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免费论文:点面搀和的东西建立模型与绘制本领接洽

6489 人参与  2022年04月03日 15:09  分类 : 论文摘要  评论

建立模型与绘制是假造实际范围的要害接洽实质之一,如实感与及时性是评介建立模型与绘制本领彼此规范的两个要害目标。本舆论以国度863名目“多军种兵戈平台级散布式假造策略归纳演示场”和国度973安置名目“散布式假造情况本领”为后台,以鉴于好多的建立模型与绘制本领(GBMR: Graphics-Based Modeling and Rendering)为普通,贯串鉴于点的建立模型与绘制本领(PBMR: Point-Based Modeling and Rendering),深刻接洽了点面搀和的建立模型与绘制本领,重要处事实质囊括:(1) 在现有合流部分计划机硬件前提下,为加快百万之上三角面片形成的搀杂稀疏好多模子的绘制速率,在比较领会现有建立模型与绘制本领的普通上,归纳GBMR和PBMR本领的便宜,提出了一种同声运用三角面片和点动作基础单位举行东西建立模型与绘制的点面搀和本领,运用该本领结构的东西称为点面搀和东西(HPPO: Hybird Point and Polygon Object),是一种贯串多辨别率表白模子。正文提出了HPPO东西的处事道理、HPPO建立模型与绘制过程,给出了HPPO的表白构造。将HPPO结构进程分为预处置及及时绘制两个阶段。在预处置阶段,对模子外表举行网格分隔,保存子块三角面片和极点点云数据,同声对极点点云按极点要害度排序并序列化为线性构造。在及时绘制阶段,举行视关系的裁剪和背后剔除,各别子块按视点隔绝辨别由三角或点举行绘制。之上进程充溢运用图形处置单位GPU,实行了鉴于GPU的HPPO贯串多辨别率绘制,灵验的普及了搀杂模子的绘制功效。(2) 对高精度搀杂稀疏三维模子举行网格外表分隔是灵验构造模子数据的基础,利于于三维裁剪、背后剔除及外部存储器(Out-of-Core)模子安排。正文给出了一种二维封锁流形曲面网格分隔的一种新算法,该算法运用绘制帧率和背后剔除率估测计算因变量动作分隔截止反应体制,在保护地区连通的基础下,开始沿用网格面片法向量隔壁扩充法举行模子外表聚类分隔,并将其截止动作后续ISODATA动静聚类算法的初始分别,经动静兼并或领会以及对法向量阈值的折半迭代,赢得绘制帧率最大的网格分隔。正文算法以赢得最大绘制帧率为目的,经过两次聚类进程,灵验的制止了普遍动静聚类算法初始分别的随便性及聚类初始参数凭体味值设定带来的截止不决定性,同声,经过对聚类总体遏制参数更加是法向量阈值的迭代,自符合地采用满意绘制功效前提的法向量阈值,无需人为干涉。试验截止表白,网格分隔后,模子绘制功效平衡不妨普及2倍之上。(3) 多辨别率模子是一种灵验的加快绘制本领,也是一种模子简化本领。分割档次详细模子生存保存量大、绘制时跳变大等缺陷。正文提出一种适于GPU加快的点云贯串多辨别率表白本领。在深刻接洽二次缺点本领的普通上,归纳极点连接边平衡边长和极点连接三角平衡二面角二个参数,给出了三维网格模子中极点要害度的新设置,这确定义更适于搀杂模子的多辨别率点绘制的数据构造。将点云中式点心元按要害度从高到低的程序线性保存,安排了适于GPU的点云贯串多辨别天生与绘制构造,并给出了视关系的贯串LOD档次采用算法,即按照视点隔绝参数举行点元数目采用的算法。与渐近网格等本领比拟,鉴于GPU的贯串点云多辨别率模子不只减少了CPU的负载,普及了档次采用和东西绘制的速率,并且因为无需保持索引消息,也俭朴了确定的数据保存空间。(4) 接洽了HPPO及时绘制关系本领,提防计划了HPPO绘制阶段与点绘制关系的本领题目,为制止点绘制截止展示单薄局面,沿用点元延拓法,给出了东西空间中式点心元半径随视点隔绝动静安排的计划本领;同声深刻接洽了用来革新点绘制品质的外表踪迹法,计划了重修核高斯基因变量和滤波器采用题目,领会了运用雅可比队伍式好像计划重采集样品核的本领,矫正了HPPO点绘制品质;在HPPO运用上面,阐明了HPPO介入合成场景时的场景图扩充本领,并计划了HPPO与场景中其余东西间的空间掩饰、碰撞、普照等联系。

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