面向移动终端的PN三角形自适应细化管线

针对移动终端三维实时显示需求和硬件性能之间的矛盾,提出一种基于PN(point normal)三角形的网格自适应细化管线.将PN三角形局部细化方法扩展到移动平台,并依据轮廓特征准则生成视点相关多分辨率细化网格;然后设计顶点调控函数,以保证多细节层次网格间连续过渡,提高已有半规则自适应细化算法的自适应性,将细化因子从指数形式优化为线性形式.通过原型系统的验证结果表明:该细化管线在保证绘制质量的同时能有效地减少绘制面片规模,提高绘制速度,适合在移动终端上应用.

PN三角形在基于GPU曲面细分中的应用

为了增强模型渲染的真实感,本文使用曲面点-法线(PN)三角形或四边形(原理与三角形类似)来细化和调整输入模型中的三角形或四边形面片,从而实现棱角的柔和化。在GPU(图形处理器)管线和图形库(如Direct X 10和11)支持细分的前提下,该技术能适用于现有的渲染管道结构,并且对建模工具也没有特别的要求,仅基于顶点位置和法线信息便可渲染出圆润的轮廓,同时使用自适应细节层次(Lo D)技术,提高了渲染的效率,再加上法线贴图和置换贴图的应用,可渲染出外形贴近真实且更具质感的效果,因而具有一定的实用价值。

基于GPU加速的粒子流体动力学流血模拟算法

流血模拟是虚拟手术训练系统的重要组成部分。然而,流血模拟的真实性和庞大的计算量对手术训练系统具有很大的挑战。提出一种基于GPU加速的方法以解决虚拟手术中的流血效果模拟的实时性问题。该方法利用网格法实时划分问题区域,创建以支持域为边长的空间网格。通过临近网格搜索最近相邻粒子,并且通过并行计算架构(CUDA)多线程并行加速技术完成粒子控制方程的求解以及血液与固体交互的计算,大大提高了运算效率,从而提高了手术训练的实时性。一种改进的移动立方体算法(marching cube)用于流体表面的渲染,大大提高了手术训练的真实性。实验结果表明,该方法能够满足虚拟手术过程中流血的模拟需求,相比于CPU的实现,速度明显提升。