一种基于四又树的大规模地形实时生成算法

论文分析了现有地形简化算法,提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法,该算法采用分层分块的思想。,首先将大规模高程数据进行分块,然后对块内数据按照分辨率的大小分层存储,并给出一种与视点相依赖的对地形节点误差进行评价的方法,在网格的生成中只使用一次四叉树遍历,从而大大提高了渲染速度。     

一种动态交互的多分辨率地形生成

实现了一种动态实时交互的多分辨率地形生成，详细讨论了该生成算法的技术细节和特点。实验表明，该算法简单、有效，大大加快了图形显示和节约了内存空间，为后序研究提供了借鉴。     

一种基于四叉树的大规模地形实时生成算法

论文分析了现有地形简化算法,提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法,该算法采用分层分块的思想。首先将大规模高程数据进行分块,然后对块内数据按照分辨率的大小分层存储,并给出一种与视点相依赖的对地形节点误差进行评价的方法,在网格的生成中只使用一次四叉树遍历,从而大大提高了渲染速度。     

基于四叉树结构索引的约束TIN的构建

提出了一个用四义树索引对平面区域进行划分并在此基础上用前沿推进法实现平面点集TIN构建的算法。对于实际应用中所遇到的数据，四叉树索引能够在有限层次内对平面区域进行有效划分，从而保证了TIN构建程序的运行效率。该算法能适用于任意的初始边界约束条件，并对边界和点集的分布特征具有良好的适应能力，因此该算法适用于复杂地形的DTM建模。     

三维动态多分辨率地形模型的研究

为了绘制大规模地形图,适当地减少数据,利用四叉树结构存储采样点,提出了一种与地形特征和视点相关的实时动态的多分辨率地形模型。在三维场景漫游和切换中,采用二级缓冲机制实现场景数据的快速调度和绘制,同时提出了基于细分评估函数的自适应LOD算法。随着分辨率的动态变化,实时递归地构建绘制当前视域地形所需的数据集。而且在起伏变化大的地形中利用有限的采样点,根据地形特征进行距离加权插值,最终提高特定地区的分辨率和绘制效果。     

三维可视化系统中动态多分辨率地理模型的构造

根据三维地形可视化中利用四叉树存储DEM数据的方法，提出了一种基于视野计算的三角形格网动态多分辨率地理模型的构造算法，给出了该模型的多分辨率地形结构以及动态地形简化方法。     

一种基于半边折叠的多分辨率模型构造方法*

虚拟现实的真实感限时图形生成中加速技术十分关键, 细节层次模型(LOD)在实时绘制复杂场景中得到了广泛应用。提出了一种基于半边折叠的多分辨率模型构造方法,该算法能够快速简单并有效地减少模型的多边形数,同时将简化记录紧致地存储在隐含着多分辨率模型的单分辨率模型中,减少了存储空间,并能实现快速地提取及显示。     

基于四叉树的动态多分辨率LOD地形快速简化

四叉树和多分辨率技术是目前表示地形结构和显示地形的最佳方式。在研究以往算法基础上,对基于四叉树的动态多分辨率LOD地形简化方法进行改进,建立了适合分辨率要求的节点评价系统,并提出一种双向裂缝消除方法,经距离阈值限制后分别从缩减和剖分两个相反的方向对产生裂缝的相关节点进行处理,在增强简化效果的同时提高了实时渲染的速度。     

一个与视点相关的动态多分辨率地形模型

文章提出了一种与视点相关的动态多分辩率地形模型。主要讨论了该模型的多分辩率表示机制、动态地形简化算法和评价函数等问题,并且解决了模型带来的“裂缝”问题。     

基于视点的多分辨率纹理选择方法

MIP Mapping技术是纹理映射中一种有效的纹理反走样技术。但是MIP Mapping只是根据被渲染区域的大小来选择相应分辨率的纹理,在初始化的时候必须把所有的纹理细节层次调入内存,这种情况下会降低计算机的效率。提出了一种基于视点的三维地图控制方法,根据与视点相关的渲染区域大小以及视觉重要度来选择相应分辨率的纹理。试验证明该方法在不降低显示质量的同时能有效减少纹理的渲染量,提高了计算效率。     

用约束四叉树实现地形的实时多分辨率绘制

在地形可视化领域，实时绘制复杂地形场景的最有效工具是LOD技术，在研究和实验的基础上，提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法，该算法引入视相关的概念，给出一种与视点相依赖的对地形结点误差进行评价的方法，改进了LOD模型“裂缝”效应消除方法。实验结果表明，该算法能实时动态地生成地形的连续多分辨率模型，实现地形场景的平滑绘制。     

超量外存地表模型的实时绘制技术

提出一种分块策略对规则网格进行区域分割,采用空间填充曲线对分块内网格点进行多分辨率排列,并基于分块多分辨率对地形网格实时调度和页面预取．文中算法利用块模型进行分块视域剔除和分块LOD场景渲染．在多线程分块多分辨率调度和渲染策略下,大大减少了模型的I／O负载,可以在有限环境下满足实时场景绘制要求．     

基于局部熵和四叉树结构的地形简化算法

地形实时简化在三维地形可视化和虚拟现实的应用中是非常重要的,为此提出了一种基于地形局部熵的实时地形简化算法,该算法采用四叉树结构进行地形简化,并使用局部熵作为误差测度来提高简化结果的质量,在四叉树结构“裂缝”的消除方面,采用更加合理的数据结构来提高算法的效率,实验结果表明,该算法具有实时,高效的特点,可以满足三维地形可视化和虚拟显示应用中地形实时简化与显示的要求。     

基于格网划分的海量地形数据三维可视化

首先按照格网划分方式对研究区域进行分割,采用与视点相关的静态LOD模型,在格网块内以四叉树进行管理,根据误差以二元三角树方式进行LOD模型预处理,并采用三角形条带进行若干不同层次的LOD模型文件组织;然后按照格网块进行视景体投影裁剪,结合动态内存调用、多线程管理的数据引擎方法以及视觉光滑处理,实现了海量地形数据的三维可视化及漫游．实验结果表明,文中算法具有处理数据量无限制、效率高、效果好等特点．     

大规模地形漫游中的实时地形渲染技术

地形漫游已经被广泛应用于游戏、虚拟现实（VR）、飞行仿真和地理信息系统（GIS）等环境中。在传统的仿真中,地形采用艺术家手工建模,但是手工建模价格昂贵,而且不能产生连续的细节层次（Level of Detail,LOD）。大规模的地形渲染算法需要采用细节层次来减少实际需要绘制的地形数据。从产生地形角度入手,分析了几种经典的实时地形渲染技术,并对部分技术进行比较。最后提出对某些方法进行改进,以达到更好的效果,并通过PC机上的实验加以验证。     

Dynamic Terrain Visualization Based on ROAM and OGRE

Terrain Visualization is an important part of visualization systems of battlefield, and the visualization of dynamic terrain is also important for dynamic battle environment. In this paper, special attention has been paid on real-time optimally adapting meshes （ROAM） algorithm, which is a candidate for dynamic terrain, and its mesh representation, mesh continuity algorithm and error metrics are discussed. The DEXTER-ROAM algorithm is discussed and analyzed. By revising the mesh representation of ROAM, a dynamic ROAM algorithm based on partial-regular grid is established. By introducing transition region, mesh discontinuity of dynamic partial-regular grid is resolved. Error metric blocks are removed for computation complexity and culling blocks are introduced to accelerate view frustum culling. The algorithm is implemented in a 3D rendering engine called OGRE. In the end, an example of dynamic crater is given to examine the dynamic ROAM algorithm.     

三维地形中多分辨率影像模型建模方法①

使用高分辨率纹理是增强地形真实性最常用的有效方法,但由于其数据量的庞大需要对纹理影像进行分块处理。为了解决常规手工纹理分块的不足,给出了影像纹理的自动分块原则和方法,提出了一种基于视点的动态多分辨纹理模型和确定纹理分辨率的算法,设计了管理纹理数据的数据结构和数据库存储方案。试验表明,该方法在不降低显示质量的同时,能有效减少纹理的渲染量和较好的可视化效果。     

基于GPU的大规模地形数据绘制算法

针对大规模地形数据绘制中,对绘制过程快速、生成图像清晰准确的要求,从地形数据的组织、实时绘制时LOD选取标准、层次过渡优化、视锥体裁减等地形可视化的几个关键技术层面着手,提出合理的解决方案。生成的结果表明,该方法能够充分利用GPU进行绘制,可以适用于大规模地形数据绘制。