免费论文摘要：鉴于并行变幻源代码的大范围地势及时处置本领

地势是假造情况的要害构成局部，在军事仿真、都会筹备、疆土处置等范围有着普遍的运用。跟着地势范围的减少，地势数据赶快延长，使多用户的搜集化效劳难以实行。其余大范围原始地势数据没辙一次性加载到外存，使得诸如全部态势展现、全部路途筹备等功效难以实行。为处置那些题目，有需要对大范围DEM数据举行收缩处置；其余，为加快大范围地势的绘制速率，同样有需要对地势数据举行赶快天生和简化、灵验构造和安排、高效收缩妥协压等处置。正文以大范围地势数据的并行变幻源代码收缩为中心，鉴于GPGPU和LOD等本领，发展了如次地势处置处事：1. 鉴于小波的自反应DEM数据收缩本领：将地势高程值视为一张二维灰度图，对准相邻地势高程值数据间具备贯串性的特性，对该灰度图举行小波变幻，并用索取广播段数据的本领对频域数据举行预处置，以实行高程值数据的收缩。正文计划预处置后的地势数据和原始数据的峰值信噪比(PSNR)，将峰值信噪比反应于收缩参数举行自符合安排。统筹解压速率和地势恢复品质正文提出了速率优先和收缩比优先两种处置本领，运用该本领对大块地势举行分块收缩妥协压恢复，并运用光滑本领处置了分块处置引导边境陡变的题目。试验表白，在肉眼没辙辨别收缩前后地势差其余情景下，本本领对平整、平淡陡峭、莫大陡峭的DEM数据辨别能实行4940倍、1240倍和620倍安排的收缩比。2. 应用矩阵构造的可并行地势档次详细算法：对准ROAM算法因分块间的啮合联系不符合大范围地势衬托，以及算法递归实行引导绘制功效卑下的题目，贯串嵌套网格算法收缩比高的便宜，提出一种应用矩阵构造的可并行计划的地势档次详细算法。该算法沿用矩阵构造取消地势分块间的啮合联系，以处置大范围地势的分块衬托题目；同声，用对矩阵的遍历包办递归操纵灵验普及了算法的实行速率。3. 鉴于GPGPU的地势关系并行算法：运用GPGPU通用并行计划框架结构CUDA对算法举行加快处置。囊括对鉴于矩阵构造的档次详细算法的加快处置，鉴于CUDA的小波变幻，结果提出了一种GPU/CPU混干流中线，该本领在处置地势数据的解压计划时，可进一步充溢运用资源，使得计划耗费时间进一步贬低。结果正文对接洽实质举行了实行。试验表白，正文的地势收缩算法对某如实大范围地势有1000倍的收缩比。 其余，应用正文的贯串档次详细算法，可实行大范围地势的及时解压绘制。

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