[发明专利]三维裁剪Voronoi图的多线程并行计算方法、系统

说明书

本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种三维裁剪Voronoi图的多线程并行计算方法、系统，旨在为了解决现有三维裁剪Voronoi图计算技术在效率上的不足的问题。本发明方法包括获取每个采样站点的k近邻站点；基于各采样站点及其对应的k近邻站点，通过并行计算分别获取各采样站点x_j对应的Voronoi单元Ω_j；将每个Voronoi单元Ω_j分别与三维网格中的四面体配对，通过并行计算分别获取对应的相交部分；利用相交的部分更新对应的Voronoi单元Ω_j。本发明本发明的极大提高了三维裁剪Voronoi图计算处理效率。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种三维裁剪Voronoi图的多线程并行计算方法、系统。

背景技术

Voronoi图(Voronoi Diagram，也被称为Dirichlet Tessellation，即迪利克雷镶嵌)是俄国数学家格奥尔吉·沃罗诺伊(Georgii Voronoi)于1908年提出的一种空间分割算法。该算法依据一组有限点集对空间进行分解，这些点被称为站点(site)。在分解中，每个站点对应一个单元(cell)，该单元由在空间中相比其他站点距离该站点更近的所有点组成。Voronoi图在自然界和日常生活中十分常见，如今已成为计算几何中的一项基础工具，被国内外学者广泛地应用于各领域的实际问题中，在网格优化、三维重建、地理信息系统、气象预测、城市规划等领域均取得了出色的应用成果。由于在普通的Voronoi图中，位于其对偶的Delaunay三角剖分凸包上的站点对应无限大的单元，因此在实际使用时，往往需要将Voronoi图限制在一个有限域内，即使用域的边界对普通Voronoi图进行裁剪。

另一方面，随着地理信息系统的迅速发展以及建设数字城市的需要，对大规模三维信息进行处理的需求变得日益迫切。以目前的计算技术来看，要想在消费级设备上处理如此大规模的数据，离不开基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的并行计算。近年来，在人工智能与游戏市场双重需求的推动下，GPU的计算能力已经有了飞速的发展，具备了实现大规模并行计算的能力。其中，NVIDIA公司提出的统一计算架构(ComputeUnified Device Architecture,CUDA)就是该技术的代表。CUDA凭借其高性价比、低通信开销、卓越的并行计算能力，使得针对海量化且计算复杂度高的三维模型数据的快速处理成为可能。CUDA采用C语言作为编程语言，提供了大量高性能计算指令的开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。利用CUDA编程，我们可以一次并行地开启大量线程进行运算，从而大幅度提升运算效率且不会显著降低结果质量。