基于GPU的風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)多維紋理混合繪制

鄭坤，王锫，李芬蕾

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）信息工程學(xué)院，武漢 430074

基于GPU的風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)多維紋理混合繪制

鄭坤，王锫，李芬蕾

中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）信息工程學(xué)院，武漢 430074

在氣象領(lǐng)域，三維風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化是風(fēng)暴監(jiān)測(cè)及災(zāi)害預(yù)測(cè)的重要技術(shù)手段之一。可視化效率及質(zhì)量直接影響到風(fēng)暴體分析研究的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。針對(duì)傳統(tǒng)的二維、三維紋理映射體繪制方法進(jìn)行了研究，提出了一種基于GPU的風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)多維紋理混合繪制技術(shù)。該方法采用了三維紋理存儲(chǔ)風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)并結(jié)合代理幾何體動(dòng)態(tài)生成方法，克服了傳統(tǒng)方法中紋理數(shù)據(jù)冗余的問(wèn)題，并保證了模型的三維交互流暢性。該方法中提出的紋理映射光滑重采樣策略，顯著提高了風(fēng)暴體模型顯示效果，并在一定程度上避免了CPU-GPU通信瓶頸。

體視化；圖形處理器；混合繪制；風(fēng)暴體

眾所周知，災(zāi)害性天氣會(huì)對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。2012年第11號(hào)熱帶風(fēng)暴“海葵”登陸我國(guó)浙江，僅浙江一省就有500萬(wàn)人受災(zāi)，造成直接經(jīng)濟(jì)損失145億元。可見(jiàn)對(duì)風(fēng)暴的監(jiān)測(cè)及災(zāi)害預(yù)報(bào)關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。風(fēng)暴預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性依賴于對(duì)大量數(shù)據(jù)的計(jì)算和對(duì)計(jì)算結(jié)果的分析。三維數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化技術(shù)可以將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維圖像，在屏幕上直觀地展現(xiàn)風(fēng)暴的方位、運(yùn)動(dòng)過(guò)程、規(guī)模、強(qiáng)度等，從而對(duì)風(fēng)暴的變化趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。

體視化技術(shù)是當(dāng)前對(duì)屬性數(shù)據(jù)模型三維展示的經(jīng)典技術(shù)，在氣象領(lǐng)域，體視化技術(shù)已經(jīng)得到較為廣泛的應(yīng)用[1-3]。國(guó)外在該領(lǐng)域已有諸如Vis5D、Display 3D、AVS/EXPRESS、Grads、NCAR Graphics等成熟的軟件[4]。目前隨著氣象探測(cè)手段的發(fā)展使得風(fēng)暴的場(chǎng)數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大，同時(shí)用戶對(duì)圖像精度要求也不斷提高，傳統(tǒng)的基于CPU實(shí)現(xiàn)的體繪制方法已經(jīng)難以在普通的PC機(jī)上進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染和靈活交互。近年來(lái)隨著圖形硬件技術(shù)的發(fā)展，新一代的圖形處理器具備了可編程能力，利用HLSL（High Level Shading Language，高級(jí)著色語(yǔ)言）可定制圖形處理器中幾何著色器與光柵化著色器的功能。利用基于GPU的紋理映射體繪制技術(shù)對(duì)風(fēng)暴體進(jìn)行渲染已成為氣象三維可視化領(lǐng)域研究的主流。

1 基于GPU的紋理映射體繪制

基于GPU的紋理映射體繪制是一種以物體空間為序的繪制方法。其利用一系列多邊形切片對(duì)體模型包圍盒進(jìn)行切割，產(chǎn)生一系列幾何體，在GPU中計(jì)算幾何體各頂點(diǎn)與紋理空間坐標(biāo)的映射關(guān)系，并在光柵化階段為每個(gè)片段計(jì)算紋理坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)體模型的重采樣，最終利用圖形硬件的A lpha融合技術(shù)由前向后生成最終結(jié)果圖像。

幾何體（Geometry）是GPU可視化的基本單元，最終繪制的圖像是硬件對(duì)幾何體進(jìn)行光柵化及相應(yīng)處理的結(jié)果。由于原始體模型中實(shí)際上并不包含任何幾何體，這些幾何體只是為了繪制的需要而生成的，因此稱之為代理幾何體[5]。基于GPU的紋理映射體繪制算法主要包括紋理的生成和紋理的繪制兩個(gè)階段[6]，算法的流程圖如圖1所示。

圖1 基于GPU的紋理映射體繪制算法流程圖

根據(jù)代理幾何體的選取方式及紋理類型的不同，可以將紋理映射體繪制方法分為二維紋理映射體繪制和三維紋理映射體繪制兩種。

1.1 二維紋理映射體繪制

二維紋理映射體繪制算法是對(duì)體模型按照某個(gè)坐標(biāo)軸向進(jìn)行等間距采樣，得到一系列代理幾何體，然后對(duì)這些代理幾何體進(jìn)行紋理映射和A lpha融合操作繪制結(jié)果圖像。該算法又被稱為沿軸向?qū)R的代理幾何體繪制，如圖2所示。很顯然，代理幾何體數(shù)目越多所得結(jié)果圖像越精細(xì)，相應(yīng)地會(huì)降低圖像繪制效率；反之則是以犧牲圖像質(zhì)量為代價(jià)以提高繪制效率。

圖2 二維紋理映射代理幾何體

該方法原理簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，但其需要分別存儲(chǔ)三個(gè)軸向的二維紋理堆棧，才能避免存在代理幾何體投影呈直線的現(xiàn)象，導(dǎo)致紋理數(shù)據(jù)存在冗余[7]。當(dāng)視點(diǎn)改變時(shí)，各紋理堆棧的不斷切換以及代理幾何體的采樣間距的不斷變化會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生較多的偽影從而嚴(yán)重影響圖像繪制的質(zhì)量。為此人們提出一系列改進(jìn)方法。LaM ar等人[8]提出用同心球組成球面集代替平面代理集合體，從而使所有像素采樣距離均為常數(shù)。但球面集的設(shè)置及計(jì)算的高復(fù)雜度影響繪制效率。朱國(guó)仲等人[9]提出鏡面反射加速繪制方法，將具有鏡面反射表達(dá)式的模型經(jīng)過(guò)預(yù)先離散采樣計(jì)算后作為紋理對(duì)象傳給圖形硬件，利用組合函數(shù)實(shí)現(xiàn)物體鏡面反射現(xiàn)象的繪制，但其是在CPU上實(shí)現(xiàn)紋理單元及坐標(biāo)的計(jì)算，使該方法遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)時(shí)的繪制效率。

1.2 三維紋理映射體繪制

三維紋理映射體繪制算法是將體模型以三維紋理的形式存放，根據(jù)當(dāng)前視點(diǎn)的位置動(dòng)態(tài)地進(jìn)行等間距采樣生成代理幾何體。每當(dāng)視點(diǎn)方向改變時(shí)，重新生成相應(yīng)的紋理切片[10]。因此，該算法又被稱為沿視線對(duì)齊的代理幾何體繪制，如圖3所示。

圖3 三維紋理映射代理幾何體

基于三維紋理映射的體繪制算法只需在GPU中單獨(dú)存儲(chǔ)一個(gè)三維紋理，避免了紋理冗余，且等間距采樣機(jī)制保證了圖像質(zhì)量[11]。K rueger等[12]利用GPU對(duì)三維紋理進(jìn)行壓縮解壓，通過(guò)定制轉(zhuǎn)換函數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)不規(guī)則采樣數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采樣，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量空間數(shù)據(jù)的三維光線投射繪制。但不論如何優(yōu)化三維紋理映射體繪制方法，其代理幾何體的生成、紋理映射過(guò)程都是根據(jù)視點(diǎn)位置實(shí)時(shí)計(jì)算的，因此該算法對(duì)計(jì)算效率要求高，在針對(duì)氣象風(fēng)暴體等大規(guī)模的數(shù)據(jù)量時(shí)通常無(wú)法保證繪制效率，影響交互的流暢程度。

2 風(fēng)暴場(chǎng)多維紋理混合繪制

利用現(xiàn)有的硬件環(huán)境，根據(jù)風(fēng)暴場(chǎng)研究的具體需求，在圖像繪制質(zhì)量與繪制速度之間尋求最佳平衡點(diǎn)，已成為三維風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)模擬一個(gè)研究重點(diǎn)，并由此形成了許多不同的體繪制算法及相應(yīng)的加速算法。Ding等[13]提出了一種針對(duì)龍卷風(fēng)的仿真方法。其通過(guò)求解Navier-Stokes方程模擬風(fēng)暴運(yùn)動(dòng)過(guò)程并引入粒子系統(tǒng)模擬風(fēng)暴中的塵埃。Liu等[14]利用雙流體模型（TFM）模擬龍卷風(fēng)及其周圍物體的運(yùn)動(dòng)，并利用GPU加速方法實(shí)現(xiàn)交互式渲染。通過(guò)紋理映射體繪制技術(shù)以上兩種方法都得到十分逼真的仿真效果，但都無(wú)法達(dá)到對(duì)風(fēng)暴體的實(shí)時(shí)渲染。Liu等人在2007年對(duì)文獻(xiàn)[14]中算法進(jìn)行改進(jìn)[15]，提出利用雷諾平均雙流體模型（RATFM）模擬風(fēng)暴體及周圍物體的運(yùn)動(dòng)，并基于GPU加速算法實(shí)現(xiàn)了風(fēng)暴體實(shí)時(shí)模擬。但該方法的側(cè)重點(diǎn)在風(fēng)暴模擬的逼真程度，無(wú)法為氣象工作者提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持及有效的三維分析方法。

本文針對(duì)大規(guī)模風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，并結(jié)合二、三維紋理映射體繪制算法各自的特點(diǎn)，提出了一種基于二維紋理代理幾何體獲取思想并采用三維紋理映射的混合繪制方法。該方法在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的前提下實(shí)現(xiàn)了風(fēng)暴體的實(shí)時(shí)繪制，不僅克服了紋理冗余及生成三維紋理切片時(shí)的低效性，而且提出的徑向數(shù)據(jù)光滑策略在一定程度上避免了CPU-GPU的通信瓶頸。該算法的流程圖如圖4所示。

圖4 多維紋理混合繪制算法流程圖

基于GPU的多維紋理混合繪制算法步驟如下：

（1）讀取氣象風(fēng)暴體數(shù)據(jù)模型到系統(tǒng)內(nèi)存，并利用傳輸函數(shù)將內(nèi)存中的風(fēng)暴體模型屬性值轉(zhuǎn)換為光強(qiáng)度、顏色及不透明度等三維紋理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于GPU的紋理緩存中。

（2）利用沿軸向?qū)R的動(dòng)態(tài)代理幾何體生成方法定義一系列相互平行的代理幾何體，將其三角面索引信息裝入GPU的索引緩存中。

（3）根據(jù)索引信息將體數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)于幾何體切片上點(diǎn)的位置、法向量、紋理坐標(biāo)等頂點(diǎn)信息存儲(chǔ)于GPU的頂點(diǎn)緩存中。

（4）運(yùn)用徑向數(shù)據(jù)光滑策略渲染代理幾何體，保證繪制質(zhì)量。

（5）混合映射后的代理幾何體生成結(jié)果圖像。

2.1 代理幾何體動(dòng)態(tài)生成

在代理幾何體生成階段，考慮到GPU擁有的強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，本文借鑒了二維紋理映射中沿軸向?qū)R生成代理幾何體的思想，并結(jié)合三維紋理映射中的幾何體生成的動(dòng)態(tài)性，提出了沿軸向?qū)R的動(dòng)態(tài)代理幾何體生成方法。其根據(jù)視線方向，實(shí)時(shí)確定代理幾何體的軸向。設(shè)當(dāng)前視點(diǎn)坐標(biāo)為(x，y，z)，視線方向?yàn)镈ir(x，y，z)，軸向的確定存在以下三種情況：

（1）若max(|x|，|y|，|z|)=|x|，則Dir(x，y，z)=X，即選擇沿X軸動(dòng)態(tài)生成代理幾何體。

（2）若max(|x|，|y|，|z|)=|y|，則Dir(x，y，z)=Y，即選擇沿Y軸動(dòng)態(tài)生成代理幾何體。

（3）若max(|x|，|y|，|z|)=|z|，則Dir(x，y，z)=Z，即選擇沿Z軸動(dòng)態(tài)生成代理幾何體。

除確定軸向外，代理幾何體的數(shù)目也需要根據(jù)當(dāng)前需要繪制的頂點(diǎn)數(shù)、顯卡的繪制效率等條件決定。不同的風(fēng)暴體模型需要相應(yīng)適宜的代理幾何體數(shù)目，以在保證模型繪制的質(zhì)量的情況下最大程度上提高模型繪制效率。

2.2 徑向數(shù)據(jù)光滑重采樣

圖形流水線是GPU工作的通用模型，當(dāng)GPU在片段著色器中進(jìn)行紋理映射時(shí)，常用的重采樣經(jīng)典方法有臨近點(diǎn)采樣、雙線性采樣、兩次立方采樣等，這些方法在對(duì)風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)進(jìn)行體繪制時(shí)效果都不好。如圖5所示，原始的氣象雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)是以雷達(dá)中心為圓點(diǎn)的一系列同心圓上的探測(cè)點(diǎn)組成。由于風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模通常較大，考慮到CPU處理效率的瓶頸，傳統(tǒng)的風(fēng)暴數(shù)據(jù)紋理映射方法常采用臨近點(diǎn)采樣，使得紋理圖像通常具有馬賽克效果，如圖6所示，嚴(yán)重影響最終的風(fēng)暴體視化效果。

圖5 雷達(dá)原始探測(cè)數(shù)據(jù)

圖6 臨近點(diǎn)采樣生成的圖像

本文通過(guò)對(duì)風(fēng)暴場(chǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的分析：風(fēng)暴場(chǎng)反射率原始信號(hào)應(yīng)光滑且連續(xù)，雷達(dá)探測(cè)的采樣信號(hào)離散且呈徑向分布等特點(diǎn)，提出一種適用于風(fēng)暴反射率數(shù)據(jù)場(chǎng)的光滑重采樣策略。利用著色語(yǔ)言對(duì)GPU可編程流水線中的片段著色器的功能進(jìn)行重新定義，使著色器的新功能可確保風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)紋理映射重采樣后的光滑性。下面以代理幾何體切片中的任意一個(gè)像素點(diǎn)為例對(duì)該方法進(jìn)行說(shuō)明。

如圖7所示，Px為待求值的像素點(diǎn)，設(shè)Px點(diǎn)處與圓心距離為R。P11、P12、P21和P22為Px周圍四個(gè)臨近風(fēng)暴數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)，Q1、Q2為計(jì)算過(guò)程中的輔助點(diǎn)。則Q1、Q2的屬性值可由式（1）和式（2）得出（f代表該點(diǎn)的屬性值，下同）：

從而待求點(diǎn)Px的屬性值可由式（3）計(jì)算：

根據(jù)式（1）（2）（3）計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的屬性值并通過(guò)查找色表確定顏色，生成最終結(jié)果圖像。

圖7 紋理映射光滑算法示意圖

利用該光滑策略得到的紋理映射后的某一代理幾何體紋理圖片如圖8所示（圖4中的紫色區(qū)域是風(fēng)暴數(shù)據(jù)中的特殊值，在此以白色區(qū)域代替）。可以看出該方法光滑效果非常好，幾乎沒(méi)有馬賽克效果。雖然該方法比臨近點(diǎn)采樣方法復(fù)雜，但由于每個(gè)像素點(diǎn)的計(jì)算流程相同且數(shù)據(jù)之間沒(méi)有相干性，可利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)該算法，使得算法復(fù)雜度對(duì)計(jì)算性能的影響可忽略不計(jì)。該方法能保證體模型在放大時(shí)不會(huì)出現(xiàn)模糊失真現(xiàn)象，使風(fēng)暴研究人員能近距離觀察模型細(xì)節(jié)。同時(shí)由于該方法在數(shù)據(jù)稀疏的情況下仍能發(fā)揮光滑作用，從而對(duì)大數(shù)據(jù)量的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽稀預(yù)處理后依舊能達(dá)到良好的顯示效果，這在一定程度上可用于避免由CPU-GPU總線通信速率引發(fā)的GPU運(yùn)算性能瓶頸。

圖8 光滑后的顯示效果

3 應(yīng)用實(shí)例

在主頻2.70 GHz的Dual-Core E5400，NV IDIA Geforce GT 240顯卡，2.0 GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)采用2009年8月6日登陸我國(guó)東南沿海的某風(fēng)暴場(chǎng)，其每時(shí)相原始數(shù)據(jù)的規(guī)模為1 390×1 320× 20，共22個(gè)時(shí)相。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)建模生成每模型的規(guī)模為1 390×1 320×512。利用二維、三維紋理映射及多維紋理混合繪制技術(shù)分別對(duì)其可視化，交互效率如表1所示。利用多維紋理混合繪制技術(shù)的繪制效率始終保持在28 f/s以上，且CPU的能耗幾乎無(wú)增長(zhǎng)。圖9為利用該方法對(duì)風(fēng)暴體進(jìn)行動(dòng)態(tài)可視化的部分截圖。實(shí)驗(yàn)表明采用該方法對(duì)風(fēng)暴體模型進(jìn)行體視化顯示效果較好且交互流暢。

表1 不同紋理映射方法交互效率表（f·s-1）

圖9 風(fēng)暴體模型動(dòng)態(tài)可視化效果圖

進(jìn)一步觀察風(fēng)暴體的一些細(xì)節(jié)形態(tài)，圖10為某一時(shí)相的風(fēng)暴體進(jìn)行模型切割并從不同視角觀察的形態(tài)。選取其中的風(fēng)暴眼，構(gòu)建規(guī)模為1 024×1 024×512的風(fēng)暴眼數(shù)據(jù)場(chǎng)并進(jìn)行可視化，圖11為經(jīng)過(guò)屬性值過(guò)濾后呈現(xiàn)出的風(fēng)暴體形態(tài)的展示效果。可以看出雖然選取的區(qū)域較小易導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)不足，但基于光滑重采樣策略的多維紋理混合映射方法仍能達(dá)到較好的顯示效果。

圖10 風(fēng)暴體模型可視化效果圖

圖11 屬性值過(guò)濾后的體視化效果

4 結(jié)論

本文提出了一種基于GPU的多維紋理混合繪制算法，該算法結(jié)合了二維、三維紋理體繪制的思想，提出利用代理幾何體動(dòng)態(tài)生成方法結(jié)合三維紋理的方式避免了紋理數(shù)據(jù)冗余，提高了三維交互性能。在此方法中提出一種適用于風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)的紋理映射光滑重采樣策略，使風(fēng)暴體的顯示效果得到顯著提高，保證在對(duì)某一局部進(jìn)行放大可視化時(shí)效果依舊良好，亦可保證進(jìn)行抽稀預(yù)處理后數(shù)據(jù)的顯示效果從而避免CPU-GPU通信瓶頸。

利用該方法進(jìn)行體視化，在切換不同軸向代理幾何體時(shí)顯示效果還是有一定差異的，這是由于不同軸向代理幾何體切片數(shù)目不同，如何對(duì)該顯示差異進(jìn)行模糊處理是后續(xù)研究工作的重點(diǎn)。

基于GPU的多維紋理混合繪制算法，為風(fēng)暴數(shù)據(jù)場(chǎng)三維屬性模型的體視化提供了一種高效高質(zhì)量的繪制方法，為三維氣象數(shù)據(jù)模擬的研究提供了新的思路。

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ZHENG Kun,WANG Pei,LI Fenlei

Faculty of Information Engineering,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China

In the field of meteorology, 3D storm data field visualization is one of the most important technical means of storm monitoring and disaster prediction. The visualization efficiency and quality directly affect the accuracy and timeliness of the analysis. Based on the study of the traditional 2D and 3D texture mapping methods, this paper proposes a multidimensional texture hybrid rendering method based on GPU for the storm data field. It uses 3D texture to storage storm data combined with dynamically generated of the geometry. It overcomes the problem of texture data redundancy and it ensures the fluency of 3D interactive. Texture mapping smooth resampling strategy is proposed to improve the 3D storm model display effects significantly and to avoid the CPU-GPU communication bottleneck.

volume visualization; Graphic Processing Unit（GPU）; hybrid rendering; storm volume

ZHENG Kun,WANG Pei,LI Fen lei.M ultidim ensional texture hybrid rendering for storm data field based on GPU. Computer Engineering and Applications,2014,50（17）：173-177.

A

TP391.9

10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0114

教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目（No.NCET-07-0772）；武漢市學(xué)科帶頭人計(jì)劃項(xiàng)目（No.201271130443）。

鄭坤（1977—），男，博士，副教授，主要研究方向?yàn)槿S數(shù)據(jù)建模及體視化；王锫（1987—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槿S可視化。E-mail：myfrank0922@sina.com

2012-10-12

2012-12-17

1002-8331（2014）17-0173-05

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2013-01-11,http://www.cnki.net/kcm s/detail/11.2127.TP.20130111.0953.012.htm l