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J-GLOBAL ID：201802263420125859   整理番号：18A0345639

グリッドDEMデータ上でのGPUに基づく形状測定法【Powered by NICT】

GPU based contouring method on grid DEM data

著者 (5件)： Tan Liheng (Institute for Geographic Spatial Information, The PLA Information Engineering University, Zhengzhou, Henan 450000, China) ,  Wan Gang (Institute for Geographic Spatial Information, The PLA Information Engineering University, Zhengzhou, Henan 450000, China) ,  Li Feng (Institute for Geographic Spatial Information, The PLA Information Engineering University, Zhengzhou, Henan 450000, China) ,  Chen Xiaohui (Institute for Geographic Spatial Information, The PLA Information Engineering University, Zhengzhou, Henan 450000, China) ,  Du Wenlong (Institute for Geographic Spatial Information, The PLA Information Engineering University, Zhengzhou, Henan 450000, China)
資料名： Computers & Geosciences  (Computers & Geosciences)
巻： 105  ページ： 129-138  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0320B  ISSN： 0098-3004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,プログラマブルGPUパイプラインに基づくグリッドDEMデータから輪郭線を発生させる新しい方法を提案した。以前の輪郭アプローチはしばしばCPUを用いて生DEMデータからの有限要素メッシュを構築し,次に元素から輪郭セグメントを抽出した。も最終連続輪郭を生成する追跡または選別戦略が必要である。これらの手法は,大きくCPUコストと時間がかかる。一方生データはまばらに分布しているかどうかを生成した輪郭は,非円滑であろう。CPU手法とは異なり,任意のユーザ定義密度,各頂点の高さは三次基本スプライン関数により計算する三角形メッシュを生成するためにGPUの頂点シェーダーを採用した。同じ枠内で,セグメントは形状シェーダによる三角形から抽出し,GPUの変換フィードバック段階で内部秩序を持つCPU側に変換される。最後に,セグメントを移動する一度だけによる連続輪郭線を達成する「グリッドソーティング」アルゴリズムを提案した。著者らの方法は,計算のためのGPUパイプラインの多段階の使用,滑らかな輪郭線を生成することができる,従来のCPUアプローチよりもかなり高速であるとなっている。アルゴリズムは消費者レベルPC上でのOpenGL3.3API以上の容易に実行できた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *形態 ,  高速度 ,  スプライン関数 ,  消費者 ,  フィードバック ,  *形状測定
準シソーラス用語： 三角形メッシュ ,  生データ ,  有限要素 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 輪郭 ,  グリッドDEM ,  GPGPU ,  幾何学シェーダ ,  空間内挿

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  DEM ,  GPU ,  測定法