一种超大规模地形场景的实时渲染算法

超大规模地形场景包含大量的数据,无法一次性载入内存进行实时渲染.基于Geometrical Mipmapping算法,结合动态调度技术,提出一种高效的超大规模地形场景实时渲染算法.算法对海量地形数据进行分块,在实时运行时,根据视点的位置动态地载入所需的地形块和释放无用的地形块,使得内存中的地形数据维持在一定范围内.然后,通过LOD技术和视域剔除对内存中的地形数据进行简化,大量减少送入GPU的三角形数量,从而达到实时渲染.实验结果表明,算法渲染速度快,内存开销较小,适合于超大规模地形场景的实时渲染.     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

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。     

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。     

基于OSG的飞机3D维修多场景动态调度方法

以开源图形软件OpenSceneGraph作为底层渲染引擎,结合分页调度技术及多线程渲染策略,建立3D维护场景树,提出一种针对多个3D场景的动态调度方法,并使用多线程渲染方式对场景进行实时绘制,使各场景数据分批进入内存并实现实时卸载,改善内存使用率过高和场景绘制时帧速过低等关键问题。该方法应用于3D飞机维修仿真软件开发,与常规方法对比证明了这种方法的有效性。     

基于LOD控制与内外存调度的大规模网络态势数据节点处理算法

针对网络空间海量态势目标数据的动态、实时绘制需求,本文在细节层次(LOD)控制技术的基础上提出了一种数据分片标记与内外存动态调度相结合的态势数据处理算法。首先在底图上建立多尺度显示模型,然后将网络态势数据节点进行分层、分块标记,最后在交互时基于用户当前视口进行动态加载调度,提高内存的使用效率。经验证,该算法可以减小内存开销,提高海量态势数据绘制的实时性,提供较好的用户体验。     

动态物联网节点任务实时传输分簇调度算法

为解决传统互联网节点任务实时传输分簇调度管理进程和内存管理效率低的问题,笔者提出了动态物联网节点任务实时传输分簇调度算法,通过构建互联网节点任务传输信息流的模型,进行传输信息流的融合处理,能够实现动态物联网节点任务传输信息流的分簇处理。实验数据表明,分簇调度算法较传统调度算法效率更高,适用于动态物联网节点下的实时传输分簇调度。     

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。     

深度聚类索引下的海量地震数据快速三维可视化

地震数据的三维可视化能够直观反映地质的相关结构信息,为地质勘探等研究提供数据支持。针对传统体绘制算法在集中载入海量数据时存在显示延迟、画面跳跃、卡顿等问题,提出一种快速三维可视化算法。使用变分自编码器和深度聚类学习数据的空间特征表示,通过迭代优化目标函数提高聚类性能,以解决因空间数据分布不均造成的节点重叠问题。建立高效的索引结构,提高数据实时读取的效率,通过时序卷积网络预测下一个视点位置,提前将潜在数据载入内存,避免因海量数据集中加载导致画面卡顿、跳跃。使用基于双层视锥体的视点动态划分调度模型,剔除不必要的绘制节点及减轻系统负荷,从而提高数据渲染速度和流畅度。实验结果表明,该算法在索引结构上查询数据块的时间相比希尔伯特R树算法减少了64.14%～66.37%,预测视点的正确率相比拉格朗日插值算法提高了12.08%～22.70%,实时帧率在较大规模的子集上也能够相对稳定平滑,在保证图像质量的前提下整体系统的渲染性能达到预期效果。     

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。     

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．     

基于粒子系统的天气雷达资料三维显示

传统天气雷达资料为二维图像显示,随着科技的发展与应用的需求,三维显示成为必然。本文研究了一般粒子系统,并根据天气雷达资料特点,建立了适合天气雷达资料特点的粒子系统;在给出三维显示结果图的同时,对粒子绘制与面绘制进行了比较,结果表明粒子绘制能很好的显示雷达资料的三维信息,且在速度方面有一定的提高。     

基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究

信任关系是网格作业调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到渲染网格作业调度中,建立渲染网格环境中基于信任机制的作业调度模型,在调度策略上对基本遗传算法进行了改进,提出了基于信任机制的遗传算法。实验结果表明,该算法可以提高任务完成率和平均信任效益,是适用于渲染网格的一种有效作业调度方法。     

Terrain simplification simplified: a general framework for view-dependent out-of-core visualization

We describe a general framework for out-of-core rendering and management of massive terrain surfaces. The two key components of this framework are: view-dependent refinement of the terrain mesh and a simple scheme for organizing the terrain data to improve coherence and reduce the number of paging events from external storage to main memory. Similar to several previously proposed methods for view-dependent refinement, we recursively subdivide a triangle mesh defined over regularly gridded data using longest-edge bisection. As part of this single, per-frame refinement pass, we perform triangle stripping, view frustum culling, and smooth blending of geometry using geomorphing. Meanwhile, our refinement framework supports a large class of error metrics, is highly competitive in terms of rendering performance, and is surprisingly simple to implement. Independent of our refinement algorithm, we also describe several data layout techniques for providing coherent access to the terrain data. By reordering the data in a manner that is more consistent with our recursive access pattern, we show that visualization of gigabyte-size data sets can be realized even on low-end, commodity PCs without the need for complicated and explicit data paging techniques. Rather, by virtue of dramatic improvements in multilevel cache coherence, we rely on the built-in paging mechanisms of the operating system to perform this task. The end result is a straightforward, simple-to-implement, pointerless indexing scheme that dramatically improves the data locality and paging performance over conventional matrix-based layouts.     

基于LOD控制与内外存调度的大型三维点云数据绘制

通过结合基于视点的细节层次（level-of-detail,LOD）控制技术和内外存调度的数据控制策略,实现大型三维点云数据在一般配置PC机上的实时交互浏览．首先将输入点云分为大小相等的若干块。然后对每块数据分别建立误差控制下的多分辨率数据结构,并进行内外存分配．在交互绘制中,通过用户视点来确定当前的感兴趣区域,以控制模型表面的细节层次分布．该算法不但可以实现大型点云数据的实时交互绘制,而且可有效地提高一般点云数据绘制时的内存使用效率．     

基于EFT遗传算法的分布式图像绘制

在分布式图像绘制中，为提高图像绘制速度，达到图像的实时绘制，缩短任务调度长度，提出了基于最早完成时问(EFT)启发的遗传算法，染色体编码采用问题属性作为基因。实验表明它对于解决异构网络平台下分布式任务调度具有很好的收敛速度，最佳的调度长度和调度方案。应用于分布式图像绘制可以取得良好的实时性和较佳的图像质量。     

渲染网格调度策略研究

针对渲染网格的特点提出了渲染网格的二个调度模型.模型一提出了在局部资源的计算结点内,采用基于用户优先级的CPU频度轮转调度方案,达到提高系统吞吐率的目的.模型二提出了适合市场机制的渲染网格调度模型,并给出了竞标的报价算法.该算法在公共网格开放软件Globus Toolkit4.0上实现,符合国际标准WSRF规范.实验结果表明本调度策略在处理渲染网格任务时性能得到了很好的体现.     

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．     

一种基于SOA的网格任务调度框架

目前网格任务调度算法大都通过仿真手段进行验证,缺少在实际的网格任务调度系统中检验。通过在实施网格项目中的经验,提出了一种基于SOA的网格任务调度框架GTSF（Grid Task Scheduling Framework）,该框架通过web服务技术将任务调度解耦为多个服务模块,不仅简化了算法设计人员的工作量,还使得网格任务调度系统更加稳定。最后基于GTSF设计并实现了一个图像渲染应用供其他网格应用的开发人员参考。实际的网格应用开发过程显示GTSF使得基于Globus中间件的网格应用系统能够更快、更好的开发和部署。