大规模室外地形场景加速绘制技术研究

【摘要】：大规模室外地形场景的实时及真实感绘制是图形学与虚拟现实技术中非常重要的研究课题。由高度场数据构成的地表模型代表了地表环境的基本特征,因此对高度场模型的绘制效率是大规模室外场景能否实时绘制的关键。但是由于地表模型具有非常庞大的数据量,有时甚至远远超过了系统内存的容量而无法一次性装载入内存,要达到实时绘制的目的十分困难。即使现在顶级显卡硬件的功能已经非常强大,每秒钟可以绘制的三角形数目突破了百万,但是依然无法通过直接绘制的方式进行交互式地形绘制。实时绘制依赖于有效的虚拟场景加速技术。我们对此问题进行研究,试图在尽量保持图象保真度的条件下,探讨可能的最佳加速方法和加速方法组合,进一步提高地形绘制的效率。针对大规模地形场景在3D地理信息系统、虚拟战场作战演习、逼真的三维游戏以及汽车模拟驾驶中以漫游为主的应用,我们展开以可见性加速为主并辅以层次细节简化、优化数据调度、硬件加速技术等多种加速技术的地形绘制的研究工作。 我们的工作成果如下: ●本文为地形场景提出了一种保守的from-region层次可见性计算方法。层次可见性与高效表示的多分辨率层次模型有机结合,实现大规模地形场景的连续实时绘制。层次可见性在预处理阶段建立,预处理所需存储的信息以及计算开销均小于以往同类算法。利用该可见性信息,在运行时刻剔除相对视点不可见的大块场景,减少了模型LOD处理和绘制的时间。实时阶段的可见性既可以采用点判定方式,也可以针对特定的低空漫游形式采用基于区域方式的判定。同时,可见性预计算是保守的,也避免了因为不恰当的不可见区域剔除导致的视觉误差的出现。而基于四叉树结构的视点相关自适应简化又可以被应用到大规模三维点采样数据模型的绘制中,实现了基于参数空间的点与多边形的混合多分辨率绘制方法。 ●本文提出一种基于水平线(horizon)的实时层叠式遮挡剔除算法。 from-region的可见性预计算虽然可以为应用程序实时运行阶段提供加速,但是其庞大的预处理开销和惊人的存储量还是为实际应用造成了很大的不便,尤其对于海量原始数据进行可见性预计算显然不可行。因此,基于地形场景具有的