【摘 要】
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大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家青年科学基金项目:网络环境下的大规模纹理数据压缩传输技术研究(61003265);国家自然科学基金:基于形状文法和多源数据融合的三维建筑高效重构方法研究(61070073);浙江省创新团队子项目:云计算环境下的功能构件管理关键技术研究(2009R50009)资助
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大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局部复杂性的无损数据压缩方案。该方案通过数据重排技术来大大提高数据的局部冗余度,从而提高数据无损压缩效率。为了进一步解决大规模图像序列的压缩耗时问题,提出了一种云计算平台上的分布式图像压缩处理方案,充分利用现有云计算中Map/Reduce计算模型实现了分布式编码方案。实验结果证明,对于渲染产生的大规模低熵图像序列,提出的方案能够有效提高编码率并减少编码时间。
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