[发明专利]一种基于KD树的并行多维自适应采样与重构方法无效

专利信息
申请号: 201310166054.0 申请日: 2013-05-08
公开(公告)号: CN103279972A 公开(公告)日: 2013-09-04
发明(设计)人: 郑昌文;刘晓丹;胡晓惠 申请(专利权)人: 中国科学院软件研究所
主分类号: G06T15/00 分类号: G06T15/00;G06T15/10
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 成金玉;杨学明
地址: 100190 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 kd 并行 多维 自适应 采样 方法
【权利要求书】:

1.一种基于KD树的并行多维自适应采样与重构方法,其特征在于包括如下步骤:

步骤1:基于KD树的并行绘制方法,包括两层架构:首先利用KD树初始化整个多维空间,将其分割成多个子空间;然后并行的自适应采样与重构多个子空间,合成最终图像;

步骤2:粗采样整个多维绘制空间,并构建KD树;

步骤3:初始化整个多维绘制空间,步骤包括:计算初始化采样点;利用给定的初始化采样点,通过KD树将多维空间自适应分割成多个子空间,所述自适应分割方法为:利用每个节点中保存的采样点数,构建错误值函数,每次采样错误值最大的节点,循环自适应采样直到使用完初始采样点;

步骤4:利用评估函数,将所有采样点自适应的分配给各个子空间,对各个子空间进行并行绘制,保证采样点总体的自适应性;

步骤5:为防止采样点边界处的走样问题,采样前扩展各个子空间边界;

步骤6:对每个子空间构建相应的KD树,利用分配的采样点,自适应采样各个子空间,自适应采样方法为:利用每个节点中保存的采样点数,构建错误值函数,每次采样错误值最大的节点,循环自适应采样直到使用完分配给各个子空间的采样点;

步骤7:划分各个子空间,利用各个子空间KD树节点中保存的采样点重构子空间图像,最后合并生成最终图像。

2.根据权利要求1所述的基于KD树的并行多维自适应采样与重构方法,其特征在于:所述步骤2中具体实现如下:

(1)粗采样多维空间:随机投入多个采样点,为1024个;

(2)利用KD树初始化多维空间,根据已有的粗采样点构建KD树。

3.根据权利要求1所述的基于KD树的并行多维自适应采样与重构方法,其特征在于:所述步骤6具体实现如下:

(1)在每个子空间构建KD树,进行自适应采样;

(2)计算每个节点的错误值;

(3)选取KD树节点中错误值最大节点,进行采样;

(4)如果节点包含过多采样点,从节点最长维度分割节点;

(5)返回(2),直到使用完分配给子空间的采样点。

4.根据权利要求1所述的基于KD树的并行多维自适应采样与重构方法,其特征在于:所述步骤7具体实现如下:

(1)继续划分子空间KD树,将各个子空间划分成每个节点只包含一个采样点;

(2)根据采样点光路贡献值乘以该节点的体积,重构出各子空间的子图像,重构时不考虑子空间扩展后的部分的光路贡献值;

(3)合并所有子空间得到最终图像。

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