| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文章节结构 | 第13-14页 |
| 第二章 射线追踪算法模型基础 | 第14-21页 |
| 2.1 射线传播理论基础 | 第14-15页 |
| 2.2 射线发射模型 | 第15-16页 |
| 2.2.1 基于俯仰角和方位角的辐射源模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于正二十面体结构的辐射源模型 | 第16页 |
| 2.3 射线传播模型 | 第16-19页 |
| 2.3.1 单条射线模型 | 第17页 |
| 2.3.2 中心射线管模型 | 第17-18页 |
| 2.3.3 侧边射线管模型 | 第18-19页 |
| 2.4 场景建模模型 | 第19-20页 |
| 2.4.1 地形数据结构 | 第19-20页 |
| 2.4.2 建筑物数据结构 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于CUDA平台的射线追踪法GPU硬件加速 | 第21-38页 |
| 3.1 CUDA编程平台基础 | 第21-23页 |
| 3.1.1 CPU与GPU的区别 | 第21页 |
| 3.1.2 GPU内部架构及工作原理 | 第21-23页 |
| 3.2 侧边射线管模型的GPU加速 | 第23-32页 |
| 3.2.1 辐射源点生成侧边射线管 | 第23-24页 |
| 3.2.2 射线管与三角面判交 | 第24-27页 |
| 3.2.3 计算反射射线管 | 第27-30页 |
| 3.2.4 计算绕射射线管 | 第30-32页 |
| 3.3 建模与仿真 | 第32-33页 |
| 3.4 加速结果及分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 加速结果 | 第33-35页 |
| 3.4.2 影响加速效果的因素讨论 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于KD树的射线追踪法加速 | 第38-58页 |
| 4.1 射线追踪法常用加速结构 | 第38-41页 |
| 4.1.1 基于可见面表的筛选方法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于空间八叉树的剖分方法 | 第39页 |
| 4.1.3 基于动态分区的射线追踪加速方法 | 第39-40页 |
| 4.1.4 基于网格剖分的射线追踪加速方法 | 第40页 |
| 4.1.5 基于KD树结构的射线追踪加速方法 | 第40-41页 |
| 4.2 KD树加速结构原理 | 第41-42页 |
| 4.3 KD树的构造 | 第42-47页 |
| 4.3.1 KD树节点数据结构 | 第42-43页 |
| 4.3.2 树形结构构造方式 | 第43页 |
| 4.3.3 构造KD树前的初始化工作 | 第43-44页 |
| 4.3.4 基于SAH算法的空间分割 | 第44-46页 |
| 4.3.5 计算最佳分割平面位置 | 第46-47页 |
| 4.4 KD树的遍历 | 第47-55页 |
| 4.4.1 射线与包围盒快速判交算法 | 第47-50页 |
| 4.4.2 遍历KD树的基本处理流程 | 第50-52页 |
| 4.4.3 结合射线信息的KD树快速剪枝 | 第52-55页 |
| 4.5 仿真及加速效果对比 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-61页 |
| 5.1 研究内容总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65页 |