视点相关光线投射算法在三维云可视化方面的应用

针对绘制海量云数据时传统光线投射算法计算量大、绘制缓慢等问题,提出了一种基于视点相关光线投射算法的三维云可视化方法。该方法首先采用基于多分辨率方法的数据预处理策略,然后采用基于视点相关系数的自适应采样频率计算方法确定重采样点的位置,并利用三阶段插值算法计算重采样点的值,最后采用基于块重要性加权香农熵的二维传输函数完成颜色值和不透明度的映射关系,从而实现图像的合成。实验结果表明,该方法计算复杂度低、执行效率高,与现有的光线投射算法相比,不仅图像的重构质量得到了提高,绘制时间也减少了约30%。     

基于八叉树邻域分析光线跟踪的云三维模拟

针对目前三维云模拟绘制效率低、计算资源消耗大、绘制效果差等问题,提出基于八叉树邻域分析的光线跟踪算法,并用于WRF模式云数据的三维模拟。使用八叉树结构优化传统光线跟踪算法的数据存储结构,通过存储节点编码和划分层次改进邻域分析算法,通过简化光线的折射公式优化Whitted光照模型,借助OpenGL和Vapor工具实现云数据的三维可视化。实验结果表明,该方法降低了绘制时间,提高了渲染效率,更好体现了云的真实物理特征。