基于GPU編程的地形可視化

1、基于GPU編程的地形可視化第13卷第11期2008年11月中國(guó)圖象圖形JournalofImageandGraphicsVolJ13.No.11Nov.,2008基于GPU編程的地形可視化羅岱謝茂金曹衛(wèi)群(北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院,j京100083)黃心淵摘要由于地形模型固有的復(fù)雜性,致使計(jì)算機(jī)硬件水平一直難以滿足大規(guī)模地形模型的實(shí)時(shí)顯示需求.為了在現(xiàn)有的硬件水平上實(shí)現(xiàn)地形模型的快速繪制,在對(duì)傳統(tǒng)的ROAM算法進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上,提出一種基于GPU編程的地形可視化算法,實(shí)現(xiàn)了視點(diǎn)依賴的大規(guī)模地形的快速可視化.該算法首先基于改進(jìn)的ROAM(rea1.timeoptimallyadaptivemeshe

2、s)算法生成視點(diǎn)依賴的優(yōu)化連續(xù)LOD模型;然后用GPU編程計(jì)算頂點(diǎn)的變換,法向量,紋理坐標(biāo),紋理采樣和面元光照;最后完成地形的著色.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用GPU編程不僅能有效提高算法速度,而且能實(shí)現(xiàn)較大規(guī)模地形的實(shí)時(shí)漫游.關(guān)鍵詞GPU編程地形可視化R0AM中圖法分類號(hào):TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):10068961(2008)l1.2244.06ATerrainVisualizationAlgorithmBasedonGPUProgrammingLUODai,XIEMao-jin,CAOWei-qun,HUANGXinyuan(SchoolofInformationScienceandTe

3、chnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083)AbstractDuetotheinherentcomplexityofterrainmodels,thedevelopmentspeedofcomputerhardwareisfarfromsatisfactionforreal-timerenderingoflargescaleterrainmode1.Toresolvethisproblem,weenhancethetraditionalROAMalgorithmandthereforerealizeviewdependentreal-tim

4、erenderingoflargescaleterrainmodelwithGPUprogramming.Here,theenhancedROAM(real-timeoptimallyadaptivemeshes)algorithmisemployedtocreateviewdependentcontinuousLODmodels,andtheGPUprogrammingisemployedtocalculatetheveicestransform,normalvector,texturecoordinate,texturesamplingandfragmentlightingandaccom

5、plishtherenderingfortheterrainintheend.Experimentalresultsshowthat,GPUprogrammingisaneffectivewaytoimprovethealgorithmperformanceandtoachieverealtimeroamingonrelativelylargescaleterrain.KeywordsGPUprogramming,terrainvisualization,realtimeoptimallyadaptivemeshes(ROAM)1引言隨著雷達(dá),衛(wèi)星,遙感等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,海量地形數(shù)據(jù)的獲取已經(jīng)

6、變得相對(duì)容易,而且地形可視化的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,比如3維游戲,虛擬現(xiàn)實(shí),GIS,計(jì)算機(jī)仿真等.然而由于硬件發(fā)展水平的限制和地形模型幾何復(fù)雜度高的特征,致使海量地形數(shù)據(jù)的顯示依然是當(dāng)今計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的難題之一.為了在現(xiàn)有的硬件水平上,實(shí)現(xiàn)地形模型的快速繪制,自1976年Clark提出由模型簡(jiǎn)化來(lái)構(gòu)造多分辨率模型¨的思想以來(lái),各類LOD(1evelsofdetail)模型的建立已成為提高地形繪制速度的重要方法之一,而硬件上則主要依賴于圖形卡廠商顯卡性能的提高.此外,該領(lǐng)域也有一些CPU(centerprocessingunit)多媒體指令和并行計(jì)算方法的應(yīng)用研究.近年來(lái),可編程圖形處理單元

7、(graphic基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60703006);國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)項(xiàng)目(2006AA10Z232)收稿日期:2007.0306;改回日期:20070713第一作者簡(jiǎn)介:羅岱(1974一),男.講師.現(xiàn)為北京林業(yè)大學(xué)林業(yè)裝備工程專業(yè)博士研究生.主要研究方向?yàn)閿?shù)字林業(yè),多媒體技術(shù),計(jì)算機(jī)仿真.E.mail:ed17878第11期羅岱等:基于GPU編程的地形可視化processingunit,GPU)的出現(xiàn),給復(fù)雜圖形的快速繪制注人了新的活力,而高級(jí)GPU編程語(yǔ)言的出現(xiàn)則使基于GPU編程的應(yīng)用開始普及起來(lái).相繼提出的各類靜態(tài)LOD算法通常是先預(yù)處理好一系列不同層次細(xì)

8、節(jié)的模型,然后在實(shí)時(shí)顯示時(shí),則根據(jù)具體的視覺要求選擇合適的細(xì)節(jié)層次.這類方法能滿足一些特定的應(yīng)用,而對(duì)于地形數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),由于其本身通常就是大文件,同時(shí)靜態(tài)LOD算法生成的多個(gè)模型會(huì)增加存儲(chǔ)的負(fù)擔(dān),所以容易造成存儲(chǔ)瓶頸.此外,基于靜態(tài)的LOD模型建立的地形場(chǎng)景,當(dāng)不同層次的模型切換時(shí),由于容易產(chǎn)生視覺跳躍現(xiàn)象,因此需要合適的幾何平滑過(guò)渡.連續(xù)LOD模型(CLOD)則根據(jù)模型在世界坐標(biāo)系的幾何誤差閾值和在屏幕坐標(biāo)系的投影誤差閾值,用依賴于視點(diǎn)的細(xì)分方法來(lái)生成連續(xù)分辨率模型.基于規(guī)則三角形網(wǎng)的連續(xù)四叉樹LOD模型¨首先由Linstrom等人提出.一年后Duchaineauy等人又提出了實(shí)時(shí)優(yōu)

9、化適應(yīng)性網(wǎng)格(rea1.timeoptimallyadaptivemeshes,ROAM).該算法是目前應(yīng)用最廣泛的算法之一.與靜態(tài)LOD模型不同,由于CLOD不需預(yù)先處理生成多個(gè)不同層次細(xì)節(jié)的模型,而是根據(jù)視點(diǎn)的變化動(dòng)態(tài)來(lái)生成適當(dāng)分辨率的模型,因此比靜態(tài)LOD模型節(jié)省存儲(chǔ)空間.這類算法通常與廣泛采用的規(guī)則格網(wǎng)地形數(shù)據(jù)相適應(yīng).對(duì)于CLOD,目前生成多分辨率地形的模型簡(jiǎn)化判斷依據(jù)主要是屏幕投影誤差或其變相表達(dá)地形粗糙度.屏幕投影誤差¨u一是根據(jù)透視投影的原理來(lái)衡量誤差.杜金蓮等人從能量傳播的角度出發(fā),提出了一個(gè)適合對(duì)距離視點(diǎn)較遠(yuǎn)的區(qū)域進(jìn)行簡(jiǎn)化的殘余能量準(zhǔn)則,同時(shí)將其與屏幕投影誤差結(jié)合,

10、建立了一個(gè)基于視覺原理的多分辨率地形生成準(zhǔn)則.另一方面,GPU自1999年首先由NVidia公司提出來(lái)后,其發(fā)展速度是CPU更迭速度的3倍多.文獻(xiàn)11對(duì)GPU在近年來(lái)的發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)行了比較全面的介紹.Losasso等人提出在幾何裁剪圖上鑲嵌規(guī)則格網(wǎng)的地形LOD算法¨.該算法提出了一套適合GPU流水線的LOD框架,其能夠充分利用GPU強(qiáng)大的圖形處理能力,并在提高算法速度方面取得了很大的成功,但是其壓縮和誤差控制尚不盡人意.JensSchneider對(duì)幾何裁剪圖進(jìn)行了改進(jìn)¨,即通過(guò)對(duì)包含幾何變形的CLOD表示和圖片紋理的支持進(jìn)行高質(zhì)量的地形繪制,以保證在用戶定義的屏幕坐標(biāo)和世界

11、坐標(biāo)誤差閾值內(nèi)進(jìn)行地形模型的細(xì)分.該算法還通過(guò)對(duì)最高分辨率模型進(jìn)行優(yōu)化的幾何過(guò)濾避免了走樣.為了獲得高帶寬效率,該算法在運(yùn)行時(shí),先對(duì)具有離散分辨率的簡(jiǎn)化網(wǎng)格的集合進(jìn)行逐步傳輸,然后在GPUShader中對(duì)這些離散的網(wǎng)格模型進(jìn)行插值和繪制,并生成了連續(xù)分辨率的模型.Clasen等人將基于GPU的幾何裁剪圖應(yīng)用于球形地形數(shù)據(jù)的可視化¨,其是通過(guò)映射紋理坐標(biāo),并基于頂點(diǎn)偏移和視點(diǎn)參數(shù)來(lái)計(jì)算球形地形數(shù)據(jù)高度圖的采樣位置.本文嘗試將傳統(tǒng)的ROAM算法和GPU編程結(jié)合起來(lái)對(duì)地形進(jìn)行可視化.2算法思想本文在改進(jìn)的ROAM算法的基礎(chǔ)上,利用GPU編程來(lái)提高地形可視化算法的效率.為了對(duì)算法進(jìn)行描述,首

12、先給出以下幾個(gè)定義:定義1期望三角面片數(shù):根據(jù)計(jì)算機(jī)的繪制能力預(yù)先設(shè)置的每幀期望得到的三角面片個(gè)數(shù),比如20000.定義2面片數(shù)幀差:前一幀繪制的三角面片個(gè)數(shù)與其期望的三角面片數(shù)的差值.定義3幀閾值:當(dāng)前幀的誤差閾值.該值可根據(jù)面片數(shù)幀差進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整.算法在對(duì)地形數(shù)據(jù)集根據(jù)幀閾值進(jìn)行非均勻采樣時(shí),首先實(shí)時(shí)構(gòu)造ROAM網(wǎng)格,然后用GPU進(jìn)行繪制輸出.3算法的實(shí)現(xiàn)3.1地形數(shù)據(jù)的載入由于地形數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量通常比較大,為了解決存儲(chǔ)問(wèn)題,地形數(shù)據(jù)采用了Windows操作系統(tǒng)的內(nèi)存映射機(jī)制.內(nèi)存映射機(jī)制是Windows操作系統(tǒng)為大文件的讀寫和共享所設(shè)計(jì)的解決方案.它采用高速頁(yè)面緩沖的形式,最大可以支持4

13、GB的文件.內(nèi)存映射不僅操作簡(jiǎn)單,且效率也比較高.3.2幀閾值的動(dòng)態(tài)調(diào)整將數(shù)據(jù)載入后,算法即根據(jù)面片數(shù)的幀差來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整幀閾值.如果面片數(shù)的幀差不為0時(shí),即調(diào)中國(guó)圖象圖形第13卷整幀閾值,那么當(dāng)動(dòng)畫停下來(lái)一段時(shí)間后,由于幀閾值的調(diào)整,使得面片數(shù)的幀差會(huì)接近0,這樣幀閾值會(huì)在其平衡點(diǎn)附近進(jìn)行小范圍的浮動(dòng),從而出現(xiàn)小部分網(wǎng)格閃爍的現(xiàn)象.為了防止這種閃爍現(xiàn)象,算法采用了滯后處理的方法,即只有某幀得到的三角面片數(shù)與期望的三角面片數(shù)的差值超過(guò)某個(gè)合適范圍尺的時(shí)候才進(jìn)行幀閾值的調(diào)整,并將調(diào)整的速度乘上一個(gè)系數(shù)Js,以控制幀閾值的適應(yīng)速度,以便使得每幀得到的三角面片的數(shù)量相對(duì)穩(wěn)定.R和s這兩個(gè)常數(shù)屬于經(jīng)驗(yàn)數(shù)值

14、,需要根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)方可獲得比較理想的值.一般來(lái)說(shuō),不宜過(guò)大或過(guò)小(本實(shí)驗(yàn)中取500比較合適),由于若過(guò)大,則導(dǎo)致幀速率調(diào)整滯后嚴(yán)重,從而出現(xiàn)幀速率下降或者三角面片數(shù)過(guò)少的問(wèn)題,而過(guò)小則還會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)格閃爍.Js的取值與R正相關(guān),如果過(guò)大,則畫面有可能會(huì)出現(xiàn)輕微的跳躍,而過(guò)小則增加調(diào)整的時(shí)間.本實(shí)驗(yàn)5取值50,視覺上幾乎感覺不到畫面的跳躍.實(shí)驗(yàn)表明,若和Js選取合適,則可以得到流暢的畫面.3.3地形分塊1998年,Hoppe等人將視點(diǎn)依賴的漸進(jìn)網(wǎng)格(viewdependentprogressivemeshes,VDPM)應(yīng)用到地形繪制中,實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模地形的實(shí)時(shí)漫游.其分塊的方法對(duì)于大規(guī)模地形的繪制有

15、著重要的指導(dǎo)意義.地形分塊有以下優(yōu)點(diǎn):有利于提高裁剪效率;有利于地形數(shù)據(jù)讀取;有利于紋理映射和并行繪制;有利于提高算法的適應(yīng)性,以適應(yīng)非正方形地形的繪制.為了避免塊與塊之間出現(xiàn)拼接縫,本文采用了邊緣重疊的方法.比如每個(gè)塊的數(shù)據(jù)是64×64,則實(shí)際處理的數(shù)據(jù)是65×65.這樣,每塊四周(邊緣塊的外側(cè)除外)都有一排寬度為1的數(shù)據(jù)相重疊.分塊與重疊如圖1所示.圖1地形分塊Fig.1Terrainblocking3.4視錐預(yù)裁剪為了初步減少算法所處理的數(shù)據(jù)量,本文采用了視錐預(yù)裁剪的方法.視錐預(yù)裁剪是在地形分塊的基礎(chǔ)上進(jìn)行的.為了提高算法運(yùn)行效率,考慮到地形漫游動(dòng)畫的特殊性,其視域裁

16、剪可以簡(jiǎn)化成只進(jìn)行相對(duì)于視錐的左右兩個(gè)側(cè)面和遠(yuǎn)裁剪面在水平面上的三角形投影的裁剪,首先產(chǎn)生一個(gè)較粗的裁剪結(jié)果,之后將各個(gè)塊是否可見進(jìn)行標(biāo)記.視錐預(yù)裁剪如圖2所示,其中淺色部分為可見區(qū)域.一一一一熏一一一一一一一曩囊一曩蠢囊一蕾蟹黼蠢曩露曩戮蠢鬃鬈翟爨囊蠢曩一一一一一一一圖2視錐預(yù)裁剪Fig.2Frustumpreculling3.5基于GPU編程實(shí)現(xiàn)地形模型的繪制(1)頂點(diǎn)法向量計(jì)算大家知道,對(duì)物體表面進(jìn)行光照計(jì)算,需要每個(gè)頂點(diǎn)的法向量信息.求取法向量的傳統(tǒng)做法是預(yù)先計(jì)算好每個(gè)頂點(diǎn)的法向量存儲(chǔ)成法向圖,使用的時(shí)候直接對(duì)法向圖進(jìn)行采樣.但是如果地形數(shù)據(jù)本身比較大,比如8192×8192

17、大小的地形,其頂點(diǎn)數(shù)是64M個(gè),如果用法向圖的方式,用4Byte表示一個(gè)浮點(diǎn)數(shù),則法向圖的大小達(dá)到64×3×4=768MByte.這種存儲(chǔ)瓶頸將會(huì)顯著限制可視化地形的鬈第11期羅岱等:基于GPU編程的地形可視化大小.另一種做法是在CPU上實(shí)時(shí)計(jì)算頂點(diǎn)的法向量.但是向量的叉乘運(yùn)算和歸一化要涉及多次加減乘除和開平方運(yùn)算,也需要消耗多個(gè)CPU時(shí)鐘周期.如果一幀需計(jì)算1萬(wàn)個(gè)三角面片,每個(gè)頂點(diǎn)用其周圍4個(gè)頂點(diǎn)圍成的4個(gè)三角面片的法向量的平均值來(lái)近似,則需要12萬(wàn)次這樣的計(jì)算,因此容易造成計(jì)算瓶頸.由于本文將頂點(diǎn)法向的計(jì)算過(guò)程轉(zhuǎn)移到GPU中實(shí)時(shí)進(jìn)行,充分利用了GPU強(qiáng)大的浮點(diǎn)向量計(jì)算能

18、力,并利用了cg語(yǔ)言提供的叉乘函數(shù),向量標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)和線性插值函數(shù),因此能夠非常方便地完成法向量的計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化工作.如果把地形的高度圖當(dāng)作一張明度紋理,并用cg語(yǔ)言中的texRECT函數(shù)對(duì)高度圖進(jìn)行采樣,那么即可得到頂點(diǎn)周圍4個(gè)頂點(diǎn)的高度值,據(jù)此即可計(jì)算頂點(diǎn)的法向量.實(shí)驗(yàn)表明,這種方式比CPU直接對(duì)內(nèi)存進(jìn)行訪問(wèn)的方式在性能上有較大程度的提高,在作者所進(jìn)行的測(cè)試實(shí)驗(yàn)中約可快15fps.而且在幀速率提高的同時(shí),幀速率變得更加平穩(wěn).(2)地面光照計(jì)算本文采用了Phong模型計(jì)算地面的光照.由于可編程GPU具有可根據(jù)需要靈活控制圖形生成的特性,且算法基于地形表面一般不存在鏡面反射的考慮,因此在利用GPU

19、生成圖形的計(jì)算中就去除了其鏡面反射計(jì)算的部分,以加速地形場(chǎng)景的繪制.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果算法的測(cè)試采用了8192×8192大小的地形數(shù)據(jù).PC平臺(tái)關(guān)鍵硬件配置如下:CPU:IntelPentium42.8G,內(nèi)存:Kingston1GDDRII,顯卡:NVidia7800GT,顯示器:Philips107B5.操作系統(tǒng)為MicrosoftWindowsXPPro.Version2002ServicePack2.Cg編譯器版本為1.50.開發(fā)環(huán)境為MicrosoftVisualC+6.0sp5.測(cè)試結(jié)果:圖3顯示了一組對(duì)比實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)曲線.實(shí)驗(yàn)都使用了相同的ROAM算法,其中幀速率數(shù)據(jù)為一次漫游過(guò)

20、程中,中間連續(xù)30秒的幀速率數(shù)據(jù)(測(cè)試編號(hào)中的”A”表示采用GPU編程加速,”B”表示未采用GPU編程加速,數(shù)字表示地形網(wǎng)格的大小,比如”A1024”表示”采用GPU編程加速,地形網(wǎng)格大小為1024×1024”.)由圖3可見,A組的5條曲線都在B組的5條曲線上方.實(shí)際上,從表1統(tǒng)計(jì)的平均幀速率可以看出,A組的平均幀速率大約是B組平均幀速率的4倍.一講蚓餐圖3幀速率分析Fig.3Framerateanalysis表1測(cè)試結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析Tab.1Statisticanalysisoftestresult表1統(tǒng)計(jì)了各組測(cè)試的平均幀速率和幀頻方差數(shù)據(jù),圖4則展示了各組測(cè)試的平均幀速率和幀頻方差

21、的變化曲線.該統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:平均幀速率不會(huì)隨地形數(shù)據(jù)的增大而急劇下降;整體上看,ROAM算法幀頻方差較小,幀速率穩(wěn)定,這說(shuō)明ROAM算法適合于大規(guī)模地形的實(shí)時(shí)繪制;幀頻方差與地形網(wǎng)格的大小相關(guān),不論是A組或者是B組,過(guò)大或者過(guò)小的地形都顯示出較大的方差,而8192×8192大小的地形的方差最小;A組的幀頻方差明顯高于B組,這可能是由于GPU編程加速放大了方差的緣故.眺一一2248一中國(guó)圖象圖形第13卷斛地形網(wǎng)格人小氆一AtH平均幀速率+B組平均幀速率1.一A組方差一B組方差圖4幀速率統(tǒng)計(jì)分析Fig.4Frameratestatisticanalysis實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法所得漫游畫面

22、平穩(wěn),視覺效果良好.運(yùn)行屏幕截圖如圖5(a)所示.(a)運(yùn)行效果截圖5結(jié)論(b1LoD州格圖5測(cè)試結(jié)果Fig.5Testingresult本文描述了一種在改進(jìn)的ROAM算法基礎(chǔ)上結(jié)合GPU編程的地形可視化方法.該方法首先用改進(jìn)ROAM算法結(jié)合分塊和視錐預(yù)裁剪等技巧實(shí)時(shí)生成視域內(nèi)物體的連續(xù)LOD模型;然后用GPU編程實(shí)時(shí)計(jì)算物體表面的頂點(diǎn)法向以及光照,紋理采樣,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物體表面的著色.實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅節(jié)省存儲(chǔ)空間,而且具有較高的效率,能夠在高幀速率下實(shí)現(xiàn)大規(guī)模地形數(shù)據(jù)的可視化,且?guī)俾势椒€(wěn),視覺效果較好,有能力對(duì)更大規(guī)模的地形實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化,具有一定的應(yīng)用價(jià)值.由于沒(méi)有采取反走樣的相關(guān)措施,

23、致使圖像出現(xiàn)了邊緣鋸齒狀等走樣現(xiàn)象.為了進(jìn)一步提高圖像質(zhì)量,尋找一種合適的反走樣方法是必要的.由于地形采用分塊紋理,致使距離視點(diǎn)較遠(yuǎn)的紋理重復(fù)比較明顯,因此對(duì)頂點(diǎn)紋理坐標(biāo)進(jìn)行合適的擾動(dòng),使生成的地形場(chǎng)景更為自然真實(shí),也是下一步要開展的工作.通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn),CPU的負(fù)擔(dān)依然比較重,這是由于地形表面細(xì)分時(shí)進(jìn)行的平方根運(yùn)算比較費(fèi)時(shí)的緣故,此外,CPU對(duì)映射文件高度圖數(shù)據(jù)的頻繁訪問(wèn),也是很重要的原因.對(duì)該部分進(jìn)行優(yōu)化或者進(jìn)行轉(zhuǎn)移計(jì)算,方可進(jìn)一步提高算法的性能.GPU技術(shù)日新月異,市場(chǎng)上不斷有高端的GPU推出.目前,三角面片的繪制速度已經(jīng)達(dá)到100M個(gè)/s,其頂點(diǎn)處理速度也不斷增加,同時(shí)GPU還具備很強(qiáng)的

24、并行計(jì)算能力.因此充分利用GPU強(qiáng)大的功能來(lái)對(duì)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制,壓縮,對(duì)地形高度圖進(jìn)行紋理分塊,是進(jìn)一步增加可實(shí)時(shí)繪制的地形數(shù)據(jù)規(guī)模,提高紋理和地形采樣效率的一個(gè)改進(jìn)方向.一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一第11期羅岱等:基于GPU編程的地形可視化2249continuouslevelofdetailrenderingofheightfieldsA.In:ProceedingsofSIGGRAPHC,NewOrleans,Louisiana,USA,1996:109118.8DuchaineauM,WolinskyM,SigetiDE,eta1.ROAMingterr

25、ian:Real-timeoptimallyadaptivemeshesA.In:ProccedingsofIEEEConferenceonVisualizationC,Phoenix,Arizona,USA,1997:8188.9DuJinlian,Duwei,ChiZhongxian.VisiontheorybasedmuftisolutionterraingenerationprinciplesJ.JournalofImageandGraphics,2003,8(11):12951298.杜金蓮,杜薇,遲忠先.基于視覺原理的多分辨率地形生成準(zhǔn)則J.中國(guó)圖象圖形,2003,8(11):12951298.10TangZesheng.3DDataFieldVisualizationM.Beijing:TsinghuaUniversityPress,1999.唐澤圣.三維數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化M.北京:清華大學(xué)出版社,1999.11WuEn-hua.ThepresenttechniquesituationandchallengeoftheGPUusedasaGPGPUJ