大规模点模型的实时高质量绘制.pdf

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1、第Z8卷第Z期计算机学报Vol.Z8No.ZZ005年Z月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSFeb.Z005大规模点模型的实时高质量绘制张龙1)9Z)1)1)1)9Z)董朝陈为彭群生1)(浙江大学CADCG国家重点实验室杭州3100Z7)Z)(浙江大学数学系杭州3100Z7)摘要提出了一个针对大规模点模型的实时高质量绘制算法.该算法采用距离相关的自适应绘制策略9在不损失绘制质量的前提下简化了计算.在预处理阶段9对点模型进行剖分9为每一分片分别建立层次结构9并序列化为线性二叉树保存.绘制时9首先根据每片的包围盒和法向等信

2、息进行快速视域裁剪与背面剔除.对于可见的分片9依据它与视点的距离和视线方向9选择恰当的细节层次9直接取出线性二叉树中对应的点几何数据9自适应地选择最合适的绘制模式对其进行绘制.为了减少存储空间的消耗9该文提出了一种面向保留模式图形硬件加速的点模型压缩和解压缩算法9压缩比例达到81.作者在可编程图形硬件中实现了该文算法9在普通微机上实现了百万数量级点模型的实时高质量绘制.关键词基于点的建模与绘制实时绘制可编程图形硬件中图法分类号TP391High0ualityReal-timeRenderingoflargeScalePointMode

3、l1)9Z)1)1)1)9Z)ZHANGLongDONGZhaoCHENWeiPENGGun-Sheng1)(StateKeSLaboratorSofCADCG9ZhejiangUnizersitS9~angzhou3100Z7)Z)(DePartmentofMathematics9ZhejiangUnizersitS9~angzhou3100Z7)AbstractThispaperproposesareal-timeandhighCualityrenderingalgorithmforlarge-scalepointmodels.F

4、irstitintroducesadistancedependentadaptiverenderingschemeWhichreducesthecomputationWithoutlossofCuality.Asapreprocess9large-scalepointmodelissubdividedintomultiplepatchesandahierarchicalstructureisbuiltforeachpatchandconvertedintoalinearbinarytree.Duringrendering9themod

5、elisprocessedpatchbypatch.FastvieWfrustumandback-faceculling9basedonrespectiveboundingboxandnormalcone9arefirstperformedtode-termineinvisiblepatches.VisiblepatchesarethenrenderedbychoosingappropriaterenderingmodeandvieW-dependentlevel-of-detail.Fordeterminedlevel-of-det

6、ail9correspondingpointge-ometryisaccessedfromthelinearbinarytree.Adaptivedistance-dependentrenderingisaccom-plishedtoselectpointgeometry9yieldingbetterperformanceWithoutlossofCuality.Inaddition9ThispaperproposesafastcompressionanddecompressiontechniCueandachieve8timesco

7、m-pressionratiotostoreallgeometryinformationinlocalvideomemory.ByexploitingthepoWerofprogrammablegraphicshardWare9theproposedalgorithmachievesreal-timehighCualityrenderinginconsumerPCs.Keywordspointbasedmodelingandrenderingreal-timerenderingprogrammablegraphicshardWare收

8、稿日期2Z004-06-09修改稿收到日期2Z004-11-05.本课题得到国家G九七三H重点基础研究发展规划项目基金(Z00ZCB31Z100)国家自然科学基金(601030179603030Z8)国家自然科学基金

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