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大规模模型绘制中的可见性问题的研究

文献类型:学位论文

作者魏峰
学位类别博士
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
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
中文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
公开日期2011-03-17
页码118
源URL[http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/6678]  
专题软件研究所_中科院软件所_中科院软件所
推荐引用方式
GB/T 7714
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.

入库方式: OAI收割

来源:软件研究所

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