| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 光线跟踪算法概述 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·光线跟踪绘制技术 | 第14-18页 |
| ·光线投射和光线跟踪 | 第14-15页 |
| ·基于光线跟踪的全局光照方法 | 第15-16页 |
| ·场景表示 | 第16页 |
| ·递归光线跟踪算法流程 | 第16-18页 |
| ·光线跟踪的加速策略 | 第18-23页 |
| ·使用硬件加速绘制 | 第18-20页 |
| ·设计快速的相交测试算法 | 第20页 |
| ·减少参与计算的光线数量 | 第20-21页 |
| ·减少相交测试的计算次数 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 光线跟踪的流处理模型设计 | 第24-37页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·GPU 的流处理结构 | 第24-26页 |
| ·GPU 渲染管线和统一渲染架构 | 第24-26页 |
| ·多任务并行和多数据并行 | 第26页 |
| ·流计算开发工具Brook | 第26-31页 |
| ·GPGPU 开发工具和Brook | 第26-27页 |
| ·Brook 的架构 | 第27-28页 |
| ·Brook 的流处理模型 | 第28-31页 |
| ·光线跟踪的流处理模型设计 | 第31-36页 |
| ·场景细节约定 | 第31-32页 |
| ·光线跟踪的核和流设计 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 一种基于GPU 的KD 树遍历算法 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·基于GPU 的KD 树遍历问题 | 第37-41页 |
| ·标准KD 树遍历方法 | 第37-39页 |
| ·KD-restart 遍历和Push-down 优化 | 第39-41页 |
| ·使用进入点搜索预设光线进入点 | 第41-46页 |
| ·使用进入点搜索的动机 | 第41页 |
| ·进入点搜索算法的提出 | 第41-43页 |
| ·使用短栈实现进入点搜索 | 第43-44页 |
| ·打包光线提供更高的并行性 | 第44-46页 |
| ·层次化进入点搜索 | 第46-50页 |
| ·光线的相关性 | 第46-48页 |
| ·层次化进入点搜索方法 | 第48-49页 |
| ·层次化进入点搜索性能分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验 | 第51-55页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·实验环境的配置 | 第51页 |
| ·光线跟踪流处理模型的实现 | 第51-53页 |
| ·进入点搜索算法的实验和分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |