| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第13页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 可编程图形处理器技术 | 第15-28页 |
| 2.1 可编程图形硬件技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 图形处理器的发展 | 第16-17页 |
| 2.1.2 可编程图形流水线结构 | 第17-19页 |
| 2.1.3 顶点着色器与像素着色器 | 第19-20页 |
| 2.2 图形编程接口DirectX以及Direct3D | 第20-24页 |
| 2.2.1 DirectX的发展历史 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Direct3D关键技术 | 第22-24页 |
| 2.3 着色语言(Shading Language) | 第24-25页 |
| 2.4 Direct3D效果框架(Effer Framework) | 第25-27页 |
| 2.4.1 技术(technique)、通道(pass) | 第25-26页 |
| 2.4.2 效果的使用方法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于GPU图像快速旋转算法的实现 | 第28-47页 |
| 3.1 数字图像旋转算法概述 | 第28-32页 |
| 3.1.1 图像旋转公式的推导 | 第28-30页 |
| 3.1.2 图像旋转中的插值算法 | 第30-31页 |
| 3.1.3 相关优化处理 | 第31-32页 |
| 3.2 基于GPU的图像快速旋转算法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 总体优化流程图 | 第33页 |
| 3.2.2 总体优化分析 | 第33-34页 |
| 3.3 算法详细设计 | 第34-44页 |
| 3.3.1 设置顶点数据 | 第34-36页 |
| 3.3.2 平面模型旋转变换 | 第36-39页 |
| 3.3.3 纹理过滤与采样 | 第39-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 图像旋转优化算法在CAM光栅训练中的应用 | 第47-63页 |
| 4.1 CAM光栅训练 | 第47-50页 |
| 4.1.1 CAM光栅训练的原理以及实现方法 | 第47页 |
| 4.1.2 基于CPU应用程序的CAM光栅训练 | 第47-49页 |
| 4.1.3 基于CPU的CAM光栅训练存在的问题 | 第49-50页 |
| 4.2 DirectX应用程序框架 | 第50-52页 |
| 4.2.1 DXUT框架的通用文件 | 第50页 |
| 4.2.2 DXUT主程序文件中的回调函数 | 第50-51页 |
| 4.2.3 DXUT框架程序的运行过程 | 第51-52页 |
| 4.3 基于GPU的CAM光栅训练的实现过程 | 第52-57页 |
| 4.3.1 CAM训练中效果文件的实现 | 第52-54页 |
| 4.3.2 CAM训练应用程序的实现 | 第54-57页 |
| 4.4 实验结果与对比分析 | 第57-62页 |
| 4.4.1 实验结果与操作方法 | 第57-60页 |
| 4.4.2 算法性能对比与分析 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第74页 |
