基于lod的三维地形可视化(1)

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1、从本学科出发,应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果基于LOD的三维地形可视化(1)摘要本文根据实测地形高程差数据,运用可视化技术中的LOD建模方法绘制具有真实感的三维地形。关键词科学计算可视化;LOD建模;四叉树1引言虚拟现实技术是二十世纪末才兴起的一门崭新的综合性信息技术,它融合了数字图像处理、计算机图形学、多媒体技术、传感器技术等多个信息技术分支,并且可以逼真地模拟人在自然环境中视觉、听觉、触觉及运动等行为的人机交互技术,其应用领域和交叉领域非常广泛。然而考虑到虚

2、拟现实和交互式可视化等交互式图形应用系统要求图形生成速度达到实时,而计算机所提供的计算能力往往不能满足复杂三维场景的实时绘制要求,因而研究人员从软件着手提出多种图形生成加速方法,而LOD模型就是在虚拟现实技术中经常被采用的一种加快图形生成速度的主要方法。本文就是利用LOD模型在计算机上精确的重构了地理信息,实现具有真实感的三维地形。2LOD技术概况课题份量和难易程度要恰当,博士生能在二年内作出结果,硕士生能在一年内作出结果,特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发,应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提

3、出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果在运用虚拟现实技术对大规模场景进行绘制时,常见的做法是用大量的三角面片来描述场景中的几何模型,随着描述场景的三角形面片的数目的增多,所绘制的图像质量会越来越高,但是绘制速度也会变得越来越慢,有时甚至会因为绘制的场景过于复杂而出现场景漫游不流畅,画面跳变等现象,这些现象都会严重影响实时绘制的效果。为了解决这一问题,从20世纪90年代初开始,研究人员就在这方面展开了大量工作,而多层次细节模型技术就是在这样的情况下提出并发展起来的。.1LOD的基本原理LOD技术作为虚拟现实技术中的图形生成加速方法,其基本原理是:在不

4、影响画面视觉效果的条件下,通过逐次简化景物的表面细节来减少场景的几何复杂性,从而提高绘制算法的效率。该技术通常对每一原始多面体模型建立几个不同逼近精度的几何模型。与原模型相比,每个模型均保留了一定层次的细节。在绘制时,根据不同的标准选择适当的层次模型来表示物体。虚拟场景生成中LOD模型的选择恰当地选择细节层次模型能在不损失图形细节的条件下加速场景显示,提高系统的响应能力。选择的方法可以分为如下几类:一类是侧重于去掉那些不需要用图形显示硬件绘制的细节;一类是去掉那些无法用图形硬件绘制的细节,如基于距离和物体尺寸标准的方法;另一类是去掉那些人类视觉觉察不

5、到的细节,如基于偏心率,视野深度,运动速度等标准的方法;此外还有一种方法考虑的是保持恒定帧率。3利用LOD技术进行大规模三维地形的绘制数据预处理在进行三维地形绘制之前,我们首先要对已有的原始高程数据进行处理。本文所采用地形高程差数据是按照一维矩阵格式存储,各个数据空间信息以一种隐含的关系给出。在规则的矩形网格中,数据按照从北到南,从东到西顺序存放。如图1所示,数据在一维序列中的位置与经纬度的关系为:图1课题份量和难易程度要恰当,博士生能在二年内作出结果,硕士生能在一年内作出结果,特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发,应着重选对国民经济具有一

6、定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性,便于研究生提出新见解,特别是博士生必须有创新性的成果由于以文本格式存储的原始数据数据量较大,为了缩短数据预处理的时间开销,所以本文采用内存映射的方法来打开文件,将文本格式的原始数据转换为二进制格式存储的数据文件,并且以二维数组的形式存放,以便于计算机在实时绘图过程中调用数据。LOD建模的方法所谓的LOD建模,其实质就是采用一定的算法思想将原有的网格地形数据进行重组,得到一种更加便于实时绘制使用的数据结构。现在应用比较广泛的LOD建模方法有:基于二叉树的LOD建模,基于四叉树的LOD建模,基于八叉树的LOD建

7、模。本文所采用的是基于四叉树的LOD建模方法。基于四叉树的LOD建模方法基于四叉树的LOD建模,就是按照一定的评价系统利用四叉树这种数据结构方式对原来的网格数据进行重新划分和组合。网格地形的四叉树分层在利用四叉树方法进行LOD建模的过程中,其关键就在于怎样对原有的网格数据进行四叉树分层。本文所采用的四叉树分层方法是:从整个完整的地形出发,递归的把地形不断的分割成相等的四个区域,分割的深度越大,则得到的分辨率越高。如图2所示是一个地形的四叉树表示,下图中每一个正方形为四叉树的一个节点。每个节点保存了一定区域的信息,包括:经纬度,中心点的高度,边节点的高

8、度等。图2课题份量和难易程度要恰当,博士生能在二年内作出结果,硕士生能在一年内作出结果,特别是对实验条件等要

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