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基于光子映射的全局光照技术研究

摘要第9-12页
Abstract第12-14页
第一章 引言第15-26页
    1.1 研究背景第15-17页
    1.2 全局光照理论第17-24页
        1.2.1 全局光照模型第18-21页
        1.2.2 全局光照算法第21-24页
    1.3 研究工作第24-25页
    1.4 本文组织第25-26页
第二章 光子映射算法研究现状第26-43页
    2.1 光子映射算法第26-30页
        2.1.1 光子追踪第26-28页
        2.1.2 辐射亮度估计第28-30页
        2.1.3 滤波第30页
    2.2 辐射亮度估计优化第30-33页
    2.3 光子松弛优化第33-34页
    2.4 渐进式光子映射优化第34-38页
    2.5 光子追踪和光子图生成优化第38-39页
    2.6 光子映射算法并行和加速第39-40页
    2.7 光子映射研究现状总结第40-43页
第三章 基于梯度的光子映射算法第43-59页
    3.1 问题描述第43-45页
    3.2 基于梯度的自适应光子映射第45-51页
        3.2.1 光子入射辐射亮度分布的梯度计算第45-48页
        3.2.2 基于梯度的自适应辐射亮度估计第48-51页
    3.3 实验结果和分析第51-57页
    3.4 本章小结第57-59页
第四章 基于状态树的渐进式光子消除算法第59-75页
    4.1 问题描述第59-62页
    4.2 光子消除第62-64页
    4.3 基于状态树的光子消除第64-67页
        4.3.1 状态树的建立第65页
        4.3.2 状态树的更新和使用第65-67页
    4.4 并行光子消除加速第67-68页
    4.5 实验结果和讨论第68-73页
    4.6 本章总结第73-75页
第五章 Intel MIC上的连贯性光子映射算法第75-93页
    5.1 问题描述第75-76页
    5.2 Intel MIC上的连贯性光子映射算法架构第76-79页
    5.3 并行光子辐射亮度估计第79-87页
        5.3.1 着色点聚类第79-81页
        5.3.2 并行最近邻搜索第81-86页
        5.3.3 光子分布稀疏区域的搜索策略第86-87页
    5.4 实验结果和讨论第87-91页
    5.5 本章总结第91-93页
第六章 总结与展望第93-96页
    6.1 本文总结第93-94页
    6.2 研究展望第94-96页
参考文献第96-103页
致谢第103-104页
攻读博士期间主要的研究成果第104-106页
外文论文第106-137页
附件第137页

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