最小有向外接矩形算法的CUDA并行實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，GPU通用計算在高性能計算領(lǐng)域已經(jīng)成為異構(gòu)計算的主要潮流。CUDA（計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）由Nvidia公司推出，已經(jīng)成為高性能計算的重要工具和開發(fā)環(huán)境，用GPU通用計算來做圖像處理也成為趨勢。定向包圍矩形和最小有向外接矩形作為圖像處理技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于快速渲染場景，快速干擾檢測，碰撞檢測等場景。
　　本文基于CUDA，立足于實際項目背景，將凸殼算法，定向包圍矩形，最小有向外接矩形算法的并行實現(xiàn)作為研究重點

2、，提出并行化策略和優(yōu)化策略，使算法性能得到提升，同時針對不同的場景，提出不同的方案:對于要求近似檢測且分布較均勻的點集，采用定向包圍矩形實現(xiàn)最小包圍矩形的檢測;對于要求精確檢測的處理對象，采用經(jīng)典的先求凸殼再利用Rotating Calipers方法計算最小有向外接矩形，即最小包圍矩形。
　　論文詳細(xì)介紹和討論了Scan算法，凸殼算法，定向包圍矩形算法，最小有向外接矩形等算法及其研究現(xiàn)狀，提出凸殼算法，定向包圍矩形，最小有向外接矩