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题名:
大规模模型绘制中的可见性问题的研究
作者: 魏峰
答辩日期: 2006-06-09
授予单位: 中国科学院软件研究所
授予地点: 软件研究所
学位: 博士
关键词: 大规模模型 ; 可见性计算 ; 加速绘制 ; 面模型 ; 点模型 ; 体数据
摘要: 大规模模型的实时及真实感绘制是图形学中非常重要的研究课题。随着图形学及其相关领域的发展,所处理的场景类型越来越复杂,场景模型的规模也越来越大。由于模型数据量庞大,对它们进行实时绘制是十分困难的。虽然图形生成已经得到了硬件很大的支持,如顶级的显卡硬件每秒钟可以绘制超过百万的三角形,但是直接绘制所有三角形(brute-force rendering)依然无法达到交互的绘制速度。因此,还需要研究各种加速方法来提高绘制的效率。可见性计算,即计算场景中相对于视点可见的部分,是绘制大规模模型过程中最有效的加速方法之一。模型进行可见性计算后,成象时只对可见的部分进行绘制,可节省大量的对于不可见部分的光栅化和光照等计算,很好地提高成象速度而不影响成象质量。 针对面片模型、点模型和体数据这三类主要的大规模复杂模型,本文探讨了其中可见性计算的优化处理,以降低场景绘制的复杂度,提高绘制和观察的效率。 本文的主要贡献和创新点在于如下工作: ¨ 本文提出一种可见面计算方法,能将基于图象空间或基于物体空间的可见面计算进行高效的结合,实现可见面的快速高精度的选取。该方法首先对场景中的面片进行基于法向的分类,并根据面片的空间位置,为每一类面片分别建立一种层次形式的索引结构进行管理。然后,在绘制过程中,基于象素驱动对可见面片进行由近至远的选取。由于索引结构对面片进行了有序的管理,这种选取计算很快并能将可见面都选取出来;而已绘制的可见面又能自动地成为遮挡者,以便隐含地剔除大量的不可见面。 与目前国际上关于可见性的方法相比,该方法对可见性的计算具有很高的精度,速度很快。对于含有千万个面片的大规模模型,使用我们的可见性加速方法能够达到交互绘制的速度,并且能够保证绘制成象的质量没有任何下降。新方法还能方便地处理各种动态场景,且不必对算法作大的改动。 ¨ 将点模型的树节点按照各自的误差大小进行顺序排列,就形成了顺序点模型树。这样,就能方便地利用GPU来高速绘制点模型。但这种方法缺乏对可见性的高效处理,不便于处理大型复杂的模型,因为这些模型中各个部分之间的遮挡关系复杂,使得每次成象所需的树节点的误差跨度大,导致了大量不可见的树节点也要绘制,降低了绘制速度。为此,本文提出一种结合可见性处理的顺序点模型树,即在根据误差大小顺序地排列树节点时,融入一些可见性信息。这样,绘制时不仅能保留顺序点模型树高效利用GPU的优点,还能避免处理大量的不可见但满足误差要求的树节点。相比于顺序点模型树,新方法的绘制速度更快,特别是在处理大规模复杂模型时的加速率更高。 ¨ 线绘制为可视化提供了一种简洁快速的成象方法。但要对数据场中的内容有比较全面的认识,需要从多个角度连续地线绘制成象。为此,本文提出一种线绘制视频的可视化方法,基于体数据可见性的重要性度量,使得视频能从更有效的视点来观察体数据,并且每帧图象都能对数据场的内容有很高的反映强度;同时,视点连续高效地变化,也有利于用户形成关于数据场内容的完整印象。与先进的基于线绘制的交互可视化方法相比,新方法的成象速度和可视化反映强度更高,能以更少的可视化图象达到对数据场内容更全面的反映,很好地提高了可视化的效率。
语种: 中文
内容类型: 学位论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/6678
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魏峰. 大规模模型绘制中的可见性问题的研究[D]. 软件研究所. 中国科学院软件研究所. 2006-06-09.
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