一種基於sort-last體系結構的並行繪製系統的製作方法

2023-10-04 10:36:54 1

專利名稱：一種基於sort-last體系結構的並行繪製系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種基於sort-last (後歸屬判斷)體系結構的並行繪製系統，屬於並 行繪製技術領域。
背景技術：
面對大型數字遊戲、大中城市三維數位化管理、大型區域聯合軍事仿真訓練、大規 模科學計算可視化等應用領域，專業圖形工作站已很難適應越來越複雜的繪製算法以及越 來越大的場景數據規模的需求，並且其價格昂貴，系統擴展性不佳，而基於PC集群的並行 繪製引擎因具有高性價比、擴展性好、使用靈活和升級方便等諸多優點成為近幾年來研發 的熱點。人們更趨向於將配有高性能3D圖形卡的PC集群通過千兆乙太網互連，從而構建 基於集群的並行繪製系統以替代單機實現大規模場景的實時繪製。本發明所涉及的並行繪製系統由PC集群構成，如圖2所示，採用sort-last體系 結構，PC集群有1臺PC機作為融合節點，其餘PC機作為繪製節點。所謂sort-last體系 結構，即各繪製節點按應用需要分別完成各自的場景圖像繪製，形成中間圖像及相應的像 素深度圖像，再交由融合節點經深度融合後形成最終圖像。例如某些繪製節點負責繪製場 景中的背景，某繪製節點負責繪製場景中的物體，某些節點負責繪製場景中的地形，然後將 各節點繪製的圖像依像素深度融合，形成一個完整的場景，如圖3所示。對sort-last體系結構而言，圖像融合需要精確的像素深度信息，因而針對各繪 制節點的像素深度圖數據，必須採用無損壓縮的方法，sort-last系統的最大優點是簡明， 場景數據的不均勻分布引起的負載不均衡較小，但由於各繪製節點在每一幀都需要將兩幅 圖像即場景圖像和相應的像素深度圖像傳給融合節點，並由融合節點採用基於深度信息的 圖像融合策略生成最終圖像，因而sort-last系統的圖像數據傳輸和深度圖像融合是系統 的主要開銷和瓶頸，本發明提出了一種基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮方法和一種 改進的directsend圖像融合算法，能夠有效提高圖像數據傳輸的效率並改善最終圖像融 合的效果。

發明內容
本發明要解決的技術問題是克服現有技術的不足，採用sort-last (後歸屬判 斷)體系結構，提出了一種基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮方法和一種基於direct send的圖像融合算法。基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮方法利用了自適應幀間差值 技術和基於模板的信息壓縮技術，提高了深度圖像的傳輸效率，基於direct send的圖像融 合算法改善了最終圖像融合的效果。本發明採用的技術方案基於sort-last體系結構的並行繪製系統，其特點在於 採用如圖2所示的機群系統，融合節點和繪製節點通過區域網相連，繪製節點負責各自場 景的繪製、融合節點負責匯總各繪製節點形成的場景圖像和相應的像素深度圖像，並依據 圖像深度信息最終融合形成最終圖像輸出。本系統具體通過以下步驟實現並行體繪製，如圖1所示(1)新一幀繪製開始，各繪製節點分別繪製場景圖像，形成場景圖及相應的像素深 度圖；(2)各繪製節點對第(1)步形成的像素深度圖進行基於模板信息的LZW深度信息 無損壓縮；(3)各繪製節點對第(1)步所形成的場景圖像進行Jpeg壓縮；(4)各繪製節點將第(2)步和第(3)步所形成的壓縮後的場景圖像和像素深度圖 通過網絡發送給融合節點，融合節點將所接收到的數據進行解壓；(5)融合節點採用改進的direct send圖像融合算法，依據深度信息對各繪製節 點所繪的場景圖像進行深度融合，形成最終圖像輸出，最後返回第1步開始新一幀圖像的 繪製。本發明與現有技術相比的有益效果是(1)相對現有技術，本發明提出的基於模板信息的LZW圖像深度信息無損壓縮方 法充分利用了像素深度信息中的數據相關性，即相近的圖像深度信息之間的差值較小的特 點，實現了以模板信息為基準的圖像深度信息的差值傳遞，通過差值傳遞過程中數據冗餘 的大小變化，而不斷動態修改模板信息，再進行LZW數據的壓縮傳遞，有效提高了數據壓縮 的效率，此外，該方法還在應用允許的前提下通過插值技術進一步降低網絡信息的傳輸量。(2)在sort last體系結構中，最常用的深度合成方法為direct send方法，由於 directsend方法在深度融合過程中僅依據深度信息比較，使得並行繪製系統中各繪製節 點所繪製的圖像信息完全獨立，僅體現為相互間的遮擋關係，沒有體現透明度及圖像融合 問題。本發明在融合節點對direct send方法加以改進，通過設置各繪製節點圖像繪製的 alpha通道值，啟動混合功能，從而達成更好的圖像深度融合效果。


圖1為節點自定位過程圖示；圖2為基於sort-last並行繪製系統的深度融合系統結構圖；圖3為基於sort-last並行繪製系統的圖像深度融合過程4Jpeg圖像壓縮過程示意圖；圖5Jpeg圖像解壓過程示意圖；圖6為RLE模板數據圖示；圖7為深度融合方法效果圖對比7a為direct send方法繪製效果；圖7b為本發明方法繪製效果1 ；圖7c為本發明方法繪製效果2。
具體實施例方式下面結合附圖及具體實施方式
對本發明進一步詳細說明。(1)新一幀繪製開始，各繪製節點分別繪製場景圖像，形成場景圖及相應的像素深 度圖。
這一流程由各繪製節點完成，各繪製節點利用計算機圖形學和多媒體技術繪製一 幀場景圖像，然後從幀緩存中讀出場景圖像顏色數據及相應的像素深度圖像數據。所謂像 素深度圖像是指與場景圖對應位置的像素的深度，即該像素所屬的場景物體到視點的距罔。(2)各繪製節點對第⑴步形成的像素深度圖進行基於模板信息的LZW深度信息 無損壓縮。首先引入本步驟所涉及的一些概念深度圖像分塊對一幀M像素XN像素尺寸的深度圖像，以8像素X8像素為基準 對深度圖像分塊。模板信息(Template Information)是像素點(x，y)壓縮編碼過程中的參考模板 值，記為 TI[x] [y]，χ = 1，2，...，M;y = l，2，...，N;深度信息是第i幀深度圖像像素點(X，y)處的深度信息值，記為Cbpthi [x] [y]；差值信息(Difference Information)是第i幀深度圖像像素點(x，y)的深度信 息與模板信息的差值，記為DIi [χ] [y]；累積平方和是第i幀第j個圖像分塊對應的差值信息的平方之和，記為Sumi[j]；編碼信息表示第i幀深度圖像像素點(X，y)需要進行壓縮編碼的數據，記為 Compressi[x] [y]。標記信息用來標記第i幀第j個圖像分塊對應的編碼信息是否為模板信息，記為 Mark[j], j = 1,2,…SM，其中sM為深度圖像的分塊個數。Mark[j]以字節方式順序存儲， 每字節有8位，代表8個分塊標記，如該位為1，表示第j個圖像分塊對應的編碼信息的為模 板數據，為0表示第j個圖像分塊對應的編碼信息為與模板數據的差值。基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮方法的具體步驟如下第一步，讀取第一幀場景的深度信息，並以之做為模板信息及當前編碼信息即點(X，y)處的深度模板信息為TI[x] [y] = d印thjx] [y]，χ = 1，2，...，M;y = l，2，…，N，當前編碼信息為Compressi [x] [y] = TI [χ] [y], χ = 1, 2, ...，M;y = l，2，...，N;i = l，2，…；標記第1幀編碼信息中所有分塊均為模板數據，Mark[j] =Lj = 1,2,…Sm ；第二步，讀取第i幀(i > 1)的深度信息d印thjx] [y]，χ = 1，2，...，M;y = l，2，...，N;i = l，2，…；第三步，計算第i幀(i > 1)深度信息與已有模板信息的差值信息DIi [χ] [y]，DIiW [y] = depth, [χ] [y]-TI [χ] [y], χ = 1,2, ...，M;y=l，2，...，N;i = l， 2, …；第四步，計算第i幀(i > 1)第j塊中所有像素差值信息的累積平方和
EX(j) EY(j)SumXj]= Z Σ ΙΧχ^\2，
X=SX (J)y=SY U)其中，SX(j)為第j塊χ起始序號，EX(j)為第j塊χ終止序號，SY(j)為第j塊y 起始序號，EY(J)為第j塊y終止序號；第五步，比較第i幀(i > 1)第j塊累計平方和SumiU]與第i_l幀第j塊累計平方和Sunv1 [j]之間的關係，得到以下兩種情況情況1 =Sumi [j] ( Smv1 U]，說明第i幀時第j塊圖像深度信息與模板信息之間 差別變小或者不變，維持原模板信息不變，並將第i幀時第j塊與原模板的差值信息置為當 前編碼信息，即Compressi [x] [y] = DIi [χ] [y], χ e [SX (j)，EX (j) ],y e [SY (j)，EY (j)]；標記第i幀(i > 1)編碼信息中的第j分塊為深度信息與模板信息間的差值數據， Mark[j] = O ；情況2 =Sumi [j] > Smv1 U]，說明第i幀時第j塊圖像的深度信息與相應的模板 信息相差較大，則更新該段內的所有模板數據為第i幀的圖像深度數據，即TI [x] [y] = Cbpthi [χ] [y], χ e [SX (j)，EX (j) ],y e [SY (j)，EY (j)]；同時將當前編碼信息置為相應的模板信息，即Compressi [x] [y] = TI [χ] [y], χ e [SX (j)，EX (j) ],y e [SY (j)，EY (j)]；標記第i幀(i > 1)編碼信息中的第j分塊為模板數據，Mark[j] = 1 ；第六步，塊序號j加1，返回(2. 4)，直到遍歷完第i幀深度圖像的所有分塊，進入 第七步；第七步，對當前編碼信息及標記信息進行LZW壓縮編碼，即通過建立一個字符串 字典表，用較短的代碼來表示較長的字符串從而實現壓縮，同時壓縮比隨著輸入編碼的數 量增加而增大。例如採用如表1所示的字典表。
權利要求
基於sort last體系結構的並行繪製方法，其特徵在於採用sort last體系結構，該結構由PC機群系統構成，包括一個融合節點和若干繪製節點，節點間通過區域網相連，繪製節點負責各自場景的繪製，融合節點負責匯總各繪製節點形成的場景圖像和相應的像素深度圖像，並依據圖像深度信息最終融合形成最終圖像輸出；具體包括以下步驟(1)各繪製節點分別繪製場景圖像，形成場景圖及相應的像素深度圖；(2)各繪製節點對第(1)步形成的像素深度圖進行基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮；(3)各繪製節點對第(1)步所形成的場景圖進行Jpeg壓縮；(4)各繪製節點將第(2)步和第(3)步所形成的壓縮後的場景圖和像素深度圖通過網絡發送給融合節點，融合節點將所接收到的數據進行解壓；(5)融合節點採用改進的direct send圖像融合算法，依據深度信息對各繪製節點所繪的場景圖進行深度融合，形成最終圖像輸出，返回第(1)步開始新一幀圖像的繪製。
2.根據權利要求1所述的基於sort-last體系結構的並行繪製方法，其特徵在於所 述步驟(2)中提出的基於模板信息的LZW深度信息無損壓縮方法，具體包括對一幀M像素XN像素尺寸的深度圖像，以8像素X8像素為基準對深度圖像分塊，像 素點序號記為(x，y)，x = l，2，…，M;y = l，2，…，N;(2.1)讀取第一幀場景的深度信息d印thi[X][y]，X = 1,2,…，M;y= 1，2，…，N，並 以之做為模板信息及當前編碼信息， 即點(χ，y)處的深度模板信息為TI [x] [y] = depthi [χ] [y], χ = 1, 2, ...，M;y=l，2，...，Ν， 當前編碼信息為Compressi [x] [y] = TI [χ] [y], χ = 1,2, ...，M;y=l，2，...，N;i = l，2，…； 標記第1幀編碼信息中所有分塊均為模板數據，Mark[j] =Lj = 1,2,…SM，其中Sm 為深度圖像分塊個數；(2. 2)讀取第i幀的深度信息，d 印 thjx] [y]，χ = 1，2，...，M;y=l，2，...，N;i = l，2，…；(2. 3)計算第i幀深度信息與已有模板信息的差值信息DIi [x] [y]，DIi [χ] [y] = depth, [χ] [y]-TI [χ] [y], χ = 1, 2, ...，M;y=l，2，...，N;i = l，2，…；(2. 4)計算第i幀(i > 1)第j塊中所有像素差值信息的累積平方和
全文摘要
一種基於sort-last(後歸屬判斷)體系結構的並行繪製系統，其特點在於針對大規模複雜場景繪製的應用需求，構造基於sort-last體系結構的並行繪製系統，通過無損深度圖像壓縮和有損場景圖像壓縮技術降低並行繪製網絡的傳輸負載，通過深度圖像融合技術進一步改善繪製效果。
文檔編號H04N7/26GK101986710SQ20101053525
公開日2011年3月16日 申請日期2010年11月3日 優先權日2010年11月3日
發明者何兵, 宋健, 王莉莉, 趙沁平, 郝愛民 申請人:北京航空航天大學