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公开(公告)号：CN105046729A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510482631.6
申请日：2015-08-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种高效并行矢量数据可视化方法，该方法可快速、高质量地绘制复杂矢量图形。本发明提出了一种在矢量图形轮廓线上求值并绘制的扫描线算法，算法并行在矢量图形轮廓线上进行光栅化。算法首先将图形轮廓线光栅化为对应输出图像上像素的片段。在每个轮廓线片段上，解析计算得到颜色值，或近似使用采样算法采样得到颜色值。图像轮廓的光栅化可以高效并行完成。解析计算、32位采样可得到高质量的结果。本发明在扫描线方向上，采用并行前缀和算法计算得到每个像素的覆盖信息，并生成图像的填充区域。最后将矢量图形的轮廓片段和填充区域绘制到输出图像上。本发明完全使用并行众核运算设备实现，利用硬件加速实现了实时高质量矢量图形绘制。
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公开(公告)号：CN102521870B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110371644.8
申请日：2011-11-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T15/06
Abstract: 本发明完成了一种用于加速微多边形光线跟踪的着色重用方法，在保证绘制质量的前提下大幅减少着色计算，提高绘制效率。本发明首先从图像空间投射一组用户指定数量的着色光线，并通过最近邻搜索，将这些光线上计算的着色值赋给反走样样本。为了减少来自不同类型光路的干扰性重用，我们根据光路上的第一次反射类型划分出不同的层面，并分别在各层面着色采样。与现有着色重用技术相比，本发明的方法无需显式指明对象到图像空间映射方式，也使得可以较简洁地处理诸如反射和折射等光线跟踪效果。本发明的方法可以在图形处理硬件上以高度并行化的方式实现，并将微多边形光线跟踪的效率提高一个数量级。
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公开(公告)号：CN102339475B
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201110327886.7
申请日：2011-10-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面网格的快速毛发建模方法，该方法通过将目标毛发形态由简单的表面形状网格控制，从而实现简化毛发的建模过程，并得到同样高质量建模结果的目标。本发明仅需要用户使用普通的网格建模方法创建大致表示毛发形状的粗糙表面网格，然后通过完全自动的轨迹线提取方法得到形状网格对应的稀疏毛发轨迹线，基于这些轨迹线与用户指定的毛发依附网格即可生成完全符合形状网格的毛发建模结果。在上述建模结果的基础上，通过用户易控的风格化方法可进一步得到保持建模形状下的风格化效果。本说明书中所指的毛发建模均为将目标毛发对象建模为大量极细发丝几何体的集合的过程。
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公开(公告)号：CN102521870A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110371644.8
申请日：2011-11-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T15/06
Abstract: 本发明完成了一种用于加速微多边形光线跟踪的着色重用方法，在保证绘制质量的前提下大幅减少着色计算，提高绘制效率。本发明首先从图像空间投射一组用户指定数量的着色光线，并通过最近邻搜索，将这些光线上计算的着色值赋给反走样样本。为了减少来自不同类型光路的干扰性重用，我们根据光路上的第一次反射类型划分出不同的层面，并分别在各层面着色采样。与现有着色重用技术相比，本发明的方法无需显式指明对象到图像空间映射方式，也使得可以较简洁地处理诸如反射和折射等光线跟踪效果。本发明的方法可以在图形处理硬件上以高度并行化的方式实现，并将微多边形光线跟踪的效率提高一个数量级。
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公开(公告)号：CN116580142A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310556067.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 浙江大学 , 沐曦集成电路(上海)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩层次包围盒的光线簇与三维场景求交方法，在基于常规层次包围盒的基础上针对硬件多级缓存和单指令流多数据流的特性优化了数据表示。本发明使用坐标系变换的方式将树状层次包围盒中结点的单个包围盒坐标用8比特无符号整数表示；使用基于三维莫顿码的预排序来指导遍历子结点的先后顺序；使用光线簇来利用单指令流多数据流特性，减少内存访问开销。相比于已有的空间加速结构，该方法压缩了包围盒的存储空间，对硬件的访存模式更加友好；该方法使用了预排序的算法，节省了判断子空间包围盒在光线方向上前后关系的时间；该方法使用了光线簇和单指令流多数据流，充分利用了并行性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111652963B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010377561.9
申请日：2020-05-07
Applicant: 浙江大学 , 杭州相芯科技有限公司
IPC: G06T15/50 , G06T15/60 , G06T15/04 , G06T15/00 , G06T15/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的增强现实绘制方法。该方法主要分为六个步骤：环境光照估计、表面粗糙度估计、虚拟对象及平面的图层绘制、反射层的优化、阴影层的优化和图层的线性混合。本发明首次将复杂反射和阴影效果带入增强现实绘制，达到当前最先进的水平。本发明可应用于增强现实平台，提升在真实场景中虚拟对象的绘制质量和真实感。
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公开(公告)号：CN115203634A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210343327.3
申请日：2022-03-31
Applicant: 浙江大学 , 沐曦集成电路(上海)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模板的GPU高性能张量缩并方法，首先由用户定义张量缩并，对其索引与维度进行分类，得到四个索引序列和四个维度序列；然后对其进行降维，得到访存函数与隐式维度，再定义占位符，并根据BLAS库实现与优化方法编写计算模板，然后进行编译期的模板派发，将访存函数和隐式维度代入选定计算模板的占位符，生成CUDA C/C++代码，并编译为可重复使用的可执行程序，最后输入各张量的数据，以及各维度的具体值，完成计算。本发明可以以有限的一组模板支持任意的张量缩并；在保持易用的前提下，系统性能仍然接近甚至超过手动优化的cuBLAS、cuDNN等计算库。
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公开(公告)号：CN105118083B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510489335.9
申请日：2015-08-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T15/06
Abstract: 本发明公开了一种无偏的光子映射绘制方法。光子映射被公认为是最为有效的绘制方法之一，然而之前的光子映射算法在收集光子的计算上是有偏的，导致最终绘制的结果与真实的结果之间不同。本发明通过将视线与光子所在的光路直接连接，准确地计算该光路传递的光能，更无偏地估计了视线采集光子的概率，从而以很小的额外代价得到了一个无偏的光子映射绘制方法。此外，进一步开发了一套多重重要性采样的权重，从而将无偏光子映射方法与双向光线跟踪技术相结合。本发明方法效率以及可靠性高。本发明方法的广泛应用，有望降低动漫、电影、广告以及建筑行业中图像渲染绘制的成本。
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公开(公告)号：CN105118083A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510489335.9
申请日：2015-08-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T15/06
Abstract: 本发明公开了一种无偏的光子映射绘制方法。光子映射被公认为是最为有效的绘制方法之一，然而之前的光子映射算法在收集光子的计算上是有偏的，导致最终绘制的结果与真实的结果之间不同。本发明通过将视线与光子所在的光路直接连接，准确地计算该光路传递的光能，更无偏地估计了视线采集光子的概率，从而以很小的额外代价得到了一个无偏的光子映射绘制方法。此外，进一步开发了一套多重重要性采样的权重，从而将无偏光子映射方法与双向光线跟踪技术相结合。本发明方法效率以及可靠性高。本发明方法的广泛应用，有望降低动漫、电影、广告以及建筑行业中图像渲染绘制的成本。
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公开(公告)号：CN102945560B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201210297025.3
申请日：2012-08-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T13/00
Abstract: 本发明公开了一种并行的可编程运动特效绘制方法，由于各帧画面的同一像素能够在很大程度上共用绘制所需的数据，这就提高了能够同时处理的像素数量，进而提高绘制效率；本发明将计算切分成预计算和运行时计算部分，并将于运动特效编程无关的光栅化和线段组装运算放到预计算部分进行，并将预计算结果输出到外部文件，这样，进行一次预计算的结果可以用于不同运动特效的绘制，这也降低了调整运动特效编程时所需的得到最终绘制结果的计算量，提高了用户编辑运动特效时的绘制效率。
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