一些复杂场景，渲染时间可能会非常长。
在这篇文章中，我们将讨论如何利用硬件加速技巧和窍门来优化Blender的渲染速度。
1. 使用GPU加速Blender支持利用图形处理单元（GPU）来进行渲染加速。
首先，确保你的电脑上安装了最新的显卡驱动程序。
然后，在Blender的设置中选择使用GPU加速。
这将利用显卡的并行处理能力来加快渲染速度。
对于较新的显卡和较复杂的场景，GPU加速可能会显著提高渲染效率。
2. 启用渲染优化选项在Blender的渲染设置中，有一些优化选项可以帮助提高渲染速度。
例如，启用“光线传输”下的“勾选场景”选项，可以减少阴影和反射的数量，从而加快渲染速度。
另外，关闭不必要的全局光照和环境光照等选项也可以提高渲染效率。
根据具体的场景需求，选择合适的渲染优化选项可以显著缩短渲染时间。
3. 使用代理模型和纹理对于复杂的场景和大量的多边形模型，渲染时间可能会相对较长。
为了加快渲染速度，可以使用代理模型和纹理来替代原始模型。
代理模型是一个简化的版本，它具有较低的多边形数量，从而减少渲染负载。
同时，使用纹理而不是细节丰富的模型可以减少绘制和计算的需求，提高渲染速度。
这种优化方法特别适用于远景或背景中的模型，因为这些模型通常不需要细节。
4. 控制光源和阴影光源和阴影是渲染过程中计算量较大的部分。
正确设置光源的数量和位置可以显著提高渲染速度。
在Blender中，可以使用少量但强大的光源，如区域灯或点光源，来代替多个弱光源。
此外，减少阴影的数量或使用近似的阴影类型也可以加快渲染速度。
5. 使用渲染分层和多线程Blender支持将渲染任务分成几个层次，并同时使用多个CPU核心进行渲染。
通过将场景划分成多个层次，可以将渲染负载分担到多个CPU核心上，从而加快渲染速度。
GPU加速的光滑轮廓线绘制
GPU加速的光滑轮廓线绘制方建文;于金辉【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)011【摘要】Efficient silhouette extraction is a key issue in non-photorealistic rendering.This paper presents an algorithm that is able to generate smooth silhouettes entirely in GPU. In the geometry shaderstage,silhouettes are detected according to the relations between the normal vectors of two adjacent triangles and the view vector,and then the silhouette is extruded and a fade factor is set for each silhouette vertex. In the pixel shader stage,the fade factor is translated into pixel alpha channel value,cartoon style is generated based on the light direction and finally smooth silhouettes are obtained atfter alpha blending with frame buffer. Algorithm is implemented entirely in the GPU and it can meet the real-time rendering requirements.%轮廓线的高效提取是非真实感绘制的一个关键问题.提出了一个完全利用GPU生成光滑轮廓线的高效算法.在几何处理阶段,先根据相邻三角形的法向量与视向量的关系检测出轮廓线,然后对轮廓线进行宽度扩充,同时对轮廓线顶点设置相应的渐变因子;在像素处理阶段把渐变因子转化为相应的alpha值,通过光照生成卡通渲染,最后通过alpha混合得到光滑轮廓线.算法完全在GPU里实现,能满足实时的绘制要求.【总页数】3页(P1-2,14)【作者】方建文;于金辉【作者单位】衢州学院,信息与电子工程系,浙江,衢州,324000;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【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.三维重构中轮廓线间的连接和光滑问题的处理 [J], 黄永丽;王海玲2.一种改进型的光滑高速凸轮廓线的方法 [J], 刘志勇3.基于GPU加速的水彩风格实时渲染绘制算法 [J], 赵杨4.基于GPU加速的梵高流线风格油画实时渲染绘制算法 [J], 赵杨5.曲面投影轮廓线在奇点光滑时的曲线特征 [J], 陈锦昌;李冰;袁立颖;龚兆卿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
premierecs5简单几步开启GPU加速
新版CS5加入了显卡GPU加速，这样在预览高清素材和加入特效的时候，可以加快预览速度，做到比较好的即时预览，而ADOBE官网上注明的支持显卡种类太少，除去GTX480市面上买得到以外，剩下的就是丽台的显卡了，有银子你买得起用得起咱们数不上啥，其他的大部分都是配不起啊配不起，但是我们很多人的显卡上都写明了“支持GPU加速”但怎么开启呢？现在简单的跟大家说一下吧!首先，按照图片显示，打开所示位置，这里的是英文版，中文版按图也是一样的步骤。
本帖隐藏的内容如果你的显卡不在官网列出的支持清单上，那么GPU那里的显示应该是这样的。
本帖隐藏的内容那么怎样才能支持呢？很简单，打开PR的安装目录，找到这个文件。
本帖隐藏的内容OK，打开后，你会发现，你的显卡不在这些名单里。
除去前面两个N卡的显卡以外，剩下的大家去查查价吧，我反正是观望啊观望本帖隐藏的内容在最后一行打上你的显卡，这里是GTS 450。
本帖隐藏的内容保存退出后，还是在这个文件夹内，查找图示文件本帖隐藏的内容运行一下，然后重新打开PR CS5再回到图一所示位置，你会发现，GPU加速打开了本帖隐藏的内容现在让我们看下特效栏和时间线，会发现图示的两处改变本帖隐藏的内容左边的红圈，以前应该是虚的，这个标识呢，说明的是这个效果支持GPU加速，而右边的黄线，就说明这段素材已经被GPU加速了。
这里使用的是标清素材，如果大家拖入高清1080P的素材，会发现整个素材都有黄线，说明GPU加速已经启用了。
会有人问.GPU加速有什么用呢？简单来说，就是显卡自带了内存，会自行去进行运算，这样会减轻CPU的压力，加快速度，这样在即时预览方面，会快速很多。
尤其是在预览高清和加载众多特效以后，效果会更明显，基本提速在8-20倍（确实会快不少）。
另外，CS4有没有GPU加速我真不清楚，还有A卡是否支持，我也不知道，希望大家去试验下，就到这里了。
GPU加速的傅里叶变换轮廓术并行计算方法
GPU加速的傅里叶变换轮廓术并行计算方法
赵小敏;周波;刘春媛;陶金
【期刊名称】《机械制造与自动化》
【年(卷),期】2013(042)002
【摘要】傅里叶变换轮廓术需要在高分辨率图像上进行相位计算,其耗时较长,不能满足实时处理的要求.相位计算时其待处理的和已处理的数据都是相对独立的图像像素,且计算密度极大,适于并行计算.因此,利用图形处理器的多线程并行处理能力,在GPU上实现了相位的并行计算,解决了在CPU上相位计算速度较慢的问题.实验表明在相位计算质量相同的情况下,经过GPU加速获得了相对于CPU一到两个数量级的加速比,为将傅里叶变换轮廓术应用于实时三维测量奠定了坚实的基础.【总页数】4页(P141-144)
【作者】赵小敏;周波;刘春媛;陶金
【作者单位】黑龙江科技学院,黑龙江哈尔滨150027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.傅里叶变换轮廓术的Matlab仿真实现 [J], 吴应山;张启灿
2.基于G PU的轮廓提取算法的并行计算方法研究 [J], 柴志雷;张圆蒲
3.基于傅里叶变换轮廓术的动态液膜测量 [J], 管文洁; 吴庆尉; 公超; 吴迎春; 吴学成
4.基于双椭圆滤波算法的傅里叶变换轮廓术 [J], 徐友洪;童根树
5.基于傅里叶变换轮廓术的高速齿科三维扫描仪实现 [J], 刘斯奇;林晓斌
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GPU加速3D流场特征提取与多分辨率绘制
第21卷第7期2009年7月计算机辅助设计与图形学学报J OU RNAL OF COMPU TER 2A IDED DESIGN &COMPU TER GRAP HICSVol.21,No.7J uly ,2009收稿日期:2008-08-02;修回日期:2009-02-20.基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展计划项目(2009CB723803),国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA01Z309).徐华勋,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为科学计算可视化、虚拟现实.曾 亮,男,1971年生,博士,副教授,主要研究方向为科学计算可视化、虚拟现实.蔡 勋,男,1971年生,博士,副教授,主要研究方向为科学计算可视化、虚拟现实.李思昆,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为IC CAD ,VL SI 设计方法学、虚拟现实等.GPU 加速3D 流场特征提取与多分辨率绘制徐华勋 曾 亮 蔡 勋 李思昆(国防科学技术大学计算机学院 长沙 410073)(xxhhxx @ )摘要 由于视线方向上的网格单元前后相互影响,导致3D 流场可视化面临遮挡和混乱问题,为此提出一种基于流场特征的多分辨率绘制方法.首先利用基于GPU 的BP 网络流场特征提取方法对流场典型特征或用户关注的新特征进行选取、训练和识别;在此基础上,利用Voronoi 图技术对特征数据构造特征树;最后基于鱼眼视图多分辨率技术进行绘制.对绘制和性能进行测试的实验结果表明,该方法能有效地提取流场特征,降低遮挡和混乱对可视化效果影响.关键词 3D 流场;BP 神经网络;特征提取;多分辨率;Voronoi 图;鱼眼视图中图法分类号 TP391GPU 2Accelerated Feature Extraction and Multi 2resolution Visualization for Complex 3D Fluid FieldXu Huaxun Zeng Liang Cai Xun Li Sikun(College of Com puter ,N ational Universit y of Def ense Technolog y ,Changsha 410073)Abstract Due to t he mut ual influence of grid point s on t he view direction ,visualization to a 3D fluid field often has p roblem of occlusion and cluttering.In t his paper ,we propo se a novel approach for solving t he occlusion and cluttering p roblem based on multi 2resolution rendering.By t he solution ,first ,a new fluid feat ure ext raction met hod is p resented by taking advantage of t he strong non 2linear ability of t he neural network.Then based on t he flow feat ure detected ,a Voronoi grap h met hod is used to organize field data.Finally ,t he field data is visualized by t he “fisheye views ”met hod.The test result of t he visualization effect s and performance to our met hod shows t hat our p ropo sed approach is feasible and efficient in solving t he occlusion and cluttering p roblem.K ey w ords 3D flow field ;B P neut ral network ;feat ure ext raction ;multi 2resolution ;Voronoi grap h ;fisheye views 3D 流场可视化是科学计算可视化领域研究的热点与难点之一.目前,3D 流场可视化的相关研究多集中在拓扑关系简单、垂直一致性较好的流场,如台风区域[123]等,对于更具有普遍意义的复杂流场(拓扑关系复杂、垂直一致性差)研究相对较少.3D 流场可视化面临遮挡与混乱问题[4],原因在于视线方向上的流场信息前后干扰,尤其对于复杂流场可视化,遮挡问题尤为突出.目前,解决遮挡和混乱问题的一般方法是利用数据场特定属性筛选,如利用风速[122]滤去风速值小于指定阈值的数据节点.此类方法简单、计算代价小,能在一定程度上解决遮挡和混乱问题,适用于台风等流场;但它对于复杂流场并不适用,会造成部分特征区域细节丢失而影响可视化效果.特征可视化通过提取用户关注的特征,忽略用户不感兴趣的大量冗余数据,在保持信息准确性的同时减少了可视化映射的数据量,因此受到越来越多研究人员的重视.目前,流场特征的分析方法大致可以归结为基于图像处理、基于拓扑分析以及基于物理特征3类[5].基于拓扑结构分析的方法能有效地提取流场的常见重要特征,是目前应用最广的方法[628].但拓扑分析计算代价较高,并且作为一种局部方法,它无法检测某些全局特征;此外,人们对于流场的一些特征本质尚未完全把握,对一些特征如漩涡不能严格定义,因此拓扑分析方法具有一定的局限性.基于图像分析的方法也具有自身的缺陷,如阈值分割、区域增长等方法并不适用于不规则网格和非结构化网格,滤波方法则对矢量场无能为力[5].基于物理特征的方法则需要首先对流场特征的物理本质有准确的认识.本文对文献[9]中的2D 流场特征提取方法进行扩展,提出了一种基于GPU 的3D 流场智能特征提取方法.其优势在于对于任何特征只要能给出足够的样本,便能在新的物理场中抽取出具有相同特性的特征区域,不会受限于局部定义或需要对特征物理本质准确认识等缺陷,具有良好的扩展性.由于采用了GPU硬件加速技术,实验结果显示本文方法仅需要2～3ms ,相对于CPU 性能提高了约20～30倍.基于提取的流场特征区域,提出基于Voronoi 图的数据组织方法,并采用“鱼眼视图”多分辨率绘制,特征或用户关注度不同的区域采用不同分辨率细节绘制,有效地减少了绘制数据量.实验结果显示,该方法不仅适用于台风等强对流流场,同时能在一定程度上解决复杂流场可视化的遮挡和混乱问题.1 流场特征算法描述基于流场特征的多分辨率绘制方法的基本原理如图1所示.首先将仿真计算的数据进行可视化,然后由用户选取具有典型意义的特征区域作为样本数据并进行相应分类.将这些特征数据作为样本送入B P 神经网络训练学习,并保存训练结果.将新计算流场数据送入神经网络,获得特征区域,识别后采用Voronoi 图技术对数据进行组织,最后利用鱼眼视图技术进行多分辨率绘制.当然,用户在使用过程中也可以对感兴趣的区域进行选择,然后重新进行训练,实现针对性特征可视化.图1 流场多分辨率可视化原理1.1 基于GPU 的特征检测与识别BP 神经网络结构以及样本选取方法与文献[9]基本相同.BP 神经网络为3层结构:输入层、隐含层(单层)和输出层.流场特征样本采用了9×9×3格点数据,节点值为该样本对应网格格点上的矢量方向.由于训练过程可以作为一个预处理过程,因此可在CPU 上进行.对于特征检测和识别则需要实时交互处理.在文献[9]中,特征检测识别算法在CPU 上进行,为提高速度而采用了将临界点所在区域作为候选单元的方法.为实现特征检测与识别的实时交互性,本文设计了基于GPU 的特征检测与识别算法.基本思想是将流场转换为纹理片元块,利用GPU 的高并行特性和可编程能力,将BP 神经网络特征识别转换为对纹理片元的处理,基本流程如图2所示.该算法主要包括如下步骤:Step1.纹理转换.负责将流场数据转换为GPU 易处理的颜色纹理;Step2.GPU 处理.负责对当前片元所在区域进行特征识别;Step3.保存结果.负责从GPU 中读取识别结果,并保存到相应数据结构.由于GPU 特征识别过程为并行处理过程,因此本文没有采用文献[9]中临界点区域候选单元方法,而是采用依次遍历方法.原因分析如下:在GPU 上采用临界点候选单元方法或遍历方法时,假设纹理转换过程时间分别为T 1与T 1,GPU 处理过程分别为T 2与T 2,结果保存过程分别为T 3与T 3,则整个流水线的处理过程时间分别为T =T 1+T 2+T 3和498计算机辅助设计与图形学学报 2009年T =T 1+T 2+T 3.由于Step1,Step3对于采用2种方法所需时间均相同,即T 1=T 1,T 3=T 3,因此流水线处理时间长短取决于T 2与T 2.临界点区域候选单元方法需要在片元着色器中对片元类型进行判别,若当前片元对应临界点,则进行识别判断;否则,跳过该过程.不妨设片元着色器F i 对应临界点片元类型,处理时间为T F i ,而片元着色器F j 对应非临界点类型,处理时间为T F j .虽然T F i <T F j ,但由于GPU 是并行处理过程,各片元着色器中计算时间最长的着色器构成识别算法的瓶颈,从而T 2=max (T F i ,T F j )=T F j .同样地,对于遍历方法有T 2=max (T F i ),0≤i ≤N ,其中T F i 为各片元处理过程时间.由于在临界点区域候选单元方法中增加了片元类型判断过程语句,因此必有T 2=max (T F i )>max (T F i )=T 2,故 T >T.即在GPU 处理过程中,遍历方法速度要优于临界点候选单元方法.同时,遍历方法能有效地解决文献[9]中采用临界点候选单元方法引起的特征区域遗漏问题,提高了特征识别准确率.图2 GPU 特征识别算法流程图 算法1.特征检测与识别算法输入.风场数据V ,B P 神经网络权重数组w .输出.特征位置数组 F.Step1.纹理转换.对于风场数据V ,将X Y Z 轴3个方向分量V x V y V z ～R GB 分别对应,将矢量场速度值转换为纹理.映射函数T i :R 3→R 3,定义为T RG B (V i )=-V i Π|V i max |×α,if V i ≤0V i Π|V i max |×(255.0-α)+α,else V i >0;其中α∈(0,255)为分段参数.Step2.片元处理. Step2.1.反向计算样本纹理中纹理片元速度值,作为BP 神经网络输入层数据,根据O i =1Π1+exp [-(∑jw ijO j )]计算隐含层和输出层值,其中O j 为第i 层上一层的输出值. Step2.2.根据E k =∑ni =1(dki-y i )2计算特征纹理输出值与各指定类的误差值;其中,d ki 表示第k 个标准类的第i 个理想输出,y i 表示实际的第i 个输出. Step2.3.选择一个最小的E v ,若E v 小于规定的误差阈值,则认为该片元是规定的第v 个流场特征,片元颜色设定为指定颜色C v ;否则,片元颜色设定为背景色B.Step3.保存结果.读取GPU 识别结果,根据特征位置计算对应网格单元号,并将其保存到特征位置数组 F.特征检测与识别过程在GPU 片元着色器上执行,编程语言采用了具有跨平台、易扩展的Open G L 着色语言(Open G L shading language ,G L SL )语言.相对于CPU 中编程而言,片元程序中可处理的数据结构相对简单,因此采用将矢量场转换为GPU易处理的纹理.采用纹理处理后,相关特征识别片元程序的核心代码如下:uniform vec 2tc _of f set[243]; ΠΠ相邻格点纹理坐标uniform sam pler 3D vel Tex ; ΠΠ矢量场纹理void main (voi d ){vec 3sam ple[243]; for (int i =0;i <93933;i ++) sam ple[i]=texture 3D (vel T ex ,gl _Multi T ex Coord 0.st p +tc _of f set[i]); int res =B P (sam ple ); ΠΠB P 计算 vec 3color =T F (res ); ΠΠ计算颜色 gl _FragColor =vec 4(color,1.0);}首先根据当前纹理坐标获取特征区域节点数据,然后进行特征识别计算,并根据识别结果设置当前片元颜色.特征识别过程实现代码与CPU 上基本相同,但首先需要进行纹理———速度反向计算;此外为保证纹理转换过程不损失数据精度,纹理格式采用了32位浮点类型.本文还采用了气压场数据对B P 神经网络的特征进行了校正.由于实验中主要对气旋和反气旋特征进行了提取,而气旋和反气旋分别对应气压场中低压和高压中心,对气旋中心有压强P ≤P threshhold ,反气旋中心则有P ≥P ′threadhold .对于风场数据,假设采用BP 神经网络进行特征检测后得到的位置为P i ,同时对于对应气压场数据采用气压幅值方法进行检测后得到的位置为P ′i ,若D (P i ,P ′i )≤d threshhold ,5987期徐华勋等:GPU 加速3D 流场特征提取与多分辨率绘制则认为检测结果正确并输出p i;否则,认为检测结果有误,其中d threshhold为欧拉距离误差阈值.1.2 基于V oronoi图的多分辨率绘制由于特征分布的不均匀性,特征区域可能位于八叉树分割子空间的交界面上,如图3a所示.此时采用八叉树并不能对特征区域进行很好的表示,进行多分辨率绘制时,特征区域绘制几乎需要遍历四叉树中的每个子节点,如图3b所示,效率较低.图3 特征区域位于八叉树分割子空间 Voronoi图是一种基于近邻原则而生成的空间剖分结构,其定义如下:假设S为二维平面,p为S 上任意几何点,O={O1,O2,…,O n},n≥3是欧几里德平面上的离散点集.区域V(O i)为满足如下条件的集合:V(O i)={p|p∈S,且d(p,O i)≤d(p,O j), j≠i,j=1,2,…,n},则称V(O i)为与对象O i相关联的Voro noi区域,O i称作此区域的生长对象.令V={V(O1),V(O2),…,V(O n)},称V为由O生成的S上的Voronoi图.Voronoi图技术空间剖分后形成一个多边形集合,其中每个多边形区域对应一个点目标,多边形的每一点到对应的点目标距离会小于其他点目标.Voronoi图按其生成方法可以分为矢量法与栅格法,考虑实验数据为规则网格结构,本文在栅格法基础上提出了一种基于特征的Voronoi图的数据组织方法,步骤如下:Step1.根据抽取的特征定义相应节点为点目标,并采用图4所示的棋盘距离定义点目标周围栅格距离.111101111图4 棋盘距离 Step2.依次对各点目标进行局部距离传播计算,按照D(i,j)=min[D(i-1,j-1)+1,D(i-1,j)+1, D(i-1,j+1)+1,D(i,j-1)+1,D(i,j), D(i,j+1)+1,D(i+1,j-1)+1, D(i+1,j)+1,D(i+1,j+1)+1](1)计算周围节点到点目标的距离.式(1)中D(i,j)表示序号为(i,j)的节点到某一点目标的距离.Step3.根据距离图,将各特征区域及相邻区域节点组织成树结构,称其为特征树.如图5所示,假设数据场中有特征区域A1,A2和B1,根据式(1)计算得到的距离图如图5a 所示.若用上标表示节点在特征树中的层号,下标表示层内的序号,如N m i表示特征树第m层第i个节点,则特征树的具体构造过程如下: Step3.1.建立根节点R,并置子节点为空. Step3.2.重复如下过程,直到所有特征区域处理完毕: Step3.2.1.建立新节点N1i,根据特征类别设置相应属性,并置该节点为R的第i个子节点,如图5b所示. Step3.2.2.建立新节点N21,并作为节点N1i的首子节点加入特征树;获取距离图中D≤1的节点作为子节点依次加入节点N21,如图5c所示. Step3.2.3.获取距离图中2≤D≤3的邻近区域节点,根据筛选比例因子α依次组成小组,并按照筛选法则筛选出父节点N2i加入节点N21,如图5d所示. 对于邻近区域节点筛选法则,本文实验中采用了取最小维数节点的方法,即若邻近区域节点组M 中包含节点A i j k和Aαβγ,且i≤α,j≤β,k≤γ,则选取A ij k.构造的特征树如图5e所示,其中虚线框中为最终需要绘制的节点.采用特征树方法后,任意特征区域都对应唯一一个特征树子节点,有效地解决了数据场采用八叉树表示时特征区域绘制效率低的问题.对于时变场,特征的产生和消亡只对应特征树中单个节点的增加和删除,数据结构更容易维护.特征树与全局八叉树生成后,采用鱼眼视图技术进行多分辨率绘制.鱼眼视图技术最早由Furnas[10]提出,其基本思想是对用户关注区域显示细粒度的信息,对背景区域显示粗粒度信息.得到特征树及全局八叉树后,多分辨率绘制过程主要包含2步:1)根据背景场细节控制参数β绘制全局八叉树中节点;2)绘制特征树中相应节点.考虑实验数据为规则风场数据,为保证数据场可视化的真实性,本文没有采用鱼眼视图技术中常用的扭曲变形方法,而是通过保持698计算机辅助设计与图形学学报 2009年图5 基于Voronoi图的特征树结构关注区域与背景区域的数据可视图形同等大小,较好地反映了原始数据场的概貌.2 性能分析与测试由于B P神经网络的学习过程可以作为一个预处理过程,所以学习过程代价可以忽略不计.识别过程的性能对可视化的速度至关重要,下面对算法1计算复杂度进行分析.设风场维数为U×V×W,神经网络节点数分别为M×L×N,同时将指数运算和除法运算代价近似为乘法运算,则Step1中需要对数据场中每个格点进行1次乘法和1次除法运算,共有U×V×W个格点,因此计算代价为O(UV W);Step2中需要对每个格点进行特征识别计算,由于各格点在GPU上并行执行,因此只需考虑单个格点上的特征识别计算代价即可,根据文献[9],单个格点的计算复杂度近似为O(L M);由于Step3中只对特征中心进行线性转换计算,而统计数据表明每个时间步上的流场区域特征一般不会超过100个,则Step3的计算代价为O(100):因此算法1时间代价为O(UV W)+O(L M)+O(100).本文中,实验风场格点数据为74×62×17,样本采用9×9×3格点样本(即M=243),对识别一种特征而言(N=1),L=23M×NΠ22=24,则O(UV W)µO(L M)µO(100),整个计算代价近似为O(UV W)=2×74×62×17 16万次.实际运行时考虑CPU2GPU数据传输、条件分支判断及指数运算等因素,计算代价要稍高.图6所示为对7个时间步上的流场数据分别采用CPU和GPU特征识别代价进行的统计测试,其中CPU识别采用了将临界点区域作为候选单元的方法,采用CPU算法平均性能为53.89ms,GPU则为2.59ms,本文方法性能提高了约20～30倍.图6 特征识别GPU2CPU性能对比图GPU特征识别算法空间开销主要用于纹理存储,假设用S表示算法空间复杂度,风场格点总数为Ω,单个格点上矢量转换后纹理所需存储空间为Φ,则算法空间复杂度S=Ω×Φ=U×V×W×Φ.由于纹理格式为G L_R G B,数据类型采用了G L_ FLOA T浮点数格式,因此可计算得到空间复杂度S=(740×62×17×3×32)Π(1024)2 0.893MB,实验采用的GF8600GT显卡显存为512MB.采用鱼眼视图技术后,假设对于U×V×W的数据场,有M个方形特征区域且服从均匀分布,特征7987期徐华勋等:GPU加速3D流场特征提取与多分辨率绘制区域边长为X ,区域边界距离L <X Π2的为近邻区域,X Π2≤L ≤X 的距离区域为远邻区域,依次类推.假设U ×V ×W 足够大(即各特征区域不相邻),且只考虑近邻区域,则可得到:1)特征区域面积为M X 3,采用原始数据场绘制;2)与特征区域紧相邻的区域面积为7M X 3,假设筛选比例因子α为1∶8;3)对整个数据场采用全局八叉树节点绘制,假设筛选比例因子β为1∶32.则最终需绘制的节点数为UV W Π32+15M X 3Π8.若UV W µM X 3,则绘制节点数约为UV W Π32,即仅为原来的1Π32.采用多分辨率绘制方法和未采用多分辨率绘制方法的性能对比如表1所示,其中对7个时间步上的流场数据对采用本文方法和传统方法的绘制每帧所需时间进行了50次统计测试,多分辨率绘制时α为1∶8,β为1∶32.可见采用多分辨率绘制后,绘制性能提高了约24倍.应该说明的是,本文实验中绘制部分采用V T K (V T K 是K it Ware 公司开发的一个面向对象的工具软件系统,被广泛地应用在计算机图形、可视化以及图像处理领域),因此绘制时未采用GPU 技术.表1 不同方法绘制性能对比图ms绘制方法时间步1234567平均值传统可视化 6936.47212.56802.66647.86842.77268.56835.36935.1多分辨率绘制281.3297.4274.3281.7278.2304.5288.1286.5图7 未处理和筛选比例因子β=1∶32风场可视化3 应 用基于本文方法,我们设计并实现了一个原型系统Vis Gen ,其中采用的数据场为中国科学院大气物理研究所和国防科技大学计算机学院联合开发的数值天气预报模式GRA PES 产生的风场数据,风场数据格点数为74×62×17;实验机器配置为AMD898计算机辅助设计与图形学学报 2009年Alt hon2.51GHz×2,2G B RAM,GF8600GT显卡;开发环境采用VC++6.0,绘制部分采用V TK.由于受视向上网格点的前后影响,3D流场可视化会出现前后遮挡以及矢量方向混乱现象.图7a 中,前后遮挡严重影响了可视化效果;图7d中,尽管遮挡问题稍有缓和,但局部细节信息丢失严重;图7b中上侧图为背景场筛选比例因子β为1∶32,特征邻近区域筛选比例因子α为1∶8,特征区域为原始数据,该图对流场特征区域局部细节有较好的描述,且保持了全局流场信息,用户可以快速确定在整个流场背景下的特征位置、方向等信息;图7e中,气旋的风场细节信息清晰可见,对于垂直一致性较好的流场,采用本文方法可视化的效果更好,基本可消除遮挡和混乱现象;图7c中,背景数据筛选比例因子β为1∶16,特征邻近区域筛选比例因子α为1∶4,特征区域为原始数据.4 结 论本文提出了一种基于GPU的3D流场特征智能提取与识别方法,并介绍了具体的GPU识别算法,同时给出了相关核心片元着色器代码.由于空间特征分布的不均匀性,采用基于Voronoi图的特征树对特征区域数据进行组织,算法分析表明本文方法能对提取的流场特征数据进行更有效的管理.最后采用多分辨率处理技术对提取出来的特征区域数据与背景场数据进行了绘制,有效地缓解了3D流场可视化面临的遮挡与混乱现象.基于本文方法,我们设计并实现了一个智能选择流场可视化系统原型,该系统不仅具有良好的通用性和可扩性,也具有友好的交互性.训练样本采用垂直性相对较好的9×9×3特征区域数据,因此对于3层内Z方向一致性差的特征区域以及特征区域范围较大(大于9×9)时识别效果不好.理论上可以通过有针对性地选择新的样本对B P神经网络进行重新训练解决这一问题,这将在我们下一步的工作中进行验证.此外,目前的应用仅限于对规则结构网格数据,将该方法应用于不规则以及非结构化网格流场也是我们今后需要深入研究的问题.参 考 文 献[1]Weiskopf D,Schaf hitzel T,Ertl T.Texture2basedvisualization of unsteady3D flow by real2time advection andvolumet ric illumination[J].IEEE Transactions onVisualization and Computer Graphics,2007,13(3):5692582 [2]Helgeland A,Elbot h T.High2quality and interactiveanimations of3D time2varying vector fields[J].IEEETransactions on Visualization and Computer Graphics,2006,12(6):153521546[3]Park S W,Kreylos O,Budge H,et al.Dense geometric flowvisualization[C]ΠΠProceedings of EU RO GRAP HICS—IEEEV GTC Symposium on Visualization,Leeds,2005:21228 [4]Hansen C D,Johnson C R.The Visualization Handbook[M].Oxford U K:Elsevier Inc,Academic Press,2005:2952309[5]Post F H,Vrolijk B,Hauser H,et al.The state of t he artin flow visualization:feature extraction and tracking[J].Computer Graphics Forum,2003,22(4):7752792[6]Helman J L,Hesselink L.Visualizing vector field topologyin fluid flows[J].IEEE Computer Graphics andApplications,1991,11(3):36246[7]Sadlo F,Peikert R,Parkinson E.Vorticity based flowanalysis and visualization for pelton turbine designoptimization[C]ΠΠProceedings of IEEE Visualization,Austin,2004:1792186[8]Theisel H,Weinkauf T,Hege H C,et al.Saddleconnectors—an approach to visualizing t he topologicalskeleton of complex3D vector fields[C]ΠΠProceedings of t he14t h IEEE Visualization,Seattle,2003:1792186[9]Xu Huaxun,Li Sikun.Intelligent flow feature extraction andmulti2resolution visualization[J].Journal of Computer2Aided Design&Computer Graphics,2008,20(5):5712576(in Chinese)(徐华勋,李思昆.智能流场特征抽取与多分辨率可视化[J].计算机辅助设计与图形学学报,2008,20(5):5712576) [10]Furnas G W.Generalized fisheye views[C]ΠΠProceedings ofACM SIGCHI Conference on Human Factors in ComputingSystems,Boston,1986:162239987期徐华勋等:GPU加速3D流场特征提取与多分辨率绘制。
GPU加速的光线投射体绘制工具包设计
GPU加速的光线投射体绘制工具包设计
刘雯卿;陈春晓;陆丽娜
【期刊名称】《中国医疗器械杂志》
【年(卷),期】2009(33)5
【摘要】为了提高体绘制的速度,充分利用了GPU的可编程性和并行计算能力,在兼容着色模式3.0的图形卡上实现了光线投射算法,并通过对可视化工具包VTK进行扩展,设计了一个可充分利用GPU加速功能的体绘制工具包.实验结果表明,GPU 加速的算法显著提高了绘制速度,能在60帧/s的速度下得到高质量的图像绘制效果,并保证了交互的实时性.所设计的工具包具有一定的可用性和可扩展性.
【总页数】4页(P356-359)
【作者】刘雯卿;陈春晓;陆丽娜
【作者单位】南京航空航天大学生物医学工程系,南京,210016;南京航空航天大学生物医学工程系,南京,210016;南京航空航天大学生物医学工程系,南京,210016【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.基于三维标量场的光线投射并行体绘制算法 [J], 殷智慧;李朝奎;杨武;张强;严雯英
2.基于GPU加速的改进的光线投射算法研究 [J], 唐振禹;吕晓琪;任国印
3.一种改进的基于CUDA的纹理映射和光线投射结合的体绘制算法 [J], 朱奭;常晋义
4.一种基于GPU加速的三维医学图像体绘制平台设计方案 [J], 曾文权;何拥军;余爱民;林敏
5.八叉树编码与GPU加速结合的光线投射法 [J], 刘白林;黄舒舒;刘云卿
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2011，47（11）Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用⦾博士论坛⦾1前言卡通风格绘制是非真实感绘制的一个重要分支，它强调信息的抽象和表达，通过简洁的线条和颜色来传递关键信息，而不追求真实感，同时给人以艺术的美感。
轮廓线是最重要的线条之一，因为它是物体与背景的一个分界线，是表达物体形状的重要特征之一。
轮廓线与视点相关，对其进行准确而高效的提取和绘制是非真实感绘制的一个研究热点。
经过十多年的发展，研究人员提出了多种关于轮廓线的检测和绘制算法[1]，轮廓线的检测算法根据其工作空间可分为三类：基于物体空间，基于图像空间以及同时使用物体和图像两个空间的混合算法[2]。
图像空间算法首先通过某种表面绘制方法绘制模型，得到一幅或多幅二维图像[3]，然后对得到图像通过某种图像空间的滤波处理从而生成绘制结果。
它的特点是计算代价较小，也容易使用GPU 进行加速，其计算复杂度与场景的复杂度没有关系。
但是由于在线条提取时是基于像素的，缺少一些空间的几何信息，所以很难对线条进行空间相关的风格化，也很难与其他的空间绘制算法结合使用。
而物体空间的提取算法是直接在三维模型多边形的边中提取线条组成轮廓线[4]，有丰富的空间几何信息，容易对其风格化以及与其他的方法结合使用。
轮廓线与视点相关，视点发生变化时，轮廓线的位置要重新进行计算，计算量非常大。
如何充分利用强大的GPU 的计算能力来提高轮廓线的检测速度成了一个新的研究方向。
Mitchell [5]等利用GPU 在图像空间实现了轮廓线和特征线的提取，McGuire [6]等使用多个Pass 利用GPU 在物体空间实现了轮廓线的提取。
本文充分利用当前GPU 新增加的几何处理单元（Geometry Shader ）的编程技术，通过一个Pass 在GPU 内部全部实现轮廓线在物体空间的检测和光滑绘制，同时对模型进行卡通渲染，最后合成具有卡通风格画面。
GPU 加速的光滑轮廓线绘制方建文1，2，于金辉2FANG Jianwen 1，2，YU Jinhui 21.衢州学院信息与电子工程系，浙江衢州3240002.浙江大学CAD&CG 国家重点实验室，杭州3100581.Department of Information and Electronic Engineering ，Quzhou College ，Quzhou ，Zhejiang 324000，China2.State Key Laboratory of CAD&CG ，Zhejiang University ，Hangzhou 310058，ChinaFANG Jianwen ，YU Jinhui.GPU accelerated rendering smooth puter Engineering and Applications ，2011，47（11）：1-2.Abstract ：Efficient silhouette extraction is a key issue in non-photorealistic rendering.This paper presents an algorithm that is able to generate smooth silhouettes entirely in GPU.In the geometry shader stage ，silhouettes are detected according to the relations between the normal vectors of two adjacent triangles and the view vector ，and then the silhouette is extruded and a fade factor is set for each silhouette vertex.In the pixel shader stage ，the fade factor is translated into pixel alpha channel value ，cartoon style is generated based on the light direction and finally smooth silhouettes are obtained after alpha blending with frame buffer.Algorithm is implemented entirely in the GPU and it can meet the real-time rendering requirements.Key words ：Graphic Processing Unit （GPU ）；cartoon style ；real-time rendering摘要：轮廓线的高效提取是非真实感绘制的一个关键问题。
提出了一个完全利用GPU 生成光滑轮廓线的高效算法。
在几何处理阶段，先根据相邻三角形的法向量与视向量的关系检测出轮廓线，然后对轮廓线进行宽度扩充，同时对轮廓线顶点设置相应的渐变因子；在像素处理阶段把渐变因子转化为相应的alpha 值，通过光照生成卡通渲染，最后通过alpha 混合得到光滑轮廓线。
算法完全在GPU 里实现，能满足实时的绘制要求。
关键词：图形处理器；卡通风格；实时绘制DOI ：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.11.001文章编号：1002-8331（2011）11-0001-02文献标识码：A 中图分类号：TP 391.9基金项目：国家自然科学基金重点项目（the Key National Natural Science Foundation of China under Grant No.60933007）；国家科技支撑计划（No.2007BAH11B02）。
作者简介：方建文（1972—），男，博士研究生，副教授，主要研究方向：计算机动画、GPU 图形加速处理等；于金辉（1960—），男，博士，教授，博士生导师。
E-mail ：fangjianwen@收稿日期：2010-12-14；修回日期：2011-03-041Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2011，47（11）（下转14页）2GPU 图形流水管线及几何处理单元在GPU 中一幅三维图像的生成要经过很多阶段的流水式处理，处理流水过程根据其可编程特性主要分为顶点处阶段、几何处理阶段和像素处理阶段，图1所示，椭圆形边框为可编程的阶段。
在顶点阶段主要以每个顶点为处理对象，完成顶点数据的各种几何变换及顶点级的光照计算等，而像素几何处理阶段以像素为处理对象通过纹理查找及各种像素级的计算，最终确定每个像素的颜色值，从而更新帧缓冲区而完成一帧图像显示。
而可编程的图形处理单元是当前GPU 新增加的一个功能，它以整个图元作为处理对象，图元可以是三个顶点的三角形、两个顶点的线段或者单一顶点等，而且每个图元还可以包含相邻图元，如三角形图元可以包含另外相邻的三个三角形图元。
在处理时几何处理单元可以删除或者添加新的几何图元，这种几何处理能力的增强可以大大拓宽GPU 的应用范围。
本文在轮廓线的检测与生成就是在几何处理单元中完成的。
在D3D10中，顶点处理和像素处理已经去掉了原来固定功能的处理模块，用户必须自己编写相应的Shader 程序（分别叫VertexShader 和PixelShader ）进行处理，而几何处理程序（Geometry Shader ）是可选的，用户如果没有提供相应的处理程序，系统会用缺省的处理模块进行处理。
3轮廓线的检测和生成3.1轮廓线的检测把一个封闭三维模型看成是由一个个有法向的三角形组成。
如图2所示，E 为视点位置，V 为视向量，三角形ABC 和ABD 为三维模型中的两个相邻三角形，N 1和N 2分别为两个三角形的法向量，把法向量与V 的夹角大于90°的三角形为正面三角形（ABC ），而夹角小于90°的三角形为背面三角形（ABC ），两个正背朝向的三角形的公共边就是轮廓线（AB ）。
对所有的正对面三角形的三个边进行判断，检测出所有的轮廓线。
3.2几何处理程序的输入元由于进行轮廓线检测时要用到邻接三角形，对几何处理单元采用带邻接三角形的三角形基本元，其构成如图3所示。
该图元由带6个顶点的数组组成，其中序号为0、2和4的为基本三角形，其他3个与基本三角形有一条公共边的相邻三角形。
通过这些顶点可以计算出每个三角形的法向量和相关的视向量，从而检测出轮廓线。
3.3光滑轮廓线的生成为了生成具有任意宽度的轮廓线，对检测出的边进行扩展，如图4所示，设AB 为检测出的一条轮廓线，N A 和N B 为点A 和B 的顶点法向量，设w 为要生成轮廓线的宽度，按下式算得C 和D 点的坐标为：PC =P A +wN A PD =P B +wN B 把生成的四边形ACDB 用两个三角形来表示，从而得到有宽度的轮廓线。
在顶点处理阶段把的顶点位置和法向量都变换到相机空间（在相机空间中，相机位置即为原点），在几何处理单元阶段，整个轮廓线的检测和生成过程的伪代码如下：根据三角形顶点位置计算得到三角形的法向量和视向量if 如果这个三角形是正面三角形thenfor 每个相邻三角形do 计算相邻三角形的法向量和视向量if 这个三角形是背面三角形then 对公共边进行扩展得到两个三角形把新增的两个三角形4个顶点添加到输出流中end ifend forend if4光滑轮廓线及卡通绘制绘制过程在像素处理阶段的Shader 程序来完成。
为提高轮廓线的光滑度，在图4所示轮廓线的扩展生成中在顶点中设置一个渐变因子f ，点A 和B 的f 值设置为1，C 和D 的f 值设置为0。
在轮廓线的像素处理阶段，经过光栅化后靠近边AB 的像素的f 的值接近于1，而靠近边CD 的像素的f 值接近0。
在绘制轮廓线的像素处理阶段，取像素的alpha 值为3次样条插值3f 2-2f 3，在绘制轮廓线时打开alpha 混合，在混和时用下面的混合公式：FinalColor =SrcColor*alpha+DestColor *（1－alpha ）其中SrcColor 为当前轮廓线像素的颜色值，DestColor 为帧缓冲区中的对应像素的颜色值，FinalColor 为混合后的颜色值。
为生成卡通渲染效果，设光线方向为L ，顶点法向量为N ，取I =max （N ·L ，0），用I 作为纹理坐标对一维卡通纹理进行采样，采样值作为最后像素的亮度值，设置不同的卡通纹理就可以得到不同的卡通渲染效果。