文摘

基于GPU的大规模点云

作者(年代):明黄Yanmin Wang Yong张Xinle傅

三维激光扫描技术的快速发展,超大型好点云数据已逐渐成为一个重要的数据来源的三维模型。在交互式计算机图形应用系统,交互式皮卡的图形是一个重要的方法。然而,传统的提取算法是有限的情况下,CPU-based射线相交算法只能接一个小三角片的数据量。因为捡起大规模点云数据的速度是缓慢的,提出了一种基于gpu的点云选择算法来解决这个问题。算法的基本思想是,通过空间的转换将屏幕空间的点云,然后,重点是计算最近的鼠标点击在屏幕空间。GPU的并行计算能力被用来实现空间转换算法由计算机和距离比较材质。所以皮卡的速度增加。实验结果表明,与CPU相比,皮卡方法基于GPU的并行计算更大的速度优势。尤其是对点云在1000万点,上升的速度提高了2 - 3倍。这个用GPU的并行计算能力方面有显著优势处理大规模数据量。