大型网格模型简化和多分辨率技术综述

网格简化和多分辨率绘制是2种对于提高绘制性能非常有效的技术,但对于大型网格模型,这2种技术的设计和实现本身也存在诸多难点.文中综述了大型网格模型简化和多分辨率技术的研究进展,首先分析和比较基于网格分割、基于外存数据结构和基于流式策略的大型网格模型简化方法,然后介绍和比较大型网格模型多分辨率表示的设计、构建和绘制技术.最后总结并展望了该研究领域的发展趋势.

大型网格模型多分辨率的外存构建与交互绘制

结合多分辨率、网格排布和基于视点的绘制技术,提出一种外存多分辨率构建和绘制算法.采用适应性八叉树对模型的包围盒进行划分,自顶向下构建模型的多分辨率层次结构,较好地保持了原模型的细节分布;并对多分辨率结构中每个节点所包含的三角形片段进行网格排布优化,降低了缓存的平均失效率;在实时绘制时,采用基于视点的细节层次选择策略进行模型的细化;最后通过引入数据预取机制来隐藏磁盘I/O延时,进一步提高绘制性能.实验结果表明,该算法在绘制速度与细节保留上均优于同类MRMM算法.

基于外存八叉树的大模型多分辨率并行构建

随着3维扫描、计算机辅助设计和科学仿真等技术的发展,包含上千万甚至数十亿几何图元的3维网格模型变得十分普遍,如何实现这些模型的交互式绘制成为日益迫切需要解决的难题。外存多分辨率技术作为提高大模型绘制性能最有效的方法之一,成为近几年计算机图形学领域的研究热点。然而大型3维网格模型多分辨率表示的构建通常需要很长的预处理时间,这非常不利于系统调试和下游应用。针对基于外存八叉树的大模型多分辨率表示的构建,提出了基于子树的任务分割策略和基于基准测试的动态构建任务管理机制,实现大模型多分辨率表示的并行构建和负载平衡,有效地提高了大模型多分辨率表示的构建速度。