鄭坤，王锫，李芬蕾

中國地質(zhì)大學（武漢）信息工程學院，武漢 430074

基于GPU的風暴數(shù)據(jù)場多維紋理混合繪制

鄭坤，王锫，李芬蕾

中國地質(zhì)大學（武漢）信息工程學院，武漢 430074

在氣象領(lǐng)域，三維風暴數(shù)據(jù)場可視化是風暴監(jiān)測及災(zāi)害預(yù)測的重要技術(shù)手段之一?？梢暬始百|(zhì)量直接影響到風暴體分析研究的準確性和時效性。針對傳統(tǒng)的二維、三維紋理映射體繪制方法進行了研究，提出了一種基于GPU的風暴數(shù)據(jù)場多維紋理混合繪制技術(shù)。該方法采用了三維紋理存儲風暴數(shù)據(jù)場并結(jié)合代理幾何體動態(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；風暴體

眾所周知，災(zāi)害性天氣會對人民生命財產(chǎn)構(gòu)成嚴重威脅。2012年第11號熱帶風暴“?？钡顷懳覈憬?，僅浙江一省就有500萬人受災(zāi)，造成直接經(jīng)濟損失145億元?？梢妼︼L暴的監(jiān)測及災(zāi)害預(yù)報關(guān)乎國計民生。風暴預(yù)測預(yù)報的準確性依賴于對大量數(shù)據(jù)的計算和對計算結(jié)果的分析。三維數(shù)據(jù)場可視化技術(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)風暴的方位、運動過程、規(guī)模、強度等，從而對風暴的變化趨勢進行監(jiān)測及預(yù)測預(yù)報。

體視化技術(shù)是當前對屬性數(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]。目前隨著氣象探測手段的發(fā)展使得風暴的場數(shù)據(jù)量不斷擴大，同時用戶對圖像精度要求也不斷提高，傳統(tǒng)的基于CPU實現(xiàn)的體繪制方法已經(jīng)難以在普通的PC機上進行實時渲染和靈活交互。近年來隨著圖形硬件技術(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，高級著色語言）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)對風暴體進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體模型包圍盒進行切割，產(chǎn)生一系列幾何體，在GPU中計算幾何體各頂點與紋理空間坐標的映射關(guān)系，并在光柵化階段為每個片段計算紋理坐標，實現(xiàn)對體模型的重采樣，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幾何體進行光柵化及相應(yīng)處理的結(jié)果。由于原始體模型中實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]?；贕PU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體模型按照某個坐標軸向進行等間距采樣，得到一系列代理幾何體，然后對這些代理幾何體進行紋理映射和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，相應(yīng)地會降低圖像繪制效率；反之則是以犧牲圖像質(zhì)量為代價以提高繪制效率。

圖2 二維紋理映射代理幾何體

該方法原理簡單且易于實現(xiàn)，但其需要分別存儲三個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]。當視點改變時，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導(dǎo)致產(chǎn)生較多的偽影從而嚴重影響圖像繪制的質(zhì)量。為此人們提出一系列改進方法。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)置及計算的高復(fù)雜度影響繪制效率。朱國仲等人[9]提出鏡面反射加速繪制方法，將具有鏡面反射表達式的模型經(jīng)過預(yù)先離散采樣計算后作為紋理對象傳給圖形硬件，利用組合函數(shù)實現(xiàn)物體鏡面反射現(xiàn)象的繪制，但其是在CPU上實現(xiàn)紋理單元及坐標的計算，使該方法遠未達到實時的繪制效率。

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)當前視點的位置動態(tài)地進行等間距采樣生成代理幾何體。每當視點方向改變時，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中單獨存儲一個三維紋理，避免了紋理冗余，且等間距采樣機制保證了圖像質(zhì)量[11]。K rueger等[12]利用GPU對三維紋理進行壓縮解壓，通過定制轉(zhuǎn)換函數(shù)實現(xiàn)了對不規(guī)則采樣數(shù)據(jù)的準確采樣，實現(xiàn)了對海量空間數(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、紋理映射過程都是根據(jù)視點位置實時計算的，因此該算法對計算效率要求高，在針對氣象風暴體等大規(guī)模的數(shù)據(jù)量時通常無法保證繪制效率，影響交互的流暢程度。

2 風暴場多維紋理混合繪制

利用現(xiàn)有的硬件環(huán)境，根據(jù)風暴場研究的具體需求，在圖像繪制質(zhì)量與繪制速度之間尋求最佳平衡點，已成為三維風暴數(shù)據(jù)場模擬一個研究重點，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]提出了一種針對龍卷風的仿真方法。其通過求解Navier-Stokes方程模擬風暴運動過程并引入粒子系統(tǒng)模擬風暴中的塵埃。Liu等[14]利用雙流體模型（TFM）模擬龍卷風及其周圍物體的運動，并利用GPU加速方法實現(xiàn)交互式渲染。通過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，但都無法達到對風暴體的實時渲染。Liu等人在2007年對文獻[14]中算法進行改進[15]，提出利用雷諾平均雙流體模型（RATFM）模擬風暴體及周圍物體的運動，并基于GPU加速算法實現(xiàn)了風暴體實時模擬。但該方法的側(cè)重點在風暴模擬的逼真程度，無法為氣象工作者提供準確的數(shù)據(jù)支持及有效的三維分析方法。

本文針對大規(guī)模風暴數(shù)據(jù)場的數(shù)據(jù)特點，并結(jié)合二、三維紋理映射體繪制算法各自的特點，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)準確性的前提下實現(xiàn)了風暴體的實時繪制，不僅克服了紋理冗余及生成三維紋理切片時的低效性，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)存中的風暴體模型屬性值轉(zhuǎn)換為光強度、顏色及不透明度等三維紋理數(shù)據(jù)存儲于GPU的紋理緩存中。

（2）利用沿軸向?qū)R的動態(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)中對應(yīng)于幾何體切片上點的位置、法向量、紋理坐標等頂點信息存儲于GPU的頂點緩存中。

（4）運用徑向數(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 代理幾何體動態(tài)生成

在代理幾何體生成階段，考慮到GPU擁有的強大的浮點運算能力，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態(tài)性，提出了沿軸向?qū)R的動態(tài)代理幾何體生成方法。其根據(jù)視線方向，實時確定代理幾何體的軸向。設(shè)當前視點坐標為(x，y，z)，視線方向為Dir(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)當前需要繪制的頂點數(shù)、顯卡的繪制效率等條件決定。不同的風暴體模型需要相應(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GPU在片段著色器中進行紋理映射時，常用的重采樣經(jīng)典方法有臨近點采樣、雙線性采樣、兩次立方采樣等，這些方法在對風暴數(shù)據(jù)場進行體繪制時效果都不好。如圖5所示，原始的氣象雷達探測數(shù)據(jù)是以雷達中心為圓點的一系列同心圓上的探測點組成。由于風暴數(shù)據(jù)場數(shù)據(jù)規(guī)模通常較大，考慮到CPU處理效率的瓶頸，傳統(tǒng)的風暴數(shù)據(jù)紋理映射方法常采用臨近點采樣，使得紋理圖像通常具有馬賽克效果，如圖6所示，嚴重影響最終的風暴體視化效果。

圖5 雷達原始探測數(shù)據(jù)

圖6 臨近點采樣生成的圖像

本文通過對風暴場數(shù)據(jù)特點的分析：風暴場反射率原始信號應(yīng)光滑且連續(xù)，雷達探測的采樣信號離散且呈徑向分布等特點，提出一種適用于風暴反射率數(shù)據(jù)場的光滑重采樣策略。利用著色語言對GPU可編程流水線中的片段著色器的功能進行重新定義，使著色器的新功能可確保風暴數(shù)據(jù)場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像素點為例對該方法進行說明。

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

從而待求點Px的屬性值可由式（3）計算：

根據(jù)式（1）（2）（3）計算每個點的屬性值并通過查找色表確定顏色，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)域是風暴數(shù)據(jù)中的特殊值，在此以白色區(qū)域代替）?？梢钥闯鲈摲椒ü饣Ч浅：?，幾乎沒有馬賽克效果。雖然該方法比臨近點采樣方法復(fù)雜，但由于每個像素點的計算流程相同且數(shù)據(jù)之間沒有相干性，可利用GPU強大的并行計算能力實現(xiàn)該算法，使得算法復(fù)雜度對計算性能的影響可忽略不計。該方法能保證體模型在放大時不會出現(xiàn)模糊失真現(xiàn)象，使風暴研究人員能近距離觀察模型細節(jié)。同時由于該方法在數(shù)據(jù)稀疏的情況下仍能發(fā)揮光滑作用，從而對大數(shù)據(jù)量的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過抽稀預(yù)處理后依舊能達到良好的顯示效果，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運算性能瓶頸。

圖8 光滑后的顯示效果

3 應(yīng)用實例

在主頻2.70 GHz的Dual-Core E5400，NV IDIA Geforce GT 240顯卡，2.0 GB內(nèi)存的計算機上進行了實驗。數(shù)據(jù)采用2009年8月6日登陸我國東南沿海的某風暴場，其每時相原始數(shù)據(jù)的規(guī)模為1 390×1 320× 20，共22個時相。經(jīng)過數(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的能耗幾乎無增長。圖9為利用該方法對風暴體進行動態(tài)可視化的部分截圖。實驗表明采用該方法對風暴體模型進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 風暴體模型動態(tài)可視化效果圖

進一步觀察風暴體的一些細節(jié)形態(tài)，圖10為某一時相的風暴體進行模型切割并從不同視角觀察的形態(tài)。選取其中的風暴眼，構(gòu)建規(guī)模為1 024×1 024×512的風暴眼數(shù)據(jù)場并進行可視化，圖11為經(jīng)過屬性值過濾后呈現(xiàn)出的風暴體形態(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到較好的顯示效果。

圖10 風暴體模型可視化效果圖

圖11 屬性值過濾后的體視化效果

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暴數(shù)據(jù)場的紋理映射光滑重采樣策略，使風暴體的顯示效果得到顯著提高，保證在對某一局部進行放大可視化時效果依舊良好，亦可保證進行抽稀預(yù)處理后數(shù)據(jù)的顯示效果從而避免CPU-GPU通信瓶頸。

利用該方法進行體視化，在切換不同軸向代理幾何體時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，如何對該顯示差異進行模糊處理是后續(xù)研究工作的重點。

基于GPU的多維紋理混合繪制算法，為風暴數(shù)據(jù)場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

教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目（No.NCET-07-0772）；武漢市學科帶頭人計劃項目（No.201271130443）。

鄭坤（1977—），男，博士，副教授，主要研究方向為三維數(shù)據(jù)建模及體視化；王锫（1987—），男，碩士研究生，主要研究方向為三維可視化。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