结合快速层式DCT和动态LOD的地形压缩绘制技术

为了解决大规模地形实时渲染中地形数据的传输、存储和处理效率问题，提出了基于快速层式DCT的嵌入式零树编码对地形数据进行压缩，然后结合基于视点的动态LOD完成地形绘制。用快速DCT代替传统DCT对地形数据进行变换，按空间位置重组不同频率子带，对低频做逆DCT后作为下层输入，重复上述步骤直到满足要求；在获得的多分辨率频带上执行零树编码；结合动态LOD重新渲染地形。实验结果表明，该算法计算相对简单，压缩率与帧速率得到了有效的提升，绘制效果更加契合人眼的视觉感受。     

高质量运动图象压缩编码的小波变换方法研究

研究基于小波变换的高质量运动图象压缩编码方法。通过对运动估计后图象内的帧内编码宏块首先进行离散余弦变换（ＤＣＴ）编码,然后再对整幅图象进行小波变换（ＷＴ）与零树编码,从而达到运动图象的高质量压缩编码目的。     

快速EZC-DCT地形压缩算法的并行优化

为能够在大规模地形实时渲染中提高渲染及数据压缩的速率,提出一种利用GPU并行优化的快速EZC-DCT地形压缩算法。采用二维快速DCT变换代替EZC-DCT算法中的DCT变换,在利用GPU对算法进行并行加速的基础之上,对算法的并行方案进行优化改进,更加有效地利用GPU强大的并行计算能力,分担CPU的负荷,快速完成相关计算。实验结果表明,该算法帧速率比原EZC-DCT方法提升约10个百分点,满足地形渲染的实时性要求。     

一种新的基于块DCT的嵌入式编码算法

在研究传统的离散余弦变换（DCT）编码算法的基础上,结合嵌入式零树小波（EZW）算法,引入位平面编码思想,提出了一种新的基于块DCT（BDCT）的嵌入式编码算法。该方法充分利用了DCT变换实现简单的特点,通过选择一组阈值,逐个阈值对变换系数进行重要性检查,按照重要性从最重要到最不重要的顺序排序依次对变换系数进行编码输出,这样就使得输出码流具有嵌入的特性,支持渐进传输。对于BDCT存在的块效应,利用块间关系,采用不同强度的滤波方法消除块效应。实验结果表明,该方法在获得较高压缩比的同时,呈现出比较好的图像质量,同时还有效地减少了块效应。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析,对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码(EZW)、多级树集合分裂算法(SPI-HT)、集合分裂嵌入块编码(SPECK)进行比较和讨论,并予以实现。     

一种分层图像编码算法

针对纹理较丰富的图像提出了一种分层编码算法。该算法将图像划分成具有不同特征的两层:平滑层和纹理层,分别基于小波变换和自适应局部余弦变换(ALCT)进行编码。编码平滑层时,仅对原图像一级小波变换后的低频子带进行小波SPIHT编码,在减少计算量的同时,提高了整个算法的性能。该文改进了实现ALCT的折叠算子,并且提出了一种ALCT系数的重组方案,从而利用零树编码获得了嵌入式码流。实验结果表明,本算法在未进行算术编码的情况下,压缩性能优于SPIHT,并且在重建图像中更好地保留了原图像的纹理特征。     

基于小波变换的嵌入式图像编码研究

对基于小波变换的嵌入式图像编码进行分析，对其中具有代表性的嵌入式零树小波编码（EZW）、多级树集合分裂算法（SPIHT）、集合分裂嵌入块编码（SPECK）进行比较和讨论，并予以实现。     

一种超低比特率图象压缩算法

本文提出了一种可在超低比特率情况下使用的高效帧内图象压缩算法,该算法不同于DCT编码方法,也不同于小波编码方法,而是结合了离散余弦变换（DCT）和小波零树编码算法两者的优点,理论和实验表明,在超低比特率图象通信应用领域,该算法图象压缩效率高,图象恢复效果好。此外,在PC机上用软件实时实现该算法也不复杂。     

提升方案结合改进EZW的快速图像压缩方法

在EZW算法的基础上,针对零树编码存在的不足,利用图像平滑技术,提出了一种基于提升方案下的整数小波变换,简化了计算过程.并根据静止图像经整数小波变(integer wavelet transform)后,各子带系数的幅值动态变化范围小,不利于零树编码(embedded zero-tree wavelet coding)的缺点,在使用嵌入式零树小波编码算法进行变换系数的编码时,提出了新的阅值选取方案..实验结果表明,新的选取方案能够有效地增加零树的数目,从而提高图像的压缩效率.     

一种频域块匹配+预判全零系数的运动估计算法

用 H.2 63标准对低码率图像编码时 ,编码器的复杂性主要取决于运动估计、离散余弦变换等运算 ,为了减少编码器的运算量、提高编码速度 ,提出一种有效的频域块匹配 +预判全零系数的运动估计算法。这种算法充分利用离散余弦变换的特点 ,在频域内使用块匹配法进行运动估计 ,并将预判全零系数和运动搜索相结合。实验表明该算法不仅可以有效地提高编码速度 ,而且可以较好地保持 H.2 63高压缩比及运动图像的质量等特性。本文用该算法研制了甚低码率视频编码器的软件 ,该软件编码器可以在 PSTN上实现实时编解码 ,具有较大的使用价值。     

瓦片四叉树和填充曲线实现海量地形数据管理

针对大规模地形数据庞大数据管理效率低的问题,提出一种瓦片四叉树和Z型、Hilbert填充曲线相结合的海量地形数据管理方法。基于粗粒度的瓦片四叉树能够实现地形实时快速绘制并很好保证数据的连续性;依据Z型和Hilbert填充曲线和数据块编码设计的无指针数据索引实现数据块的快速准确定位。此外,数据预测策略能够实现可见数据的实时调度。经实验验证该方法能够实现海量地形数据真实实时绘制。     

三维地形可视化技术研究

为了获得较好的三维可视化效果,在对地形数据组织和实时绘制技术进行研究和实验的基础上,实现了基于四叉树结构的地形模型的连续多分辨率渲染;在考虑视点和地形粗糙度的基础上,设计了一种合理的节点评价系统;提出了一种快速自适应的三角网剖分方法,有效消除了不同分辨率节点间的裂缝。实验结果表明,在保证地形真实感的前提下,该技术实现三维地形显示可以获得较好的图形质量和显示速度。     

基于分块和包围球误差函数的地形绘制方法

针对大规模地形数据庞大、绘制速度慢的问题,提出一种基于数据分块和包围球误差函数的地形绘制方法。该方法对数据进行分块组织,按行列顺序对数据块编号,实现对地形数据的部分读取。依据视点可见性判断,实时调入可见数据块,设计一种基于包围球的误差函数,通过三角形二叉树构建层次细节模型,实现大规模地形实时绘制。实验结果表明该方法可以取得较高的帧速率和较好的绘制效果。     

自适应多特征融合的真实感地形快速绘制

针对真实地形可视化中数字高程模型(DEM)数据结构复杂且绘制速度不佳的问题,提出一种基于自适应多特征融合的真实感地形快速绘制方法.引入地形高程熵,对真实的DEM高程数据进行特征提取以生成地形总体框架;利用随机中点位移分形算法并根据地形特征优化分形参数来增加地形高频细节;计算视点与地形之间的距离阈值,并对应于层次细节(LOD)等级,以实现地形自适应的调度,再根据不确定性判定因子对地形特征进行更新.最后对本文算法进行并行处理,充分利用图形处理单元(GPU)技术对地形进行加速绘制.实验结果表明,该方法生成的地形具有较高逼真度和较好实时性.     

基于限制性四叉树LOD大规模地形预处理算法

LOD（Level Of Detail,层次细节）技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据（DEM）进行分块,并对块内数据按照分辨率的大小分层存储。通过对四叉树的研究,在限制性四叉树的基础上引入预处理算法,提高了地形读取速度,增强了实时显示效果。该算法是基于限制性四叉树的一种高效的规则网格划分方法,内存开销少,降低了CPU的负担。实验结果表明该算法提高了地形导入的效率,能实现大规模地形的实时漫游。     

三维地形板块构造模型的研究

在三维地形实时、快速渲染的研究中,提出了一种板块构造模型。为实现地形板块之间的实时过渡渲染,提出了插槽算法。通过实验,该模型能够解决超大地形的快速访问和渲染问题,适合分布式应用。     

大规模地形的快速漫游算法

虚拟战场仿真中,对大规模地形进行实时、逼真的绘制是个关键问题.在ROME算法的基础上采用了基于视点的连续LOD优化算法,通过对大规模地行进行预分块,采用投影三角形扫描算法实现快速裁剪,较大的减少了实际需要绘制的网格数据量,提高了运算速度,在实时性方面有了较大的改进.对于不同等级网格边界间的裂缝问题,采用ROME算法中的基于二元三角形的强制分割方法消除.实验结果表明,算法运行结果良好,在普通PC机上实现了动态的具有连续细节层次的大规模地形实时漫游.算法简单实用,地形渲染后的视觉效果良好.     

视点相关LOD四叉树算法在虚拟现实应用中的关键技术研究

虚拟现实技术已经广泛应用于游戏仿真、三维GIS、战场模拟等方面,而海量三维地形场景的快速绘制和实时显示却始终是个瓶颈问题.探讨了采用矩形格网的视点相关LOD四又树模型实现三维场景的快速绘制和实时显示的方法,并详细地说明了实现各环节的关键技术.     

Transform coding for hardware-accelerated volume rendering

Hardware-accelerated volume rendering using the GPU is now the standard approach for real-time volume rendering, although limited graphics memory can present a problem when rendering large volume data sets. Volumetric compression in which the decompression is coupled to rendering has been shown to be an effective solution to this problem; however, most existing techniques were developed in the context of software volume rendering, and all but the simplest approaches are prohibitive in a real-time hardware-accelerated volume rendering context. In this paper we present a novel block-based transform coding scheme designed specifically with real-time volume rendering in mind, such that the decompression is fast without sacrificing compression quality. This is made possible by consolidating the inverse transform with dequantization in such a way as to allow most of the reprojection to be precomputed. Furthermore, we take advantage of the freedom afforded by off-line compression in order to optimize the encoding as much as possible while hiding this complexity from the decoder. In this context we develop a new block classification scheme which allows us to preserve perceptually important features in the compression. The result of this work is an asymmetric transform coding scheme that allows very large volumes to be compressed and then decompressed in real-time while rendering on the GPU.