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[發明專利]面向大規模靜態場景實時渲染的HLOD預處理方法無效

專利信息
申請號: 200710178642.0 申請日: 2007-12-03
公開(公告)號: CN101169871A 公開(公告)日: 2008-04-30
發明(設計)人: 沈旭昆;齊越;高碩 申請(專利權)人: 北京航空航天大學
主分類號: G06T15/20 分類號: G06T15/20;G06F17/30
代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 代理人: 賈玉忠;盧紀
地址: 100083*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 面向 大規模 靜態 場景 實時 渲染 hlod 預處理 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于計算機虛擬現實技術領域,具體地說是一種面向由多個大數據量模型組成的大規模場景實時渲染預處理方法,用于真實感虛擬環境的繪制。

背景技術

隨著三維采集設備和建模技術的不斷發展,三維模型的精度越來越高,其數據量也隨之迅速增長,對計算機的繪制能力提出了巨大挑戰。如何實現由多個大數據量模型組成的大規模場景的實時渲染,是虛擬現實、實時仿真以及交互三維設計等許多重要應用的底層支撐技術,也是計算機圖形學本身的一個基礎性研究課題。

LOD技術是圖形生成加速渲染方法中的一種主要方法。早在1976年,Clark就提出了層次細節(Levels?of?Detail,LOD)模型的概念(參見Clark?J.Hierarchical?Geometric?Models?forVisible?Surface?Algorithms[A].Communications?of?the?ACM,1976.547-554.),認為當物體覆蓋屏幕較小區域時,可以使用該物體較低分辨率的模型,反之則使用較高分辨率模型,以便對復雜場景進行快速繪制。目前的LOD技術可以分為離散LOD和連續LOD兩類。

離散LOD中的模型層次是按照逐漸簡化的順序排列的,相互之間沒有外在聯系,在繪制時,選擇合適的層次進行渲染。離散LOD計算簡單,繪制快捷,但其層次有限,因而不能滿足多種應用的需求。而由于其剖分粒度過粗,以模型為單位,對于大尺度模型,由于近視點和遠視點區域都采用同樣的LOD層次,這樣就影響了細節性的繪制并造成了額外的繪制開銷。

連續LOD就是為了解決這些問題而提出來的,它允許同一個模型上的LOD層次連續變化(參見M.de?Berg?and?K.Dobrindt,“On?the?Levels?of?Detail?in?Terrains”,Technical?ReportUU-CS-1995-12,Department?of?Computer?Science,Utrecht?University,April?1995.)廣泛應用在大型模型和地形模型的瀏覽中。但連續LOD計算復雜,多數要在網格簡化中生成某種記錄結構,從而在渲染時根據視點信息進行重建,在提高了繪制視覺效果的同時,也增加了繪制的開銷。

發明內容

本發明的目的是提供一種面向大規模場景實時渲染的HLOD預處理方法,相對于離散LOD提供了較好的細節性繪制;相對于連續LOD又減少了渲染的復雜度,從而滿足大規模靜態場景實時渲染得需要。

本發明的技術解決方案:面向大規模靜態場景實時渲染的HLOD預處理方法,首先進行單模型HLOD(Hierarchical?Levels?of?Detail)的預計算;然后對預計算結果進行存儲,根據場景載入所需要的單模型HLOD信息,進行場景HLOD的預計算;最后根據用戶指定的誤差基于視點對HLOD進行選擇和渲染。

所述的單模型HLOD的預計算的方法如下:首先計算單模型的中心和尺寸,根據指定的剖分粒度N進行Octree剖分,剖分停止條件是當前包圍盒中的頂點數n≤N,在剖分過程中,父節點保存剖分邊界面;然后自底向上建立HLOD結構,并根據設計的HLOD文件格式進行輸出存儲,加強復用性。

所述的場景HLOD的預計算的方法為:根據場景所需模型,逐個載入建立好的單模型HLOD,對單模型的包圍盒進行融合,得到場景包圍盒,并進行場景的Octree剖分,剖分的停止條件為當前包圍的單模型數目m≤2,從而得到場景模型結構;然后自底向上建立場景HLOD。

所述的根據用戶指定的誤差基于視點對HLOD進行選擇和渲染方法為:根據用戶指定的屏幕像素誤差N,轉化為空間距離誤差E,從場景根節點遍歷場景Octree和單模型Octree,當HLOD的簡化誤差e≤E時,選擇此HLOD進行渲染。

本發明與現有技術相比的有益效果是:

(1)由于本發明首先進行單模型HLOD的預計算;然后對預計算結果進行存儲,根據場景載入所需要的單模型HLOD信息,進行場景HLOD的預計算;最后根據用戶指定的誤差基于視點對HLOD進行選擇和渲染。因此,相對于離散LOD提供了較好的細節性繪制;相對于連續LOD又減少了渲染的復雜度,預計算結果得到了保留,增加了應用的重用性。

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