基于数据流聚类策略的GPU码书初始化算法

码书生成是基于矢量量化压缩体绘制的关键之一，初始码书对码书生成算法有较大的影响。现有的码书初始化方法需要对原始海量数据进行多次迭代，数据频繁在硬盘、内存和GPU（图形处理器）之间进行数据传输，导致算法效率不高。针对码书生成的初始码书提取问题，提出了基于数据流聚类策略的初始码书生成算法。其基本思想是将海量三维数据体当作一个数据流（分块），对每一部分数据形成局部码书，再对所有的局部码书进行分类形成最终的初始码书。利用本方法可以极大的减少数据的读取和传输的次数，同时，充分利用GPU并行计算能力。通过仿真结果分析表明，提出的方法在效率上和效果上都有较大的提高。...

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Bibliographic Details
Published in计算机应用研究 Vol. 34; no. 2; pp. 426 - 430
Main Author 李林 鲁才 唐志梁 聂小燕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系,成都,611731%电子科技大学通信与信息工程学院,成都,610054%电子科技大学成都学院电子信息工程系,成都,611731 2017
Subjects
压缩体绘制
可视化
图形处理器
数据流聚类
矢量量化
矢量量化
visualization
可视化
data stream clustering
vector quantization
数据流聚类
图形处理器
compression-domain direct volume rendering
GPU
压缩体绘制
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Summary:码书生成是基于矢量量化压缩体绘制的关键之一，初始码书对码书生成算法有较大的影响。现有的码书初始化方法需要对原始海量数据进行多次迭代，数据频繁在硬盘、内存和GPU（图形处理器）之间进行数据传输，导致算法效率不高。针对码书生成的初始码书提取问题，提出了基于数据流聚类策略的初始码书生成算法。其基本思想是将海量三维数据体当作一个数据流（分块），对每一部分数据形成局部码书，再对所有的局部码书进行分类形成最终的初始码书。利用本方法可以极大的减少数据的读取和传输的次数，同时，充分利用GPU并行计算能力。通过仿真结果分析表明，提出的方法在效率上和效果上都有较大的提高。
Bibliography:vector quantization; compression-domain direct volume rendering ; GPU; data stream clustering; visualization
Li Lin1 , Lu Cai2 , Tang Zhiliang2 , Nie Xiaoyan3（1. Dept. of Computer Science ＆ Software Engineering, Jincheng College of Sichuan University, Chengdu 611731, China; 2. College of Communication ＆ Information Engineering, University of Electronic Science ＆ Technology of China, Chengdu 610054 , China; 3. Dept. of Electronic ＆ Information Engineering, Chengdu College of University of Electronic Science ＆ Technology of China, Chengdu 611731, China）
51-1196/TP
Codebook generation is one of the key step to render compression volume based on vector quantization, and the ini- tial eodebooks have great influence on the generation algorithm. The existing codebook initialization method requires multiple iterations of the original mass data, and the data is transported among the hard disk, memory and GPU （ graphics processing unit） frequently, so the algorithm efficiency is not high. In view of the initial codebook e
ISSN:1001-3695
DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.024