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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,GPU通用計(jì)算在高性能計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)成為異構(gòu)計(jì)算的主要潮流。CUDA(計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu))由Nvidia公司推出,已經(jīng)成為高性能計(jì)算的重要工具和開發(fā)環(huán)境,用GPU通用計(jì)算來做圖像處理也成為趨勢(shì)。定向包圍矩形和最小有向外接矩形作為圖像處理技術(shù)之一,廣泛應(yīng)用于快速渲染場(chǎng)景,快速干擾檢測(cè),碰撞檢測(cè)等場(chǎng)景。
本文基于CUDA,立足于實(shí)際項(xiàng)目背景,將凸殼算法,定向包圍矩形,最小有向外接矩形算法的并行實(shí)現(xiàn)作為研究重點(diǎn)
2、,提出并行化策略和優(yōu)化策略,使算法性能得到提升,同時(shí)針對(duì)不同的場(chǎng)景,提出不同的方案:對(duì)于要求近似檢測(cè)且分布較均勻的點(diǎn)集,采用定向包圍矩形實(shí)現(xiàn)最小包圍矩形的檢測(cè);對(duì)于要求精確檢測(cè)的處理對(duì)象,采用經(jīng)典的先求凸殼再利用Rotating Calipers方法計(jì)算最小有向外接矩形,即最小包圍矩形。
論文詳細(xì)介紹和討論了Scan算法,凸殼算法,定向包圍矩形算法,最小有向外接矩形等算法及其研究現(xiàn)狀,提出凸殼算法,定向包圍矩形,最小有向外接矩
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