公开(公告)号：CN110246201A

公开(公告)日：2019-09-17

申请号：CN201910516613.3

申请日：2019-06-14

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 刘斌 ,  邱霁岩 ,  韩宏

IPC: G06T11/00 ,  G06T11/60 ,  G06T7/181 ,  G06T1/20

Abstract: 本发明提出了一种基于线程级并行的铅笔画生成方法，加快了铅笔画的实时绘制过程。通过理论分析，确定了铅笔图生成算法的并行性。然后，利用计算统一设备体系结构(CUDA)编程模型并行设计了串行算法的子算法，并通过线程级并行技术实现。之后，使用共享内存和常量内存构造了一个最佳的数据缓存模式，以减少频繁使用数据的访问时间。最后，再通过CUDA流技术实现任务级并行，使独立的子任务可以重叠执行，实现进一步加速。在CUDA平台上，实验结果表明，该并行算法可以显著提高速度。该算法在2560×1920分辨率图像上的性能比串行算法提高了448.59倍，与真实的铅笔画保持了很高的相似性。因此，该算法适用于铅笔图的实时绘制，在非真实渲染中具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN110246201B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN201910516613.3

申请日：2019-06-14

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 刘斌 ,  邱霁岩 ,  韩宏

IPC: G06T11/00 ,  G06T11/60 ,  G06T7/181 ,  G06T1/20

Abstract: 本发明提出了一种基于线程级并行的铅笔画生成方法，加快了铅笔画的实时绘制过程。通过理论分析，确定了铅笔图生成算法的并行性。然后，利用计算统一设备体系结构(CUDA)编程模型并行设计了串行算法的子算法，并通过线程级并行技术实现。之后，使用共享内存和常量内存构造了一个最佳的数据缓存模式，以减少频繁使用数据的访问时间。最后，再通过CUDA流技术实现任务级并行，使独立的子任务可以重叠执行，实现进一步加速。在CUDA平台上，实验结果表明，该并行算法可以显著提高速度。该算法在2560×1920分辨率图像上的性能比串行算法提高了448.59倍，与真实的铅笔画保持了很高的相似性。因此，该算法适用于铅笔图的实时绘制，在非真实渲染中具有广阔的应用前景。