【摘 要】
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计算机视觉领域中的三维重建广泛应用于虚拟现实、数字城市、艺术创作、文物重建等众多领域。表面重建是三维重建过程中的一个重要环节。本文是以泊松重建方法为基础,该算法
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计算机视觉领域中的三维重建广泛应用于虚拟现实、数字城市、艺术创作、文物重建等众多领域。表面重建是三维重建过程中的一个重要环节。本文是以泊松重建方法为基础,该算法是以点云数据为输入,点云数据集是三维空间中的独立点集合,具有一定的位置信息,通过计算之后生成表面模型。然而由于算法本身处理机制的原因导致算法效率低下。综上,本文针对泊松重建给出了使用OpenMP(Open Multi-Processing)和CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)的加速优化方法。本文在研究国内外研究现状的前提下,对表面重建的基本过程进行介绍,着重介绍泊松表面重建中的八叉树结构的生成和数据映射,并介绍了目前主流的基于多核CPU(Central Processing Unit,中央处理器)的OpenMP加速技术和基于GPU(Graphics Processing Unit)的CUDA架构加速技术。对原有算法的处理机制进行改进,数据在各层的处理存在独立性,具有一定的可并行性。设计了基于多核CPU、GPU以及CPU/GPU混合并行模型的并行加速算法。针对不同数据集在不同平台进行实验,从重建精度、重建效率和重建可扩展性等方面进行分析,进一步验证了表面重建的可并行性。
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