虚拟场景中的实时降雪模拟

降雪是一种重要的自然现象,对降雪的模拟可以大大提高虚拟场景的逼真度。文中在分析粒子系统建模方法的基础上,给出了一种雪粒子模型,该模型对雪的物理模型进行了适当简化:通过控制雪粒子的大小、形状、密度(数量)来实现雪强度的模拟;通过控制雪粒子的运动来模拟风对雪的影响,并对雪粒子的产生域进行了讨论,使其满足视点运动的要求。实践表明,该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象,仿真效果逼真。     

虚拟场景中的实时降雪模拟

降雪是一种重要的自然现象，对降雪的模拟可以大大提高虚拟场景的逼真度。文中在分析粒子系统建模方法的基础上，给出了一种雪粒子模型，该模型对雪的物理模型进行了适当简化：通过控制雪粒子的大小、形状、密度（数量）来实现雪强度的模拟；通过控制雪粒子的运动来模拟风对雪的影响，并对雪粒子的产生域进行了讨论，使其满足视点运动的要求。实践表明，该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象，仿真效果逼真。     

一种大场景环境下降雪和积雪仿真的新方法

在分析已有的降雪和积雪模拟方法的基础上,提出了一种大场景环境下降雪和积雪模拟的新方法。将降雪和积雪过程看成雪景模拟的两个阶段,分别用不同的方法进行模拟。在降雪方面,引入粒子的旋转,粒子动态纹理和动态颜色等,提高了降雪模拟的真实性和灵活性;在积雪方面,引入噪声技术,解决了已有积雪模拟方法不能用于大场景模拟的问题。实验表明,降雪积雪模拟方法模拟效果真实,实时性良好,适合大场景尤其是飞行模拟系统中。     

农业场景中下雪和积雪的实时模拟

下雪和积雪是农业场景中常见的自然现象.提出了一种下雪和积雪过程模拟的方法,算法采用粒子系统对雪粒子建模来模拟下雪过程,同时加入了风吹的效果.在模拟积雪时,通过在地面和屋顶构造一层三角形网格来保存雪的堆积信息,避免了保存雪粒子作为积雪实体的内存开销,同时考虑了雪飘落过程中与温室墙壁的碰撞检测.在渲染时,采用了平均法向量和混合顶点颜色的方法来获得平滑的效果.模拟结果表明,该方法能有效地再现农业场景中下雪和积雪场景,在满足实时交互漫游的前提下表现出较强的真实感.     

基于粒子系统的实时降雨、降雪模拟

基于粒子系统理论实现了虚拟环境中降雪、降雨及其在风场中的模拟。首先阐述了粒子系统的基本模拟原理,对在风场影响下的雨、雪特征进行描述与分析,提出了雨、雪模拟的整体思路,结合降雨、降雪的特点和空气动力学理论对雨、雪进行了模拟。改进四点水波纹线性模拟算法,采用八点水波纹线性算法模拟雨滴落入水面形成的水波纹,应用雾化因子实现降雪环境的模糊问题。     

基于粒子系统和雾化的实时降雪模拟

实时的降雪模拟在虚拟环境中是不可少的,真实地模拟降雪过程能够增强虚拟环境的沉浸感和深度感。本文从计算机模拟的角度对降雪过程进行了分析,基于粒子系统理论抽象出雪粒子的动态属性和静态属性;对有风和无风时雪花运动进行了模拟,给出了无风、阵风和稳定风的运动模型;针对降雪过程中产生的雪尘以及雪花落地的积雪现象,提出将雾化效果应用到降雪的虚拟环境的方法。实验表明,本文采用的降雪及雾化模拟方法实时性好,模拟效果真实,适合应用于实时渲染的虚拟环境中。     

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.     

飘雪场景的实时模拟

自然景物的真实感模拟一直是计算机图形学中的一个富有挑战性的课题，而飘雪场景的实时模拟尤为困难。因为它涉及到复杂的风场建模和风雪的交互作用．在充分考虑风雪具体物理特性的基础上，通过对经典Boltzmann 方程进行离散来构造三维风场，并根据风雪的交互作用规律，建立起雪的飘动、沉积、侵蚀等变化规则，进一步采用一系列简化和加速绘制的方法，具有真实感地实时绘制出不同风速下不同降雪量的风雪场景．     

高压电力线积雪厚度的实时监测系统

使用MSP430F149单片机作为主控芯片,设计了一种以太阳能供电的高压线积雪厚度实时监测装置与系统。该测量装置与测量系统能够实时监测高压电力线上积雪的厚度,当所测厚度值变化时系统通过无线通信电路将最新测量值发送到监控中心,若当前所测数值超过设置阈值时系统自动发出报警信息。该系统功能全面,使用方便,适用于山区丘陵地区,有较强的实用价值。     

基于物理模型的烟雾实时模拟

本文提出了一种基于物理模型的烟雾的实时数值模拟方法.真实感和实时性是计算机图形学追求的两个目标.传统的动画技术生成的物体运动是虚拟的,并不能完全反映物体的真实运动.与传统的动画技术相比,基于物理的动画更能表现运动的真实性.在用非粘性不可压欧拉方程表示烟雾的物理模型的基础上,利用破开算子法将其分解成外力项、对流项和投影项分别进行求解,每一步都稳定,因而整个求解也就稳定.求解过程的稳定性保证了模拟可以用大时间步长,也就保证了模拟的实时性.与传统的方法相比,能同时满足计算机图形学的真实感和实时性要求.     

脉动风场中的飘雪模拟

飘雪场景的模拟可以大大提高虚拟场景的逼真效果,其中风场的建模是重要的环节.为更真实的表现风的随机性,本文基于格子BGK建立风场,用D3Q7模型改进三维风场的建模方法,引入湍流强度的概念描述风场的湍流程度,根据地表面的粗糙程度和离地高度确定其大小,实验表明该方法能更好的增强模拟风场中飘雪场景的真实性.     

面向P2P的视频流实时传输技术研究进展

首先介绍了P2P网络的基本体系结构,然后介绍了面向P2P的视频流传输中的QoS保证问题,最后讨论了对P2P网络中的视频流内容进行监管所存在的问题。     

基于DirectShow实现局域网实时视频传输

随着计算机网络和多媒体技术的发展,音频、视频等多媒体信息已在网络中越来越普遍,它们深深地影响了人们的生活。MPEG-4是时下一种流行的视频编解码模式,怎样在Intemet上实时地传输MPEG-4码流已经成为当前的一个热点;同样是未来网络方向的一个研究重点。文中在目前的视频传输系统的基础上,利用新的协议标准和传输方式来实现视频的实时传输,使传输的视频实时,没有马赛克。论文研究了DirectShow技术,分析了其体系结构的特点与组成,研究了利用DirectShow实现视频采集、压缩编码、网络传输以及解码播放技术,并给出了利用RTP／RTCP以及DirectShow实现MPEG-4视频数据的实时直播的方法和部分核心代码,有效地保证了高质量的实时视频传输。同时在应用程序内开发源Filter,简化了开发流程和程序的调试。测试证明系统有良好的网络适应性,视频经过传输后比较流畅,几乎没有马赛克。     

基于粒子系统的雪景模拟算法研究与实现

文章在分析粒子系统建模方法的基础上,给出了一种雪粒子模型,该模型对雪的物理模型进行了适当简化：通过控制雪粒子的大小、形状、密度（数量）来实现雪强度的模拟;通过控制雪粒子的运动来模拟风对雪的影响,并对雪粒子的产生域进行了讨论,使其满足视点运动的要求。实践表明,该粒子系统模型可在复杂的三维场景中实时地模拟降雪现象,仿真效果逼真。     

基于CATV网络视频服务器的数据实时性保证策略

随着计算机性能的提高和网络带宽的增加，以及视频压缩编码技术的进步，逐渐使提供数字视频服务成为可能．在基于有线电视系统的视频服务器中，数据实时性完全由视频服务器决定．通用PC服务器输出数据实时性较低，难以满足视频服务器要求．本文对通用PC服务器进行软硬件扩展，设计一个数据传输控制机制，提高输出数据实时性，实现一个由通用PC服务器构建的视频服务器．     

H.264实时视频数据的还原与视频帧提取研究

对因特网中某些不良的实时视频通信数据进行监听和还原,是保证网络应用健康发展和打击网络犯罪的一个重要方面.本文介绍了监听和还原因特网中H.264实时视频数据的一种处理方法和处理过程,实现了对被监听的视频通信数据的截获、还原和存储,并可进一步将存储的视频帧提取、转换为图像文件供特定需求使用.实践证明,该方法的处理效率和效果达到了预期目标,对识别因特网中的不良流媒体信息具有较大的实用价值.     

基于轻量级GAN的实时视频图像去模糊模型

由于手持拍摄设备抖动或目标运动等原因,使得视频图像资料产生运动模糊问题,降低了人类的感知质量.针对该问题从原来如何处理得到清晰图像,到现在如何高效快捷的获得清晰图像,提出了一种基于轻量级GAN(Generative Adversarial Network)的实时视频图像去模糊新模型.该模型通过定义PatchGAN作为判别网络,并在其基础上设置了全局图像和局部特征的双尺度判别器;生成网络以轻量级MobileNetV3为主干网并引入特征金字塔进行特征提取,以解决判别网络中特征信息利用率低以及生成网络推理效率慢的问题.该模型采用端到端的方式对视频图像进行快速高效去模糊.经过在GoPro和Kohler数据集上进行实验,结果表明该模型去模糊后的锐利图像具有较高的峰值信噪比和结构相似度,同时比其他模型的推理速度提高了1.7-127倍.