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。     

海量地形数据的管理和交互策略优化

针对海量地形绘制中有限的计算机内存与海量地形数据之间的矛盾,对海量地形数据采用瓦片金字塔模型进行了建模,分析了瓦片最优值的选取,根据四叉树瓦片拓扑关系提出一种高效的四叉树瓦片检索方式,并给出了基于瓦片的数据压缩思路与方法。对海量地形数据与三维显示的交互策略从数据预装载、双缓存机制、多线程技术、内存优化等方面进行了分析和优化,并结合经典的Geometry Clipmaps算法进行了地形绘制,实验结果具有较好的渲染效果和较高的实时性,证明了优化策略的可行性和有效性。     

基于DEM库的地表模型实时简化方法

围绕三维可视化技术中的地表模型简化方法进行了分析与探讨，针对传统简化方法中所存在的不足之处提出了一种新的基于DEM库数据组织的地表模型的实时简化方法．其主要思想是：将DEM库数据组织方法与地表层次细节模型的建立相结合，以实现对海量地形数据的实时动态显示．     

大区域地形可视化技术的研究

近年来，地形场景的实时绘制已受到人们越来越广泛的关注，目前已经提出的一系列场景加速绘制算法,虽然在不同的应用场合也取得了一定的效果，但都存在着局限性，尚不能满足大区域地形环境的实时高速绘制的要求，而与其密切相关的技术主要涉及到地形多分辨率表示、海量地形数据和纹理数据的分页管理、地形和纹理数据的LOD控制、地形和纹理数据的快速存取和更新等．为了能够对地形场景进行实时绘制，在对大区域地形数据管理和实时绘制技术进行研究和试验的基础上，对构建视相关动态多分辨率模型的方法进行了改进，实现了地形模型多分辨率表示与视相关的有机结合，并提出了一种高效的场景数据存取方法，进而实现了一个整合自适应三角网剖分、地形场景数据分页管理和动态更新等相关技术于一体的地形三维可视化系统，试验结果表明，该算法能够实时绘制地形场景，且质量较好．     

基于Clipmap的海量地形及纹理实时绘制方法

随着数据采集手段的提高,所获得的地形几何数据与纹理数据已远超出内存容量,如何对海量地形与纹理数据进行实时绘制一直是研究的热点问题,文中致力于为该问题提供解决方案. clipmap结构具有简单且利于硬件加速的特点,文中基于clipmap结构给出一种海量地形几何数据与纹理数据的绘制方法,并针对纹理数据量大的问题,给出一种基于缓冲区的纹理调度策略.实验表明,基于统一clipmap结构的地形绘制方法能较好地对海量地形数据及纹理数据进行实时绘制.     

基于GPGPU的海量山地地形数据的实时绘制算法

针对山地地形海量数据的特点,基于GPU的Geometrical Clipmap算法,应用简化的工作流程,结合GPGPU技术,采用了一种更为合理的高程数据组织交换模式,通过引入高程误差数据巧妙地解决不同分辨率之间的裂缝问题,并对高分辨率的遥感影像作为地形纹理的实现方法加以补充,进而实现可应用于虚拟现实系统的海量地形数据的实时可视化.     

一种基于外存的地形实时绘制方法

为了解决地形模型由于受内存限制而无法进行实时绘制的问题，提出了一个有效的基于外存的海量地形数据实时可视化框架，该框架由三层体系结构构成：管理层，调度层，自适应LOD活动地形渲染层。利用该框架进行海量地形的实时绘制，理论上可以达到绘制速度与地形规模基本无关。文章给出了该框架的一个实现，并通过对36块具有500万个三角片的地形进行测试，可以达到25帧/秒的实时绘制速率，验证了该框架的有效性。     

基于Mipmap的大规模地形绘制算法与仿真

研究大规模地形与纹理数据动态可视化算法与仿真问题。针对大规模地形与纹理数据动态可视化实时显示难题,提出一种基于Mipmap的大规模地形动态绘制算法,实现模型数据库组织与管理的高效性、场景调度的实时性,以北京市地形数据为仿真模型,实现大规模地形与纹理数据动态可视化算法与实时仿真。上述算法在Mipmap技术的基础上,首先利用双线性内插算法把离散的原始数据生成规则网格DEM,然后采用四叉树结构的LOD算法简化海量地形和纹理数据,最后使用四队列分页调度、基于视域的LRU算法释放内存、多线程并行处理的场景优化策略来进行动态调度和绘制。结合OSG和Open GL渲染引擎,将基于Mipmap的大规模地形绘制算法应用在北京市地形绘制中,仿真结果表明,上述算法比传统的CLOD地形瓦片绘制算法,具有更快的渲染绘制速率,并且能够快速绘制北京市地形数据和在不同场景下进行快速浏览。     

海量地形实时动态存储与绘制的GPU实现算法

为了降低实时更新和存储海量地形的形变数据对动态绘制速度的影响,提出一种基于整数小波变换与限制性四叉树相结合的GPU并行动态存储与绘制算法.首先设计面向CUDA并行且无损的基于块的整数小波变换算法和SPIHT压缩算法,提高地形压缩比以减小数据传输量,同时解决了海量地形动态数据存储的编解码的实时性问题,实现了局部动态地形数据的实时存储;然后将小波系数、限制性四叉树层次结构以及模板技术相结合,提出一种自适应三角化和绘制的并行处理算法.实验结果表明,对于海量地形数据,文中算法可以在实现后端及时保存局部形变数据的同时,前端可以保持较高的绘制帧率.     

基于提升小波的大地形累进压缩及实时渲染

为了减轻实时交互的大地形可视化系统面临的海量数据存储、传输及渲染压力,提出一种基于提升小波实现数据累进压缩与实时粗粒度LOD渲染结合的算法.首先建立地形块的提升小波变换模型,将其简化和精化操作映射为相应的小波变换;然后基于以地形块为单位的小波变换建立块的四叉树层次结构,将构建过程中产生的小波系数采用基于间接查表的方式累进压缩存储,以形成压缩的累进地形块层次结构.基于该结构,在实时递进构造视点相关的激活地形块的同时完成数据的累进载入与实时解压,实现大地形渲染,其中地形块数据的实时解压与小波变换基于GPU实现.实验结果表明,该算法实现了有效的数据压缩,具有很高的实时解压效率以及优化的实时渲染性能.     

Fast rendering of massive textured terrain data

This paper proposes a framework based on tile-pyramid model and linear quadtree tile-index, which enables the real-time rendering of out-of-core terrain data sets while guaranteeing geometric and texture accuracy. The Digital Elevation Model pyramid and the orthophoto pyramid are created in advance and the quadtree is used for constructing tile-index and managing data tiles. To achieve real-time loading of terrain dataset, the view frustum culling technology and the target-tiles searching algorithm based on resolution-testing and the tile-request prediction mechanism are used. While rendering the terrain tiles, the dynamic bintree triangulation is used. Experimental results show that based on the current personal computer, this framework can achieve good performance for real-time rendering of massive terrain dataset whose size is unlimited.     

矩形二叉树实现海量地形数据组织与管理

针对海量地形数据组织与管理,提出了一种矩形二叉树模型和无指针数据索引相结合的地形数据组织方法。矩形二叉树模型很好地保证数据的连续性,依据二叉树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,简化视见体的可见性判断和数据预取策略,实现可见数据的动态管理。实验结果表明文中的方法能够实现真实感海量地形数据的实时可视化。     

一种基于GeoMipMaps的大规模地形实时可视化方法

针对海量地形数据无法一次性载入内存进行实时渲染的问题,本文提出一种高效的大规模地形场景实时可视化方法。该方法对GeoMipMaps算法进行了改进,利用地形数据分块技术和多线程技术来实现数据的动态调度。同时,利用LOD技术和视域剔除技术减少需要绘制的三角形数量;运用VBO技术将经常使用且不频繁变动的数据保存在显存中,避免大量数据在渲染时频繁地从内存传输到显存,从而达到实时渲染的效果。实验结果表明,该方法能有效地提高地形漫游的效率和可视化结果,实时地生成大规模地形。     

TB级地形数据实时漫游核心算法研究

TB级数据时代已经到来,如何有效地在普通PC机上实现TB级地形数据漫游,已逐渐成为GIS（地理信息与系统）学术界的研究热点。海量数据组织管理是3维地形数据漫游的核心机制,传统四叉树、八叉树等数据结构,一定程度上解决绘制瓶颈问题,但是结构复杂,很难适应TB级地形场景实时、稳定的漫游需求。通过实施多级缓冲机制、采用动态LOD（levels of detail）与显存调度技术,以及引入多核CPU并行计算策略,最终构建出一套与数据大小无关的实时地形绘制算法。通过对1 GB、10 GB、200 GB、500 GB级等海量数据进行实验,平均绘制速率可达到30帧/s以上,比一般算法高出23倍,从而验证本文算法的实用性。     

基于Geometry Clipmap算法的大规模地形可视化研究

大规模地形可视化一直是实时计算机图形学的研究瓶颈,归因于地形数据的海量性与实时计算机图形学的实时性之间的矛盾。基于Geometry Clipmap算法提出一个扩展的大规模地形实时渲染的解决方案,在高效地利用现代图形学硬件的同时,有效地减少批次渲染的三角形面片数量。在使用合适的数据调度算法之后,使无限大小地形的实时漫游成为可能。     

大规模虚拟地形数据多线程异步调度算法

为了实现大规模虚拟地形环境的实时绘制,提出一种海量地形数据实时调度算法。本文算法基于传统四叉树结构对地形数据进行组织和索引。在此基础上,运用Hilbert填充曲线对数据进行存储优化。然后设计基于I/O完成端口（I/O Completion Port,IOCP）的异步机制,结合多线程技术实现了I/O操作及数据加卸载的合理运作。最后,选取单线程同步I/O算法与本文算法进行实验对比。结果表明,本文算法具有高效的数据调度性能,可以满足大规模地形实时绘制的需求。     

面向二维GIS矢量数据三维可视化的地形匹配技术研究

提出一种二维GIS矢量数据三维可视化过程中地物与地形的快速匹配方法.结合矢量所代表地物的特性,对基于矢量信息的三维地物进行了分类,综合采用了地物匹配地形和地形匹配地物两种方法.地物匹配地形算法通过实时调整地物的位置和姿态实现与地形的匹配,地形匹配地物算法以不同的距离度量为基础,对矢量约束域内地形进行变形操作实现匹配.本算法还讨论了原始地形数据分辨率较低以及多个地形匹配影响域相交等特殊情况的处理方法.试验结果表明,本方法能满足基于点、线、面矢量信息的三维地物与地形的匹配需求,实现地物与地形无缝结合及平滑过渡,从而达到改善视觉效果的目的.     

地形漫游中数据块调度算法研究

在LOD(level-of-detail)算法基础上,提出处理视点相关的交互式大规模地形数据的方法.包括:分块策略对规则网格进行区域分割;通过输入的数据点构建自顶向下的四叉树结构,划分成不同的块层次;在实时漫游过程中,根据视点z轴坐标值的变化导致块层次的改变,重新调入相应数据块构造地形网格,以及当视点x,y轴坐标改变时进行块调度.实验证明了该算法的有效性.     

基于三角形二叉树适应网格的地形场景绘制算法

随着计算机图形学、地理信息系统和虚拟现实技术的飞速发展以及数字虚拟城市的建立,基于海量地形数据场景的绘制成为首要解决的问题。文章在总结了相关研究的基础上,重点对实时优化适应网格技术进行了改进和完善,并对其的关键算法进行了详细的论述,最后笔者开发了一个实验程序,证明了该方法对于增强地形模型的绘制效率是非常有效的。