基于MapReduce的光线跟踪算法研究



基于MapReduce的光线跟踪算法研究

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基于MapReduce的光线跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
1 绪论	第11-16页
· 研究的口的和意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 光线跟踪算法研究现状	第12页
· MapReduce技术在虚拟现实领域的研究现状	第12-14页
· 本文的研究内容	第14页
· 本文的章节组织结构	第14-16页
2 光线跟踪相关技术	第16-28页
· 颜色的表示	第16-17页
· 光照模型	第17-20页
· 简单光照模型	第17-19页
· 整体光照模型	第19-20页
· 光线跟踪算法的基本原理	第20-24页
· 光线与场景物体的求交	第24-25页
· 光线跟踪算法的几种加速方法	第25-27页
· 包围盒技术	第25页
· 三维DDA算法	第25-26页
· 空间八叉树剖分网格方法	第26页
· 自适应深度控制	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
3 MapReduce技术和Hadoop平台	第28-41页
· MapReduce技术	第28-30页
· apReduce技术起源	第28页
· MapReduce结构	第28-30页
· Hadoop平台	第30-32页
· Hadoop发展历程	第30页
· Hadoop架构	第30-32页
· Hadoop平台上MapReduce数据处理流程	第32-38页
· MapReduce的其他一些功能	第38-40页
· Combiner函数	第38-39页
· 容错性	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
4 基于MapReduce技术的光线跟踪加速算法的设计及研究	第41-49页
· 使用MapReduce技术加速光线跟踪算法的优势	第41-42页
· 设计思想	第42-43页
· 算法流程分析	第43-48页
· 处理流程	第43-44页
· 各阶段的详细分析	第44-48页
· 本章总结	第48-49页
5 实验过程及结果分析	第49-57页
· 实验环境的搭建	第49-54页
· Hadoop平台的搭建	第49-52页
· Eclipse开发工具的安装及与Hadoop平台的连接	第52-54页
· 实验结果及分析	第54-56页
· 与GPU渲染的对比分析	第55页
· 平台特性测试及分析	第55-56页
· 本章总结	第56-57页
6 总结与展望	第57-59页
· 全文总结	第57页
· 展望	第57-59页
参考文献	第59-61页
致谢	第61-62页
个人简历及在学期间发表的学术论文	第62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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