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介绍了一种新颖的从单张树木图片中提取树木的L-system规则的算法,并将其应用于三维树木建模。用户首先在图片上勾画出树木的主要可见枝干和树冠轮廓,通过图像处理的方法识别出树木的可见枝干的二维骨架;然后依据树木枝干的分布规律对骨架进行三维重建,并抽取其L-system生长规则和几何参数。所得L-system规则在树冠轮廓的约束下,经过迭代生长可以重建树木的分支结构。实验证明,相比以往的规则提取方法,该方法在保持模型质量的前提下,成本更低,方法更加简便。 相似文献
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本文面向多种硬件平台提出了一套Web3D实时动态光影的协同式渲染系统,该系统把Web前端的硬件性能作为整个云渲染系统中光影渲染任务分配的关键因素.对于Web前端性能较强的硬件设备,系统分配复杂度较高的光影渲染任务给前端,相应的云后端的渲染负担则有所降低;反之,系统则分配复杂度较低的光影渲染任务给前端,相应的云后端承担大... 相似文献
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针对室内布局计算时间较长、无法在网页上在线自动放置家具的问题,提出一种基于FBS(功能—行为—结构)的卧室移动网页在线自动布局算法.该算法从卧室家具的功能出发,分析其使用行为,确定家具摆放顺序,构建面向卧室布局的FBS模型.首先根据家具功能设计初始静态能量函数,然后针对用户在线家具编辑设计动态布局能量函数,并设计了增量式家具自动布局算法.实验结果表明,文中算法的布局结果与实际案例相符,其适应性、多样性与轻量性均良好,可达到网页在线卧室自动布局. 相似文献
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基于Web的虚拟旅游环境的开发及其关键技术* 总被引:7,自引:0,他引:7
首先介绍了虚拟旅游的基本概念、研究意义、开发模式和主流开发平台,进而针对虚拟旅游的关键技术作了综述性研究,最后对虚拟旅游将来的开发方向进行了展望性研究。 相似文献
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本文介绍采用了几何约束、构件关联、二次多结点样条插值曲线、局部修改等计算机图形学新技术在Windows环境下所开发的面向工业过程仿真对象的图形系统IPSGS1.0的总体框架和设计思想。该系统提供了可方便地用于生成工业过程仿真界面的构件库和应用函数库,同时也适合其它多种工程绘图的需要。 相似文献
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树木的建模仿真因其结构十分复杂数据量巨大一直以来都是WebVR领域中极具挑战的研究课题。尤其是目前随着网上三维虚拟场景的急剧扩张,海量WebVR虚拟森林场景在用户端的实时下载请求和有限网络带宽之间的矛盾亦变得日趋突出。提出了基于L-system的Web3D虚拟树木语森林的轻量化建模方法,基于树木L-System描述体系的自相似性和基于重用的WebVR轻量化建模思想,成功地将虚拟树木/森林场景转化为极为轻量化的Web3D文件,甚至只有十几kB大小,即便网络带宽很低的情况下,也非常适于网上的实时传输与漫游,在一定程度上解决了该瓶颈问题。 相似文献
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移动在线实时绘制技术受移动互联网发展的驱动,为3维可视化、计算机视觉、虚拟现实、增强现实、扩展现实和元宇宙等新兴研究领域提供了核心技术的支撑。本文以在线实时绘制技术为切入点,探讨了该技术在移动端、Web端、云端和多端协同这4类平台下的发展重心和研究现状,并深度阐述了工业级在线云平台的实施方案。首先,针对移动端的在线实时绘制,分析了近年来移动端绘制硬件构架设计的优化方向;探讨了在功耗和带宽受到制约的情况下移动端如何对渲染算法进行加速,如何对高功耗的光线跟踪算法进行优化;列举了包括图形应用程序编程接口(application programming interface,API)和游戏引擎在内的移动端渲染工具。然后,针对Web端在线实时绘制,分析了Web端的3D渲染机制,梳理了以3D场景的轻量化预处理、大规模3D场景的细粒度化网络传输、3D场景的对等传输以及Web3D在线特效渲染为代表的Web端在线绘制的关键技术(尤其面向大规模3D场景),列举了国内外知名Web3D引擎并探讨了主流游戏引擎对Web3D应用的支持。再后,针对云端在线实时绘制,从应用托管、资源调度和串流这三大云平台的核心功能入手,调研了以串流应用优化技术为核心的在线云绘制现状。此后,从多端绘制任务分摊机制入手,分析了以“端云”协同和“端边云”协同为目标的在线多端协同绘制的发展。最后,以当前工业级在线云绘制平台为研究对象,分析了包括微软、英伟达、Unity、酷家乐等一线云绘制企业的在线实时云绘制平台方案,验证了移动在线绘制技术在工业界的实用性。 相似文献
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信任已成为网格安全的重要因素.信任一般具有模糊性,网格信任的模糊性是随时间和空间变化而变化的.本文基于动态和复杂的VOs信任域环境来研究解决网格系统的安全问题,设计了网格信任管理模式的安全体系结构,并提出了基于模糊逻辑的动态信任域作为安全的实施方案,以保证网格系统环境的安全性. 相似文献
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为了提高基于对等网络的分布式虚拟环境(DVE)场景预下载的预测精度并降低场景数据传输延迟,将社交推荐和推拉混合策略应用到DVE场景预下载中.首先描述和量化节点化身在虚拟环境中的兴趣,并对化身间相似度进行计算,生成预推荐场景集;然后将化身的视野区域划分为预拉取和预推送区域,提出针对不同区域预下载的推拉策略.基于开源DVE平台FLo D进行的实验结果表明,该机制能提高场景的预测精度并减少信息交互次数,进而提升DVE场景传输效率和化身漫游流畅度. 相似文献