基于层次细节模型的遮挡裁剪算法

遮挡裁剪和应用层次细节模型是两种有效的三维复杂场景渲染加速算法，为了快速地进行三维复杂场景的渲染，提出了一种结合层次细节模型与遮挡裁剪技术的算法框架，该算法首先在预处理阶段，将场景划分成不同空间层次结构；然后在运行时刻，对较高的空间层次，可应用遮挡裁剪技术判别场景的可见性，并裁剪掉不可见场景部分，而在局部的较低层次上，则应用网格简化方法来选择适当的模型层次细节，实验结果显示，该算法取得了较好的加速性能。     

全局遮挡图

基于一种有效的全局可见性的紧凑数据表示形式——全局遮挡图,文章给出了一种新的针对视点活动区域的遮挡剔除算法,对一个视点活动区域,全局遮挡图表示了一组位于空间各个方向上的可见性临界面,这些可见性临界面提供了一个不可见性判据——凡是位于该临界面后的物体必是不可见的,全局遮挡图的优点在于：(1)大小与场景复杂度无关,仅取决于空间方向的离散精度;(2)可用深度图像的方式压缩存储;(3)判断遮挡性时计算量小,同时,文章提出一种自适应构建全局遮挡图的方法,该方法综合利用了图像空间和景物空间技术的优势,适用于普遍的三维场景模型,该文在一个城市场景中对算法效率进行了测试,结果显示遮挡剔除算法可有效地提高绘制效率。     

基于概率计算模型改进的相关性层次遮挡裁剪算法

对复杂动态场景进行高效的可见性裁剪是实时绘制领域研究中的一个重要问题.围绕该问题开展工作,并针对相关性遮挡裁剪算法中的问题进行了改进.针对相关性层次遮挡裁剪算法存在冗余和不必要遮挡查询的问题,给出了一种概率计算模型.通过比较遮挡查询时间开销与绘制时间开销的数学期望,改进了相关性遮挡裁剪算法中遮挡查询的查询策略,从而进一步缩小了查询集合,使遮挡查询更加合理.实验结果表明,该算法对深度复杂度高、面片数量大的复杂动态场景有较好的裁剪效率,能够很好地满足实时绘制的要求.     

复杂3D地形的遮挡剔除算法研究

在对已有遮挡剔除算法对比分析的基础上,本文利用八叉树结构组织场景层次,提出基于GPU的遮挡剔除算法。该算法利用八叉树结构对大规模3D地形场景进行层次划分。并根据其结点的优先性进行查询。查询时从前往后遍历结点,结合可见性的时空一致性,避免对开放的内部结点进行查询。同时,交错地进行遮挡查询与可见物体的绘制。实验表明该算法不但可以减少冗余及不必要的遮挡查询．而且还能够缓解CPU与GPU相互等待造成的拖延。     

层次可见性与层次细节地表模型相结合的快速绘制

大规模地表模型的实时绘制是虚拟现实技术中重要的研究课题之一。为了加速地表模型的绘制，人们采用视点相关的动态多分辨率层次细节模型方法，但是算法效率依然有待提高。该文提出一种层次可见性与层次细节地表模型相结合的快速地形绘制方法。算法旨在利用地表模型所具有的horizon特性在预处理中为地表多分辨率块模型建立相应的层次“块”可见性结构，快速判定地形块相对于当前视点的可见性，以减少多分辨率模型中模型细节的处理和绘制三角形的数目。同时为消除地表模型层次变化所带来的可见性错误，算法提出一种层次结构可见性计算方法，以修正多分辨率模型所带来的可见性动态变化。实验结果表明算法有效地提高了绘制效率，是可行的。     

一种复杂场景遮挡剔除的优化算法

采用GPU的遮挡查询功能提出了一种复杂场景的层次遮挡剔除算法,通过交替进行遮挡查询和可见节点的绘制,有效地减少了由于遮挡查询延迟造成的空闲等待时间.为了减少场景中不必要的遮挡测试,将遮挡查询问题描述为最优化决策问题,通过对每一帧遮挡查询的选择进行优化,能够使整个场景绘制的效率近似达到最优.实验结果表明,对于不同复杂度的场景,该算法可以明显地提高场景的绘制速度.     

基于场景层次的遮挡建模与立体匹配

通过在扫描线和图像分割2个层面上建立基于场景层次的遮挡模型,实现了一种全新的从前景到后景分层处理的立体匹配算法.以像素灰度值为依据进行匹配时,离摄像机最近的物体因为不受遮挡的影响,总是最容易匹配成功;稍远一些的景物可以利用已经计算出来的前景建立局部的遮挡模型指导匹配.这样逐层递推,可求得场景中所有物体的视差.图像分割技术将处理单位由像素提升到了图像块,既提高了算法效率,也降低了视差映射图的不连续性.使用标准数据集的测试结果表明,文中算法精度高、强壮性好,在无纹理区域、深度变化边界区域和遮挡区域都达到了比较高的识别率.     

一种基于OC的大规模场景可视化算法

为了实现大规模三维场景的有效剔除,在简要分析了已有可视化算法之后,提出了一个完整的采用遮挡剔除的场景可视化算法.首先使用八叉树对场景进行组织和管理,接着在生成层次遮挡图的基础上,对潜在被遮挡体进行覆盖测试,并提出了可以较早结束测试的方法,随后根据硬件遮挡查询的结果将物体送往渲染.最后给出了一种基于开放图形引擎OGRE(Object-Oriented Graphics Rendering Engine)的实现架构以及算法特点分析.     

基于主要遮挡物的动态可见性算法

对景物密集的复杂场景 ,提出了基于主要遮挡物的动态可见性算法 .该算法通过场景中预先定义的主要遮挡物 ,动态地形成一个遮挡树 ,位于遮挡树遮挡区域中的景物将被剔除 .当场景按照 BSP树组织 ,并按从前向后的顺序绘制场景时 ,算法具有高效率 .对主要遮挡物采用简化的遮挡物代理 ,对盒子类型的遮挡物提出了一种有效的简化算法 .该算法已经被“RTG三维图形开发工具包”采用 ,经实际验证 ,对复杂场景 ,该算法可以明显地提高绘制速度     

ROAM算法在超大规模地形渲染中的应用

地形的三维可视化在多个领域中有着广泛的应用.ROAM算法是目前使用最广泛的网格构造算法之一.本文提出了一种改进的ROAM算法实现,并且和地形数据分块技术、视锥裁减技术相结合,进而提出了一种解决超大规模地形数据的实时渲染问题的方法.这种方法可以实现地形的连续细节层次渲染,并且可以利用帧和帧之间的关联性,极大地提高了渲染速度.基于本方法实现的原型程序在普通的PC机上取得了很好的渲染效果.     

一种基于松散八叉树的复杂场景可见性裁剪算法

针对传统八叉树方法的不足,在采用松散八叉树组织场景、利用八叉树空间划分优点的同时弥补其局限性.为提高遮挡查询效率,将子节点依视点排序,针对复杂场景采用双层裁剪技术以进一步提高性能.实验结果表明,文中算法对深度复杂度高、面片数量大的复杂场景具有较好的裁剪效率,能够很好地满足实时绘制的要求.     

CHC++: Coherent Hierarchical Culling Revisited

We present a new algorithm for efficient occlusion culling using hardware occlusion queries. The algorithm significantly improves on previous techniques by making better use of temporal and spatial coherence of visibility. This is achieved by using adaptive visibility prediction and query batching. As a result of the new optimizations the number of issued occlusion queries and the number of rendering state changes are significantly reduced. We also propose a simple method for determining tighter bounding volumes for occlusion queries and a method which further reduces the pipeline stalls. The proposed method provides up to an order of magnitude speedup over the previous state of the art. The new technique is simple to implement, does not rely on hardware calibration and integrates well with modern game engines.     

Automated scanning of dental impressions

Presented in this paper is an automated scanning procedure of a dental impression that utilizes an SLS (Structured Light System). The proposed procedure identifies missing areas from the initial scanning data from default orientations and attempts to locate additional scanning orientations to fill the missing areas. The core part of the proposed procedure is an algorithm that computes additional scanning orientations using the information of the missing areas. The algorithm was designed carefully by considering three major technological requirements of the problem: dual visibility, reliability, and efficiency. To satisfy the dual visibility requirement, the proposed algorithm uses the concept of a visibility map as well as the diameter of a spherical polygon. Once dual visibility is satisfied, the proposed algorithm attempts to locate the optimal scanning orientation to maximize the reliability (accuracy) of the scanning data by finding the centroid of a convex spherical polygon. As the proposed procedure is based on well-known 2D geometric algorithms, it is very efficient. The applications of the proposed procedure include not only dental impressions but also other small objects that do not have CAD models.     

基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法

针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;采用基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU 数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出的方法可以重建出细节上表现更好的场景。     

基于P2P的蠕虫防御模型

针对大规模网络环境下的蠕虫问题，本文提出一种面向蠕虫防御的层次化P2P重叠网模型（Hierachical Peer-to-Peer Overlay Network for Worm Prevention，简称HPOWP）。HPOWP通过层次式的P2P构架进一步提高了传统P2P系统的可缩放性，有效地与现有网络基础设施的拓扑结构相适应。在HPOWP模型中构造基于DHT的聚合树，提高蠕虫的识别效率。该模型为大规模复杂网络环境中的蠕虫防御提供了很好的解决方案。     

Visibility Driven Rasterization

We present a new visibility driven rasterization scheme that significantly increases the rendering performance of modern graphic subsystems. Instead of rasterizing, texturing, lighting, and depth-testing each individual pixel, we introduce a two-level visibility mask within the rasterization stage which facilitates the removal of groups of pixels and triangles from rasterization and subsequent pipeline stages.
Local visibility information is stored within the visibility mask that is updated several times during the generation of a frame. The update can easily be accomplished by extending already available (in hardware) occlusion culling mechanisms (i.e. those of HP and SGI), where it is possible to integrate the additional functionality without any additional delay cycles. In addition to these existing hardware based occlusion culling approaches—which cull only geometry contained in bounding volumes determined as occluded —we are able to significantly accelerate the rendering of the geometry determined as visible . However, our approach does not specifically rely on such occlusion culling hardware.The proposed new rasterization scheme is well suited for hardware implementation, can easily be integrated into low-cost rasterizers, and its scalability can vary upon available chip real estate. Only incremental modifications of modern graphics subsystems are required to achieve a significant improvement in rendering performance.     

基于完整可见性模型的改进鲁棒OctoMap

从移动机器人自主导航对3D地图精度的需求出发,在鲁棒OctoMap的基础上提出一种基于完整可见性模型的改进鲁棒OctoMap并应用于基于Kinect的RGB-D同时定位与地图创建（SLAM）中。首先,通过考虑相机和目标体素的相对位置关系及地图分辨率进行可连通性判断,获得满足可连通性的相邻体素的个数及位置;其次,根据不同的可连通性情况分别建立目标体素的可见性模型,从而构建普适性更强的完整可见性模型,有效克服了鲁棒OctoMap可见性模型的局限性,提高了建图精度;再次,使用基于高斯混合模型的Kinect深度误差模型代替简单深度误差模型,进一步克服传感器测量误差对地图精度的影响,降低了地图的不确定性;最后,结合贝叶斯公式和线性插值算法来更新八叉树中每个节点的实际占用概率,从而构建基于八叉树的立体占用地图。实验结果表明,所提方法有效克服了Kinect传感器深度误差对地图精度的影响,降低了地图的不确定性,其建图精度较鲁棒OctoMap有明显的提高。