資料介紹
為充分利用GPU并行計(jì)算特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)三維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的快速有效壓縮,降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,提出一種基于KD-tree剖分的快速有效壓縮方法。首先使用KD-tree在第0幀對(duì)整個(gè)三維場(chǎng)景進(jìn)行劃分,并對(duì)每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剛體的并行構(gòu)造;建立能構(gòu)造剛體的葉子節(jié)點(diǎn)和均勻劃分的三維網(wǎng)格之間的映射關(guān)系,在三維空間使用并查集合并并行構(gòu)造的剛體;最后將壓縮后的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇蛻舳瞬⒅貥?gòu)一定時(shí)間內(nèi)的三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。算法可以極大提高服務(wù)器端數(shù)據(jù)的壓縮速度,有效減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法在保證壓縮質(zhì)量的同時(shí),可以對(duì)原始三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行快速有效壓縮,有效降低網(wǎng)絡(luò)帶寬對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)南拗啤?/p>
	
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