一种超大规模地形的实时渲染方法

地形的三维可视化在多个领域中有着广泛的应用。本文将地形数据分块技术、LOD技术、视锥裁减技术和ROAM算法等相结合,提出了一种解决超大规模地形数据实时渲染问题的方法。该方法可以实现足够大规模地形数据的实时连续细节层次渲染,并且利用了帧和帧之间的关联性,极大的提高了渲染速度,取得了较好的渲染效果。

地形分块绘制中的边界裂缝处理算法

提出了一种避免地形块间裂缝的算法,将公共边界上的顶点状态设为一致,对于那些由不活跃变为活跃的边界点,利用顶点引入次序的有向无环图将其祖先顶点也设为活跃.该算法考虑了边界处理时对邻边的影响,处理结果不影响网格的规则特性.实验结果表明:该算法有效地解决了地形块间的裂缝问题,适用于分块地形的绘制.

基于GPU编程的地形可视化

由于地形模型固有的复杂性,致使计算机硬件水平一直难以满足大规模地形模型的实时显示需求。为了在现有的硬件水平上实现地形模型的快速绘制,在对传统的ROAM算法进行改进的基础上,提出一种基于GPU编程的地形可视化算法,实现了视点依赖的大规模地形的快速可视化。该算法首先基于改进的ROAM(real-time optimallyadaptive meshes)算法生成视点依赖的优化连续LOD模型;然后用GPU编程计算顶点的变换、法向量、纹理坐标、纹理采样和面元光照;最后完成地形的着色。实验结果表明,利用GPU编程不仅能有效提高算法速度,而且能实现较大规模地形的实时漫游。

宏三角形的大规模地形漫游算法

提出了一种基于了"宏三角形"网格的地形漫游算法(Hyper-ROAM)。该算法可以充分利用现代GPU的硬件特点,实现大规模地形数据的实时连续细节层次渲染。通过改变该算法中的宏三角形内部复杂度,传统的ROAM算法成为了Hyper-ROAM算法的一个特例。实验证明ROAM算法并非是Hyper-ROAM算法所有特例中效率最高的一种,适当选择宏三角形的秩,可以大大提高渲染效率。

动态地形可视化算法研究

文章分析了现有的静态地形的多分辨算法,选择ROAM(Real_TimeOptimallyAdaptingMeshes)算法作为研究动态地形可视化的基础算法;给出了动态地形可视化算法,并用实验数据证明该文的算法是可行而且有效的。

基于三角形二叉树的实时大规模地形渲染算法

提出一种大规模地形渲染算法,对大规模地形进行分块,用三角形二叉树表示地形网格,在实时漫游中,通过强制分割和强制合并实时更新网格,充分利用帧与帧之间的连贯性并自动避免裂缝。实验结果表明,该算法可以有效提高ROAM算法性能,能以较高帧速实现大规模地形的实时漫游。

一种改进的ROAM算法

针对ROAM算法的缺点 ,对ROAM算法进行了改进。改进算法提出了先分块后构模的思想 ,首先将大规模高程数据进行分块 ,然后根据视点与子块的关系对每一个子块进行细分判断 ,最后 ,用改进的ROAM算法模拟我国荆江地区的三维地形 。

数字区调中大型三维地形实时绘制方法的实现

数字化区域地质调查需要更多信息丰富、直观的表现形式,以更大程度辅助区调填图,并作为最终的载体,生成满足相关领域需求的实地三维模型。本文以区域地质调查中所采用的规则网格数字高程模型为基本数据,采用视域相关的细节层次(LOD)网格优化技术,并选用ROAM实时自适应算法,兼顾不同地物的重要程度,选择相应的细节层次,以期通过减少绘制单元总数量,提高系统运行效率。

实时地形可视化ROAM算法的分块改进

ROAM(实时优化适应性网格)算法由于计算速度快,图像质量损失少,是当前主要的实时地形可视化方法之一。以Duchainean提出的ROAM算法为基础,将地形分块引入世界空间误差区间,减少屏幕空间误差的计算次数,从而进一步提高运行效率。

基于注入式仿真平台的自适应真实感地形生成算法

为了满足注入式仿真系统对实时性的要求,提出了一种基于实时优化自适应网格(ROAM)算法的自适应真实感地形生成算法。将基本ROAM算法生成的地形作为基网格,提出了一种新的评价参数,通过比较给定阈值与参数来判断是否进行局部细分。对满足细分条件的顶点进一步提取地形的尖锐特征,采用Loop算法细分局部曲面。在实时漫游过程中利用旋转映射技术生成一个视频流实时输出到注入式仿真平台并显示在数字视频接口(DVI)显示器上。实验结果表明:该算法在实时漫游仿真时,平均帧频达到45.130 3frame/s,峰值帧频接近50frame/s,高于原始算法的36frame/s。得到的仿真地形场景能够在注入式仿真平台上流畅输出到DVI显示器,平均帧频为45frame/s左右,满足注入式仿真系统实时性的要求。

高逼真动态地形实时绘制中碰撞检测的设计与实现

考虑绘制动态地形的高逼真性与实时显示的突出矛盾,结合实时优化自适应网格(ROAM)地形绘制算法与Seamus McNally对该算法误差度量的改进,提出了动态地形可视化系统框架,初步设计并实现了仿真环境中炮弹等仿真实体与地形交互的碰撞检测。实验证明了该方案的有效性与可行性。

ROAM算法及其在地形可视化中的应用

三维地形可视化是GIS、计算机仿真、虚拟现实等领域中的关键技术之一,而基于多层次细节的实时优化自适应网格动态地形渲染算法(ROAM)凭借其简单性和可扩展性成为解决海量高程数据地形可视化的常用方法。本文详细介绍了ROAM算法的原理及其特点,进而针对实际应用提出对算法的改进,并进行了具体实现。实验结果表明,使用ROAM技术能够真实地反映地形面貌。改进后的算法避免了ROAM对视点距离的敏感性,提高了运算速度,能够满足三维地形场景显示的应用需求。

基于ROAM算法的实时地形可视化研究

地形可视化是战场环境仿真的重要组成部分,文中在分析ROAM算法原理,运用网格简化和剔除算法提高渲染效率的基础上,对ROAM算法进行改进。首先对其高程数据源进行泛化,消除了ROAM算法对高程数据源的严格要求。然后根据ROAM算法自身的特点,提出了基于强制分割传播的地形块裂缝处理方法,通过在构造地形网格之前进行地形块拼接达到自动避免块间裂缝产生的目的。最后,通过实例对算法进行验证,实验结果表明改进后的算法能够实现算法的数据源无约束性,并且有效消除地形块间的裂缝,实现各地形块细节层次的一致性。

一种视点相关球面地形LOD算法

在地形可视化领域,基于海量数据的全球地形3维可视化已经得到广泛关注和研究。在经典ROAM算法的基础上,提出了一种视点相关全球地形LOD模型SROAM。该算法采用正方体作为网格细分的顶层,正方体上每一个面分裂成两个三角形作为ROAM算法二叉树的根节点。给出了高程数据球面映射的方法,在动态误差计算过程中,考虑了地平线约束条件,进一步对网格进行简化。实验结果表明,此算法能实时动态地生成全球地形LOD模型,实现全球地形场景的平滑绘制。

基于ROAM算法的弹坑实时可视化系统设计

基于复杂的虚拟战场环境仿真及三维游戏的高逼真度要求,多分辨率动态地形的实时可视化,近年来在国内外得到了普遍的重视和研究。在前期初步研究动态地形的表示及动态地形多分辨率实时可视化的基础上[1],基于ROAM静态地形算法的动态扩充,设计了弹坑实时可视化系统的仿真管理,并初步实现了战场环境中弹坑的实时可视化。

ROAM算法原理及其应用研究

目前,若不涉及细节层次(LOD)的地形算法则很难实现地形的实时可视化,细节层次地形算法采用启发式的方法确定地形的哪些部分需要更为详细的细节以使显示效果更为真实。ROAM算法就是通过采用分解和合并方法实时地调整三角形网格,能交互式地实现观察依赖、局部可调整的地形网格化处理,生成多分辨率的地形模型。ROAM算法能以高帧速提供具有数千三角形的高质量的三角网, 其简单和可扩展性使其成为目前地形渲染中广泛研究的算法。

视景仿真中液压挖掘机与地形的动态交互

液压挖掘机视景仿真系统通过采用ROAM算法动态管理和实时绘制地形网格,并利用Bezier曲面方法设定控制点的运动路径,以逼近铲斗内土壤表面形状的方法,实现了液压挖掘机与三维地形的动态交互,逼真地实现了挖土和卸土效果的模拟。开发的视景仿真系统为驾驶培训人员提供了逼真的、具有高度沉浸感的虚拟内部操作场景,真实感强,具有极佳的交互性。

一种基于ROAM的大型DEM实时剖分算法

采用ROAM算法实现大型DEM的实时多分辨率三角网。利用帧一致性,提出双树参考剖分模式,实现顶点数据和三角形误差数据的高效重用,使得算法运行在外存模式,内存中只保留需要的少量数据。对三角形剖分误差进行预计算,改进了误差计算方法,生成多分辨率误差树,将传统的误差计算简化为误差读取,提高了误差数据获取速度以及三角网对DEM表达的精度。实验表明,算法实现了较高的实时剖分速度,适合大型DEM的多分辨率表达。

基于GPU的真实感地形绘制

如何高效地处理与显示大规模地形数据目前仍是一个挑战,在分析了大规模地形建模与可视化中存在的主要问题后,充分利用GPU的强大功能,在GPU上进行可见性别除,实现了CPU与GPU的并行处理。同时充分利用GPU的渲染功能,提高可视化的真实感和实时漫游的速率,实现了大规模三维地形的实时漫游。

运用矩阵结构的可并行地形层次细节算法

针对ROAM算法因分块间的耦合关系不适合大规模地形渲染,以及算法递归实现导致绘制效率低下的问题,结合嵌套网格算法压缩比高的优点,提出一种运用矩阵结构的可并行计算的地形层次细节算法.采用矩阵结构消除地形分块间的耦合关系,以解决大规模地形的分块渲染问题;用对矩阵的遍历代替递归操作来提高算法的执行速度;最后将计算并行化处理,并利用CUDA进行加速.实验结果表明,文中算法适用于大规模地形的绘制,比传统ROAM算法的速度提高了2～20倍.