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基于GPU的大规模复杂场景渲染的优化算法研究与实现

作　者: 吴香太
导　师: 陈泽琳; 谢明
学　校: 华南理工大学
专　业: 软件工程
关键词: LOD 遮挡剔除算法 大规模复杂场景
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 26次
引　用: 0次
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内容摘要


大规模复杂场景的实时渲染广泛应用于电子游戏、虚拟现实、电影等领域。当下图形硬件技术的发展日新月异。强大的图形硬件技术给炫丽的游戏画面和震撼的电影特效提供强有力的技术支持，但是用户对图形渲染质量的要求远远超过图形硬件渲染能力的范围。如何用软件的方法来提高大规模复杂场景的渲染效率成为计算机图形学领域的研究热点。近年来，大规模复杂场景的渲染优化算法层出不穷。比较常用的算法包括遮挡剔除算法、LOD算法、实例化技术等。笔者在前人研究的基础上，将软件实现的遮挡剔除算法和视点依赖LOD算法并行优化，并用统一的渲染流水线将两者结合起来，形成一种新颖的高效的大规模复杂场景渲染算法。首先，笔者摒弃了传统的硬件遮挡查询算法，对软件实现的遮挡剔除算法，即层次遮挡图算法进行并行优化。层次遮挡图算法的关键在于遮挡图的构建。算法在预处理阶段通过具体的遮挡物剔除条件，剔除掉场景数据库中不适合作为遮挡物的物体，衍生出一个遮挡物数据库。在运行阶段，算法从遮挡物数据库中提取出当前视点下的遮挡物集合，将其渲染到象空间并构造出层次遮挡图，最后利用层次遮挡图跟处于视景体内的物体逐个进行遮挡剔除计算。视点依赖LOD算法和遮挡剔除算法是通过一个可见物体数组结合起来的。在预处理阶段算法对场景物体进行处理，计算出物体在不同角度的可见性。在运行时阶段，算法从可见物体数组逐个取出物体，并根据物体与当前视点的距离以及预处理阶段的计算出来的物体可见性为物体计算出合适的LOD。最后将计算得到的物体的LOD的三角形写入要渲染的三角形序列中，并发送到渲染管线。本文以大规模森林场景的渲染为例，将算法应用到大规模森林场景的实时渲染中。实验证明算法能够在保证渲染质量的情况下，实时地渲染大规模森林场景，比单独使用LOD算法或遮挡剔除算法在渲染效率上有不同程度的提高，而且场景越复杂，越能体现算法的效率。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 选题背景及选题意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 主要研究内容  11-12
  1.4 论文章节安排  12-14
第二章 大规模复杂场景优化渲染相关技术  14-25
  2.1 空间数据结构  14-16
  2.2 剔除算法  16-21
    2.2.1 背面剔除（Backface Culling）  17-18
    2.2.2 视景体剔除（View Frustum Culling）  18-19
    2.2.3 遮挡剔除（Occlusion Culling）  19-21
  2.3 LOD算法  21-23
    2.3.1 离散型LOD算法（Discrete LOD）  21-22
    2.3.2 连续型LOD算法（Continuous LOD）  22
    2.3.3 视点依赖LOD算法（View-dependent LOD）  22-23
  2.4 GPU技术的发展  23-24
  2.5 本章小结  24-25
第三章 基于GPU的混合场景渲染管线  25-29
  3.1 硬件遮挡查询的缺点  25
  3.2 混合场景渲染管线  25-28
    3.2.1 剔除处理流程  26-27
    3.2.2 LOD处理流程  27-28
  3.3 本章小结  28-29
第四章 软件实现的层次化遮挡剔除  29-38
  4.1 构建层次遮挡图  29-34
    4.1.1 视景体剔除  30
    4.1.2 遮挡物选择  30-32
    4.1.3 构建层次遮挡图  32-34
  4.2 用层次遮挡图进行遮挡剔除  34-37
    4.2.1 层次遮挡图重叠测试  34-36
    4.2.2 深度比较  36-37
  4.3 本章小结  37-38
第五章 并行化的视点依赖LOD算法  38-44
  5.1 预处理阶段  38-41
    5.1.1 生成空间单元  39
    5.1.2 可见度计算  39-41
    5.1.3 叶子随机排序  41
  5.2 运行时阶段  41-43
    5.2.1 LOD选择  41-42
    5.2.2 生成三角形序列  42-43
  5.3 本章小结  43-44
第六章 实验结果与分析  44-49
  6.1 实验环境  44
  6.2 实验结果分析  44-48
  6.3 本章小结  48-49
第七章 总结与展望  49-51
  7.1 总结  49-50
  7.2 工作展望  50-51
参考文献  51-53
攻读硕士学位期间取得的研究成果  53-54
致谢  54-55
附件  55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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