基于图象的实时绘制技术

随着计算机技术的发展,对虚拟场景的真实感程度提出了越来越高的要求．基于图象实时绘制技术是实现对虚拟场景建模和实时绘制的新的有效方法,可以克服传统的基于几何绘制方式中建立真实模型的困难和实时绘制计算量大的缺陷．本文对目前出现的各种基于图象的实时绘制方法进行分类介绍和综述．     

点采样模型的多样性编辑与绘制

研究了点采样模型的多样性编辑与绘制,将模型分解成不同的部分,将各部分按照层次关系组织,作为多样性编辑的基础。对模型各部分点元的颜色、几何特征、材质等属性进行编辑,构造层次多样性点模型。通过对层次多样性点模型进行实时处理,实现点模型的多样性绘制。实验表明,该方法能够产生并绘制复杂多变的点模型,且压缩比高。该方法可应用于网络游戏、战场视景仿真、数字城市、电影制作等领域。     

图形硬件加速的实时水面绘制

实时生成具有真实感效果的水面是计算机图形学中的研究热点和难点之一。文章介绍了一个利用可编程图形硬件来实现水面实时生成和绘制的系统,绘制过程主要分两个方面:水面的建模和水面光照效果的实现。通过基于空间域的快速傅立叶变换技术来实现水面的建模,通过凹凸纹理贴图和投影纹理技术来实现水面的反射、折射和菲涅耳等水面光照效果。绘制过程主要在图形处理器中实现,从而保证了算法的实时性。在现有的PC机和可编程图形硬件加速卡上能达到每秒30帧以上的绘制速度。     

基于点的图形绘制技术

基于点的图形绘制技术是实现高度复杂场景实时绘制的新的有效方法,也可以对顶点数达数百万数量级的采样法表示的物体模型进行实时交互绘制,它具有基于图象绘制方式的绘制速度和基于几何绘制方式的绘制质量、灵活性和内存需求。论文介绍了基于点绘制技术的原理、工作流程,分析和比较了几种有代表性的点绘制方法,探讨了点绘制的关键技术,并对今后研究和发展的方向进行了展望。     

实时绘制3D中国画效果

介绍了一个利用可编程图形硬件对3D山峦模型进行实时水墨效果绘制的系统．首先建立对应于不同层次的一组纹理图像,图像中的笔刷纹理按照手工绘画那样非均匀分布并构成明暗变化的纹理序列．系统在运行,首先检测山峦模型的位置来确定它所在的层,然后根据山峦模型的光照值对相应的纹理进行混合,山峦底部则与背景的云雾图进行混合,以得到最终的具有国画风格的画面．     

真实感实时绘制技术综述

真实感实时绘制是在当前图形算法和硬件条件限制下提出的在一定时间内完成真实感绘制的技术。由于要描述的真实世界的复杂性和软、硬件等条件的约束,在真实感和实时 之问采取折衷处理是不可避免的。本文深入阐述了该领域内的首要问题及相应的解决方案,并研究了提高真实感实时绘制的软件技术。     

虚实结合虚拟场景实时绘制技术研究

将图像和几何模型相结合,对于需要操纵和改变外观轮廓形状的目标视景采用基于几何模型的方法建模,对于环境视景采用基于图像（IBR）的方法建模,并对这两种模型进行图像合成,实现的场景既具有很好的真实感,又具有很好的实时性和可操纵性。实现了一个图像和几何模型相结合的虚拟视景系统,介绍了系统的结构、目标视景三维模型生成、环境视景全景图的拼合及虚拟场景图像合成与显示等关键技术。     

基于GPU的大规模海浪实时绘制

海浪建模与绘制是近二十年来计算机图形学领域的一个经典问题,同时,随着硬件的发展,尤其是图形处理器(GPU)以大大超过摩尔定律的速度高速发展和其高速计算能力、并行性、其可编程功能,使得基于GPU的通用计算成为一个新研究热点.利用GPU的高速计算能力和可编程功能,解决海浪模拟中的复杂计算问题,提出一种基于图形硬件的大规模海浪实时绘制方法.首先,对图形处理器进行了概述.然后,基于Gerstner-Rankine模型生成海洋高度场,采用屏幕细分自适应算法对数字地球上的可视海洋表面进行采样,利用图形处理单元的可编程特性进行顶点和颜色计算,模拟实时球面海浪效果.实验结果表明,基于GPU的方法可以在普通PC图形硬件上实现大规模海浪的交互漫游.     

基于GPU的实时深度图像前向映射绘制算法

提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的实时深度图像绘制流程.该方法利用GPU的并行计算特性对深度图像的绘制过程进行加速.推导出一种在vertex shader上进行的三维前向映射方法,对输入像素进行前向映射,以得到更高的绘制性能,并利用图形硬件流水线的光栅化功能高效地进行图像的插值重构,以得到连续无洞的结果图像.在pixel shader上进行逐像素的光照计算,生成高品质的光照效果.实验表明,该方法可以高速地进行满屏绘制,准确地保留物体轮廓信息和正确的遮挡关系.还实现了基于该方法的实时漫游系统.该系统能够实时地绘制多个基于柱面深度图像表示的对象,并能对其进行视相关的动态LOD(level of detail)操作.     

大规模雪场景的实时绘制

大规模雪场景的真实感实时绘制在虚拟现实、雪灾的预防和救援、军事仿真及游戏设计等领域有着广泛的应用价值,但现有方法难以同时生成大规模动态雪场景的积雪及飘雪效果.为此提出并实现了一种交互式大规模雪场景建模与实时绘制的新方法.为了精细地模拟场景的积雪效果,提出一种基于视点的自适应降雪遮挡图模型,能在实时更新地物的遮挡关系的同时大大减少大规模雪场景中积雪的计算量,并提高了计算精度;对于场景的飘雪,采用一种基于视点的雪粒子分层建模技术来减少雪粒子数量,将视点变换及降雪粒子系统移至GPU中进行加速计算;采用动态多旋转纹理来模拟飘落雪花的形状以增加其真实感;采用几何与纹理混合绘制的方式来减少大场景的复杂度.最终成功地实现了野外和城市两个大规模雪场景的实时漫游,在场景中可看到压雪累累的树枝雪挂景象及轿车上厚厚积雪等冬天美景.     

基于图形硬件的纹理图像编码与实时绘制算法

真实感绘制对于细节的要求越来越高,应用程序通常采用多幅或大幅分辨率很高的纹理图像,有限的内存空间就成了一个制约的瓶颈.针对纹理图像的特点和可编程图形硬件的特殊要求,该文提出了一种新的面向绘制的编码算法--增量式纹理编码算法及相应的解压绘制算法,有效地解决了纹理存储容量和真实感之间的矛盾,并利用可编程图形硬件实现了实时解压绘制.该算法在图像压缩编码过程中,动态添加码表内容,只有当已有码表内容不能表示当前图像区域时,才增加码表内容.这种方法不仅能够对于自相似性较强的纹理图像取得很高的压缩比,而且由于码表的动态更新特性,可以对图像序列进行流式编码.在绘制纹理时,该算法充分利用了现有可编程图像硬件的特性,实现了实时解压绘制.文中分别对于静态图像和动态图像序列进行了实验,结果显示,此方法能灵活有效地对各类纹理图像进行编码.     

一种点面混合的复杂三维模型加速绘制方法

在主流个人计算机硬件条件下,为加速百万以上三角面片构成的复杂稠密几何模型的绘制速度,综合基于几何的建模与绘制方法GBMR和基于点的建模与绘制方法PBMR的优点,提出了一种同时使用三角面片和点作为基本单元进行对象建模与绘制的点面混合方法．在预处理阶段,对模型表面进行网格分割,存储子块三角面片和顶点点云数据,同时对顶点点云按顶点重要度排序并序列化为线性结构．在实时绘制阶段,进行视相关的裁剪和背面剔除,不同子块按视点距离分别由三角形或点进行绘制．以上过程充分利用图形处理单元GPU,实现了基于GPU的点面混合的对象连续多分辨率绘制,有效地提高了复杂模型的绘制效率．     

基于材质的实时渲染场景组织技术

为了提高图形渲染程序的性能,根据统一脚本核心硬件的特征,提出一种在材质空间进行二次排序的场景组织算法.首先在硬件抽象层扩展了材质的定义;然后根据扩展的材质定义重新组织场景中的对象,再在材质空间中对物体进行二次排序;最后把排序好的对象发送给图形渲染线进行渲染输出.该算法在不改变图像渲染质量的前提下,可以极大地加快图像的渲染速度.实验结果表明,文中算法可较大地提高图形渲染程序的性能.     

一种基于GPU硬件加速计算的辐射度实现方法

提出一种新的基于GPU(graphics processing unit)的辐射度方法．该方法利用可编程图形处理单元GPU的并行计算能力,将辐射度方法中形状因子计算以及线性方程组求解的全过程完全在可编程图形硬件中完成,避免了原有基于GPU的辐射度方法需要CPU参与的问题,绕开了计算机主内存与GPU纹理内存之间数据交换的瓶颈;在基于半立方体法的形状因子计算和绘制过程中,解决了基于GPU硬件加速的遍历、分类和累加问题．此外,该方法采用新的矩阵和向量在GPU中的存储方法,利用GPU实现Jacobi迭代法快速求解线性方程组．实验结果证明。该方法能够快速有效地实现辐射度的计算和绘制．     

复杂环境光源下的动态场景实时绘制算法综述

在交互式图形应用(如互动游戏)中,复杂环境光的使用越来越普遍,并提供了比传统虚拟光源更高的真实感.对复杂环境光下的动态场景实时绘制算法进行综述,通过回顾这些算法的基本思想、假设、局限性和可使用范围,来对它们的特性进行描述和比较.特别地,文中还试图通过分析相关研究的内在联系来指出该领域未来的主要研究方向.     

虚拟雨景中路面湿润效果的实时建模与绘制

对虚拟雨景中路面湿润效果的模拟可大大增强场景的真实感．通过分析路面湿润效果的形成机制,提出了基于双层反射的路面湿润模型,根据子面反射理论和Torrance-Sparrow光照模型计算湿润时路面上的倒影和灯影,并采用路径跟踪技术对湿润效果进行绘制．利用GPU加速技术可实时绘制出不同情况下的路面湿润效果,效果逼真．     

A Performance Study on Different Cost Aggregation Approaches Used in Real-Time Stereo Matching

Many vision applications require high-accuracy dense disparity maps in real-time and online. Due to time constraint, most real-time stereo applications rely on local winner-takes-all optimization in the disparity computation process. These local approaches are generally outperformed by offline global optimization based algorithms. However, recent research shows that, through carefully selecting and aggregating the matching costs of neighboring pixels, the disparity maps produced by a local approach can be more accurate than those generated by many global optimization techniques. We are therefore motivated to investigate whether these cost aggregation approaches can be adopted in real-time stereo applications and, if so, how well they perform under the real-time constraint. The evaluation is conducted on a real-time stereo platform, which utilizes the processing power of programmable graphics hardware. Six recent cost aggregation approaches are implemented and optimized for graphics hardware so that real-time speed can be achieved. The performances of these aggregation approaches in terms of both processing speed and result quality are reported.