目的目前全球大规模地形可视化问题基本都衍生于分块LOD(level of detail)方法,该方法在快速地表漫游中依然存在GPU-CPU的数据传输瓶颈,其基于裙边的缝隙修复方法既需要额外资源,还存在依然无法完全消除的痕迹。为解决这些问题,提出了一...目的目前全球大规模地形可视化问题基本都衍生于分块LOD(level of detail)方法,该方法在快速地表漫游中依然存在GPU-CPU的数据传输瓶颈,其基于裙边的缝隙修复方法既需要额外资源,还存在依然无法完全消除的痕迹。为解决这些问题,提出了一种GPU网格生成的地形可视化方法。方法结合GPU Tessellation方法、基于视点与屏幕空间误差的LOD方法、局部坐标系渲染等算法,使得全球地形可视化的生成效率有明显提高。结果实现了一个全球地形可视化系统GTVS,提供全球高精度地形数据与多分辨率高清卫星影像数据的调度与渲染等。论文对该系统进行了详实的实验和数据分析,相比传统基于GPU的分块LOD方法,FPS(frames per second)提升100%以上,很好地解决了系统瓶颈问题。结论结果表明所提方法实用、鲁棒、扩展性好,可广泛地适用于大规模的全球渲染系统中。展开更多
文摘目的目前全球大规模地形可视化问题基本都衍生于分块LOD(level of detail)方法,该方法在快速地表漫游中依然存在GPU-CPU的数据传输瓶颈,其基于裙边的缝隙修复方法既需要额外资源,还存在依然无法完全消除的痕迹。为解决这些问题,提出了一种GPU网格生成的地形可视化方法。方法结合GPU Tessellation方法、基于视点与屏幕空间误差的LOD方法、局部坐标系渲染等算法,使得全球地形可视化的生成效率有明显提高。结果实现了一个全球地形可视化系统GTVS,提供全球高精度地形数据与多分辨率高清卫星影像数据的调度与渲染等。论文对该系统进行了详实的实验和数据分析,相比传统基于GPU的分块LOD方法,FPS(frames per second)提升100%以上,很好地解决了系统瓶颈问题。结论结果表明所提方法实用、鲁棒、扩展性好,可广泛地适用于大规模的全球渲染系统中。
