目录
第Ⅰ部分几何复杂性
第1章实现照片级真实感的虚拟
植物 5
1.1场景管理 6
1.1.1种植栅格 6
1.1.2种植策略 6
1.1.3实时优化 7
1.2草层 7
1.2.1通过溶解模拟Alpha透明 9
1.2.2变化 10
1.2.3光照 11
1.2.4风 12
1.3地面杂物层 12
1.4树和灌木层 13
1.5阴影 14
1.6后处理 15
1.6.1天空圆顶辉散 16
1.6.2全场景辉光 16
1.7本章小结 17
参考文献 18
第2章使用基于GPU几何体剪切图
的地形渲染 19
2.1几何体剪切图简介 19
2.2GPU实现概览 21
2.2.1数据结构 22
2.2.2剪切图大小 22
2.3渲染 23
2.3.1活动层 23
2.3.2顶点和索引缓冲区 23
2.3.3视锥剪切 24
2.3.4DrawPrimitive调用 25
2.3.5顶点着色器 25
2.3.6像素着色器 27
2.4更新 28
2.4.1升采样 28
2.4.2残差 29
2.4.3法线图 30
2.5结果和讨论 30
2.6本章小结和改进 31
2.6.1顶点纹理 31
2.6.2去掉法线图 31
2.6.3不需要存储空间的地形
合成 31
参考文献 31
第3章几何体实例化的内幕 33
3.1为什么要对几何体实例化？ 34
3.2定义 34
3.2.1几何体包 34
3.2.2实例属性 35
3.2.3几何体实例 35
3.2.4渲染和纹理场景 35
3.2.5几何体批次 36
3.3实现 37
3.3.1静态批次 38
3.3.2动态批次 39
3.3.3顶点常量实例化 40
3.3.4几何体实例API批次 43
3.4本章小结 46
参考文献 48
第4章分段缓冲 49
4.1问题空间 49
4.2解决方案 50
4.3方法 50
4.3.1分段缓冲的第一步 50
4.3.2分段缓冲的第二步 50
4.3.3分段缓冲的第三步 51
4.4改进分段缓冲技术 51
4.5本章小结 51
参考文献 51
第5章用多流来优化资源管理 53
5.1概览 53
5.2实现 55
5.2.1DirectX9.0中的多流 55
5.2.2资源管理 57
5.2.3处理顶点 59
5.3本章小结 63
"para" label-module="para">
第6章让硬件遮挡查询发挥作用 65
6.1引言 65
6.2受益于遮挡查询的场景 66
6.3遮挡裁减 66
6.4层的停等方法 67
6.4.1为什么使用层 67
6.4.2层结构 67
6.4.3层的算法 68
6.4.4问题1：停滞 68
6.4.5问题2：查询的额外开销 68
6.5一致性层裁减 69
6.5.1想法1：猜测 69
6.5.2想法2：提升，提升 70
6.5.3算法 70
6.5.4实现细节 71
6.5.5停滞比较少的原因 73
6.5.6查询较少的原因 73
6.5.7如何遍历层 73
6.6优化 74
6.6.1用真正的几何体查询 74
6.6.2只有Z的渲染遍 74
6.6.3近似的可见性 74
6.6.4保守的可见性测试 74
6.7本章小结 75
参考文献 76
第7章带有位移映射的细分表面自
适应镶嵌 77
7.1细分表面 77
7.1.1一些定义 78
7.1.2Catmull-Clark细分 78
7.1.3用细分来镶嵌 79
7.1.4面片化表面 80
7.1.5GPU镶嵌算法 80
7.1.6致密镶嵌 84
7.2位移映射 84
7.2.1改变平滑度测试 85
7.2.2用法线映射着色 85
7.3本章小结 86
参考文献 86
第8章"para" label-module="para">
映射 87
8.1简介 87
8.2准备工作 89
8.3距离映射算法 89
8.4计算距离图 92
8.5着色器 92
8.5.1顶点着色器 92
8.5.2片段着色器 92
8.5.3关于过滤的注意事项 94
8.6结果 94
8.7本章小结 95
参考文献 96
第Ⅱ部分着色、光照和阴影
第9章S.T.A.L.K.E.R.中的延期
着色 101
9.1引言 101
9.2几种观点 102
9.3优化 103
9.3.1优化的对象 103
9.3.2光照优化 104
9.3.3G缓冲区建立的优化 106
9.3.4阴影优化 108
9.4改善质量 109
9.4.1“虚拟位置”的威力 109
9.4.2环境遮挡 110
9.4.3材质和表面光照的交互 111
9.5反走样 111
9.5.1高效的调和映射 113
9.5.2处理透明 114
9.6尝试过但没有包含入最终
代码的内容 114
9.6.1高程图 114
9.6.2实时的全局照明 115
9.7本章小结 115
参考文献 116
第10章动态辐照度环境映射实时
计算 117
10.1辐照度(irradiance)环境
映射 117
10.2球面调和卷积 119
10.3映射到GPU上 120
10.3.1空域到频域 121
10.3.2卷积和恢复 122
10.4以后的工作 123
10.5本章小结 123
参考文献 123
第11章近似的双向纹理函数 125
11.1引言 125
11.2采集 126
11.2.1建立和采集 126
11.2.2汇集着色图 127
11.3渲染 128
11.3.1细节算法 128
11.3.2实时渲染 129
11.4结果 130
11.5本章小结 132
参考文献 132
第12章基于贴面的纹理映射 133
12.1方法简介 134
12.2纹理贴面的构造 135
12.3纹理贴面打包 135
12.4纹理贴面映射 137
12.5mipmap问题 138
12.6本章小结 140
参考文献 140
第13章在GPU上实现mental
images的Phenomena
渲染器 141
13.1引言 141
13.2着色器和Phenomena 142
13.3用Cg实现Phenomena 143
13.3.1Cg顶点程序和可变
参数 144
13.3.2片段程序着色器的main()
入口点 145
13.3.3通用着色器接口 145
13.3.4一个简单的着色器
例子 146
13.3.5全局的状态变量 148
13.3.6光着色器 149
13.3.7纹理着色器 151
13.3.8凹凸映射 152
13.3.9环境着色器和体着
色器 153
13.3.10返回结构体的着色器 154
13.3.11渲染毛发 154
13.3.12组合所有东西 155
13.4本章小结 155
参考文献 156
第14章动态环境遮挡和间接光照 157
14.1表面元素 158
14.2环境遮挡 158
14.2.1多遍阴影算法 160
14.2.2改善性能 160
14.3间接光照和面光源 162
14.4本章小结 164
参考文献 164
第15章蓝图渲染和草图绘制 165
15.1基本原理 166
15.1.1中间渲染结果 166
15.1.2边增强 166
15.1.3深度子图形渲染 167
15.2蓝图渲染 167
15.2.1深度剥离 167
15.2.2析取可见边和不可
见边 169
15.2.3合成蓝图 170
15.2.4深度屏蔽 171
15.2.5使用蓝图渲染显示
建筑 171
15.3草图渲染 171
15.3.1边和颜色面片 172
15.3.2应用不确定性 172
15.3.3调整深度 173
15.3.4草图渲染的变体 173
15.3.5控制不确定性 174
15.3.6减少雨景效果 175
15.4本章小结 176
参考文献 176
第16章精确的大气散射 179
16.1引言 179
16.2解散射方程 180
16.2.1Rayleigh散射与Mie
散射 180
16.2.2相位函数 181
16.2.3外向散射方程 181
16.2.4内向散射方程 182
16.2.5表面散射方程 182
16.3实时渲染 182
16.4挤入着色器中 184
16.4.1去除一个维度 184
16.4.2去除其他维度 184
16.5实现散射的着色器 185
16.5.1顶点着色器 185
16.5.2片段着色器 187
16.6增加高动态范围渲染 188
16.7本章小结 188
参考文献 189
第17章利用像素着色器分支的
高效模糊边缘阴影 191
17.1现有的阴影生成技术 191
17.2用单张阴影图产生模糊
阴影 192
17.2.1模糊尖锐边缘阴影 192
17.2.2提高效率 195
17.2.3实现细节 196
17.3本章小结 199
参考文献 200
第18章将顶点纹理位移用于水的
真实感渲染 201
18.1水的模型 202
18.2实现 202
18.2.1水的表面模型 202
18.2.2实现细节 203
18.2.3对高度图采样 203
18.2.4质量的提高与优化 204
18.2.5渲染局部的扰动 208
18.3本章小结 209
参考文献 209
第19章通用的折射模拟 211
19.1基本方法 212
19.2折射掩码 213
19.3示例 215
19.3.1水的模拟 215
19.3.2玻璃的模拟 217
19.4本章小结 219
"para" label-module="para">
第Ⅲ部分高质量渲染
第20章快速三阶纹理过滤 225
20.1高阶过滤 225
20.2快速递归三次卷积 226
20.3mipmapping 230
20.4导数重建 232
20.5本章小结 235
参考文献 236
第21章高质量反走样的光栅化 237
21.1概述 237
21.2降采样 239
21.2.1与现有软硬件的对比 239
21.2.2用GPU进行降采样 240
21.3延伸 240
21.4过滤器的细节 241
21.5两遍分离式的过滤器 242
21.6分块和累加 243
21.7代码 243
21.7.1渲染循环 244
21.7.2降采样类 245
21.7.3实现细节 246
21.8本章小结 246
参考文献 247
第22章快速的预过滤线条 249
22.1为什么尖锐的直线看起来很
糟糕 249
22.2限制信号的带宽 250
22.3预处理 252
22.4运行时 253
22.4.1线段的建立(CPU) 253
22.4.2表查找(GPU) 254
22.5实现的问题 256
22.5.1绘制宽线 256
22.5.2组合多条线段 256
22.6示例 256
22.7本章小结 258
参考文献 258
第23章NaluDemo的头发动画和渲染 261
23.1头发的几何体 262
23.1.1布局和增长 262
23.1.2控制头发 263
23.1.3数据流 263
23.1.4镶嵌 263
23.1.5插值 264
23.2动力学和碰撞 265
23.2.1约束条件 265
23.2.2碰撞 266
23.2.3鳍 266
23.3头发的着色 267
23.3.1用于头发的实时反射
模型 268
23.3.2头发中实时的体化阴影 271
23.4本章小结和未来的工作 274
参考文献 274
第24章使用查找表加速颜色变换 275
24.1查找表的基础知识 275
24.1.1一维查找表 275
24.1.2三维查找表 276
24.1.3插值 278
24.2实现 278
24.2.1把查找表映射到GPU
的策略 278
24.2.2Cg着色器 278
24.2.3系统集成 280
24.2.4把三维查找表扩展到用
于高动态范围图像 281
24.3本章小结 282
参考文献 282
第25章AppleMotion中的GPU图像处理 285
25.1设计 285
25.1.1喜爱的和厌恶的 285
25.1.2选择语言 287
25.1.3CPU向后支持 287
25.2实现 288
25.2.1GPU资源的限制 288
25.2.2被零除 289
25.2.3丢失的顶点分量 289
25.2.4双线过滤 290
25.2.5高精度存储 294
25.3调试 294
25.4本章小结 295
参考文献 296
第26章实现改进的Perlin噪声 297
26.1随机但平滑 297
26.2存储与计算 297
26.3实现细节 298
26.4本章小结 302
参考文献 302
第27章高级的高质量过滤 303
27.1在GPU上实现过滤 303
27.1.1访问图像样本 303
27.1.2卷积过滤 304
27.2数字图像的重采样 307
27.2.1背景知识 307
27.2.2反走样问题 307
27.2.3图像重建 310
27.3冲击过滤:锐化图像的方法 312
27.4过滤器的实现技巧 314
27.5高级应用 314
27.5.1时间变形 314
27.5.2运动模糊的消除 314
27.5.3自适应的纹理过滤 315
27.6本章小结 315
参考文献 315
第28章Mipmap级的测量 317
28.1哪个mipmap层是可
见的？ 318
28.2GPU抢险队 318
28.2.1像素点计数 318
28.2.2引擎中的实际考虑 321
28.2.3扩展 322
28.3实验结果 324
28.4本章小结 325
参考文献 326
第Ⅳ部分GPU的通用计算：初级读本
第29章流式体系结构和技术趋势 331
29.1技术趋势 331
29.1.1核心技术趋势 331
29.1.2后果 332
29.2高性能计算的关键 334
29.2.1高效计算的方法 334
29.2.2高效通信的方法 335
29.2.3与CPU对比 335
29.3流式计算 336
29.3.1流式编程模型 336
29.3.2构建一个流式处理器 337
29.4未来和挑战 338
29.4.1技术趋势 338
29.4.2功耗管理 338
29.4.3支持更高的可编程性和
功能性 339
29.4.4来自CPU的GPU功能性
(或反之亦然) 339
参考文献 339
第30章GeForce6系列GPU的体系结构 341
30.1GPU如何适合于整体计算
系统 342
30.2整体系统体系结构 342
30.2.1图形操作的功能结构图 343
30.2.2非图形操作的功能结
构图 346
30.3GPU特性 347
30.3.1固定函数特性 348
30.3.2着色器Model3.0编程
模型 349
30.3.3支持的数据存储格式 353
30.4性能 354
30.5达到最佳性能 354
30.5.1积极地使用z裁减 355
30.5.2加载数据时利用纹理
数学 355
30.5.3使用片段程序的分支 355
30.5.4尽可能使用fp16作中
间值 355
30.6本章小结 356
第31章把计算概念映射到GPU 357
31.1数据并行的重要性 357
31.1.1哪种类型的计算可以很
好地映射到GPU 357
31.1.2示例：在栅格上模拟 358
31.1.3流通信：聚集与散布 359
31.2GPU计算资源清单 359
31.3CPU-GPU类比 362
31.3.1流：GPU纹理=CPU
数组 362
31.3.2核：GPU片段程序=CPU
“内循环” 362
31.3.3渲染到纹理=反馈 362
31.3.4几何体光栅化=计算的
调用 363
31.3.5纹理坐标=计算的域 363
31.3.6顶点坐标=计算的
范围 363
31.3.7缩减 363
31.4从类比到实现 364
31.5一个简单的例子 366
31.6本章小结 368
参考文献 368
第32章尝试GPU计算 369
32.1选择快速算法 369
32.1.1局部性 369
32.1.2允许计算的准则 370
32.1.3考虑下载和读回 371
32.2了解浮点 371
32.3实现散列 373
32.3.1转换成聚集 373
32.3.2地址排序 374
32.3.3渲染点 375
32.4本章小结 375
参考文献 376
第33章在GPU上实现高效的并行数据结构 377
33.1流式编程 377
33.2GPU存储器模型 379
33.2.1存储器体系结构 379
33.2.2GPU流类型 380
33.2.3GPU核的存储器访问 381
33.3基于GPU的数据结构 382
33.3.1多维数组 382
33.3.2结构体 387
33.3.3稀疏数据结构 387
33.4性能考虑 391
33.4.1依赖的纹理读取 391
33.4.2计算频度和程序特化 391
33.4.3PbufferSurvivalGuide 392
33.5本章小结 393
参考文献 393
第34章GPU流程控制习惯用法 395
34.1流程控制的挑战 395
34.2基本的流程控制策略 396
34.2.1判定 396
34.2.2把分支向着流水线上端
移动 396
34.2.3z裁减 397
34.2.4分支指令 399
34.2.5选择一种分支机制 399
34.3使用遮挡查询的数据依赖
循环 400
34.4本章小结 400
第35章GPU程序优化 401
35.1数据并行计算 401
35.1.1指令级并行性 401
35.1.2数据级并行性 403
35.2计算频率 404
35.2.1循环内不变量的预
计算 405
35.2.2用查找表进行预计算 406
35.2.3避免内循环分支 407
35.2.4swizzle操作 407
35.3评价和负载平衡 408
35.4本章小结 409
参考文献 410
第36章用于GPGPU应用程序的流式缩减操作 411
36.1通过紧缩来过滤 411
36.1.1累加和扫描 412
36.1.2通过搜索/聚集来散布 413
36.1.3过滤性能 415
36.2动机：碰撞检测 416
36.3用于细分表面的过滤 419
36.4本章小结 421
参考文献 421
第Ⅴ部分面向图像的计算
第37章GPU上的八叉树纹理 425
37.1一个GPU加速的层次结构：
N3树 426
37.1.1定义 426
37.1.2实现 427
37.2应用1：在网格表面上色 431
37.2.1建立八叉树 431
37.2.2上色 432
37.2.3渲染 432
37.2.4把八叉树纹理转换成标准
2D纹理 434
37.3应用2：表面模拟 436
37.4本章小结 437
参考文献 438
第38章使用光栅化的高质量全局照明渲染 439
38.1通过光栅化的全局照明 440
38.2最终聚集简介 441
38.2.1两遍的方法 441
38.2.2最终聚集 441
38.2.3两遍方法的问题 442
38.3通过光栅化的最终聚集 443
38.3.1最终聚集光线的聚类 443
38.3.2光线投射作为多次平行
投影 445
38.4实现细节 446
38.4.1初始化 446
38.4.2"para" label-module="para">
38.4.3采样 447
38.4.4性能 447
38.5GPU上的全局照明渲染器 448
38.5.1第一遍 448
38.5.2生成可见点数据 448
38.5.3第二遍 448
38.5.4其他解决方案 449
38.6本章小结 451
参考文献 451
第39章使用逐步求精辐射度方法的
全局照明 453
39.1辐射度的基础 454
逐步求精 454
39.2GPU实现 455
39.2.1使用半球投影的可
见性 456
39.2.2构成因子的计算 458
39.2.3选择下一个发射者 459
39.3渐进细分 459
39.3.1纹理四叉树 459
39.3.2四叉数细分 460
39.4性能 460
39.5本章小结 460
参考文献 461
第40章GPU上的计算机视觉 463
40.1引言 463
40.2实现框架 463
40.3应用示例 464
40.3.1把一系列片段程序用于
计算机视觉 464
40.3.2求和操作 467
40.3.3创建全景照片的方
程组 469
40.3.4特征向量的计算 471
40.4并行计算机视觉处理 473
40.5本章小结 474
参考文献 474
第41章延迟过滤：困难数据格式的
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41.1引言 477
41.2为什么要延迟 478
41.3延迟过滤算法 479
41.4为什么它可以工作 481
41.5本章小结：何时延迟 481
参考文献 482
第42章保守光栅化 485
42.1问题定义 486
42.2两种保守算法 487
42.2.1剪切空间 487
42.2.2第一种算法 488
42.2.3第二种算法 489
42.3鲁棒性问题 492
42.4保守深度 492
42.5结果和本章小结 493
参考文献 494
第Ⅵ部分模拟与数值算法
第43章蛋白质结构预测的GPU
计算 497
43.1介绍 497
43.2Floyd-Warshall算法以及
绑定距离的平滑 498
43.3GPU实现 499
43.3.1动态更新 499
43.3.2数据纹理的索引 499
43.3.3三角形划分 500
43.3.4向量化 500
43.4试验结果 501
43.5本章小结和工作展望 502
参考文献 502
第44章用于解线性方程组的GPU框架 505
44.1概述 505
44.2表示 506
44.2.1“单浮点”的表示 506
44.2.2向量 506
44.2.3矩阵 507
44.3运算 509
44.3.1向量运算 509
44.3.2向量缩减 509
44.3.3矩阵与向量的积 510
44.3.4把所有的组合起来 511
44.3.5共轭梯度求解器 511
44.4一个偏微分方程的例子 512
44.5本章小结 515
参考文献 516
第45章GPU上的期权定价 517
45.1期权概述 517
45.2Black-Scholes模型 518
45.3Lattice模型 521
45.3.1二项模型 521
45.3.2欧式期权定价 522
45.4本章小结 525
参考文献 526
第46章改进的GPU排序 527
46.1排序算法 527
46.2一种简单的方法 528
46.3快速排序 529
46.3.1实现奇偶合并排序 529
46.4使用所有的GPU资源 531
46.5本章小结 535
参考文献 536
第47章复杂边界的流体模拟 537
47.1简介 537
47.2LatticeBoltzmann方法 538
47.3基于GPU的LBM 539
47.3.1算法介绍 539
47.3.2数据封装 540
47.3.3迁移 541
47.4基于GPU的边界处理 541
47.4.1基于GPU的体素化
方法 542
47.4.2周期性边界 543
47.4.3流出边界 544
47.4.4障碍物边界 544
47.5可视化 545
47.6实验结果 546
47.7本章小结 547
参考文献 548
第48章基于FFT的医学图像重建 551
48.1背景 551
48.2傅里"para" label-module="para">
48.2FFT算法 553
48.4在GPU上的实现 553
48.4.1方法1：主要使用片段
处理器 555
48.4.2方法2：使用顶点处理器、
光栅器和片段处理器 556
48.4.3负载平衡 558
48.4.4基准测试结果 558
48.5医学成像中的FFT 559
48.5.1磁共振成像 559
48.5.2MRI结果 560
48.5.3超声波成像 562
48.6本章小结 564
参考文献 565
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