一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103714574103714574A(43)申请公布日2014.04.09(21)申请号201310703038.0(22)申请日2013.12.19(71)申请人浙江大学地址310027浙江省杭州市西湖区浙大路38号(72)发明人王章野王丰金廖惟博(74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人张法高(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06T5/00(2006.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书8页说明书8页附图4页附图4页(54)发明名称一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法(57)摘要本发明公开了一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法。其步骤为：(1)对海中场景声纳数据进行预处理：水体地层分离、目标检测、去噪增强；(2)利用GPU加速实现了可交互的基于光线投射方法的海中场景三维体数据可视化建模；(3)基于GPU加速实现了海中目标声纳数据表面提取和实时绘制。本发明解决了以往可视化算法不适用海中场景声纳数据快速建模和交互可视化分析的问题。减少了主观因素影响，使得数据的初始可视化结果更加准确。本发明使用曲面细分方法对marchingcube算法的目标表面提取结果进行优化处理，得到平滑的渲染结果。最终，实现了海中场景建模与实时交互绘制。CN103714574ACN103745ACN103714574A权利要求书1/3页1.一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法，其特征在于包括如下步骤：1）海中场景声纳数据针对声纳数据特点采用形态学方法和滤波对原始数据进行预处理，分为基于二值化的水体地层分离、基于梯度的目标检测和基于梯度统计与滤波的去噪增强；2）利用GPU加速光线跟踪算法，基于数据的统计数据生成传递函数，并加入实时交互功能，实现可交互的海中场景三维体数据可视化建模；3）使用基于范围检测的marchingCube方法和GPU加速方法，实现海中目标声纳数据表面提取和实时绘制。2.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法，其特征在于步骤1)所述的水体地层分离为：2.1）通过LOG变换改善数据范围，拓宽有效声纳数据范围；2.2）采用高斯滤波快速去噪减弱水体中噪音的影响，并保留了水体地层分界线的原有性质；2.3）通过灰度域上的形态学操作中的开运算去除目标与噪声物体，仅保留水体与地层数据；2.4）基于水体与地层对声纳信号反应的不同，采用自动化阈值分割水体地层，阈值计算公式为：式中σ代表方差，T代带表数据场，σwithin(T)代表数据场分割后前景方差和背景方差加权求和，σbetween(T)代表前景与背景的方差，即前景与背景的差别度量，N代表数据点个数，如NFgrnd(T)代表数据场T中前景数据点个数，NFgrnd(T)代表数据场T中背景数据点的个数，N代表数据场整体采样点个数。f[x,y]代表数据场中位于点[x,y]处的强度值，三维可拓展为f[x,y,z]，μ代表全体数据平均值，μFgrnd和μBgrnd分别带便前景与背景数据点的平均值。3.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法，其特征在于步骤1)所述的目标检测和去噪增强为：2CN103714574A权利要求书2/3页3.1）计算三维数据场的梯度数据场；3.2）统计梯度直方图数据场，发现数据场具有双峰特性或多峰特性；3.3）基于梯度直方图进行门限分割出强度最大的波峰，即得到目标物体；3.4）对其他波峰数据进行高斯滤波模糊处理，即得到去噪效果。4.根据权利要求1或3所述的一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法，其特征在于所述的步骤2）为：使用GPU优化以下步骤：4.1）基于梯度数据场和去噪后的声纳数据场计算加权求和得到新数据场Ctrans＝αCvolumedata+βCgradientdata其中Cvolumedata代表源数据场，Cgradientdata代表梯度数据场，α与β为加权系数,Ctrans代表合成结果；4.2）基于新数据场的梯度域统计计算得到可交互更改的传递函数；4.3）以视点为起点，向RayCasting载体立方体表面投射射线，进行等距采样并进行颜色叠加混合；co＝αscs+(1-αs)cd其中αs代表体素透明度，由传递函数提供。Cs为体素强度，Cd代表已叠加强度值，Co代表新得到的强度值，直到采样强度值的不透明度超过1，或采样深度超过数据场停止计算。5.根据权利要求1所述的一种基于GPU加速的海中场景建模与实时交互绘制方法，其特征在于步骤3）所述的基于范围检测的marchingCube方法和GPU加速方法为：5.1）将立方