基于连续简化的超大几何体实时渲染方法技术

本发明专利技术提供基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，包括以下步骤：预处理，为几何体创建连续的简化模型，并转化为另一种表示形式，构成连续的LOD数据；实时渲染，载入预处理阶段产生的连续LOD数据，判断景框内每个部分的目标精度，将其调整到对应的精度，将调整过的数据发送给GPU渲染。本发明专利技术既提供了实时预览的高性能，又保留了数据原来的精度。

Real time rendering method of super large geometry based on continuous simplification

【技术实现步骤摘要】
基于连续简化的超大几何体实时渲染方法
本专利技术属于可视化场景处理
，具体涉及基于连续简化的超大几何体实时渲染方法。
技术介绍
可视化场景和游戏影视三维游览中，海量数据渲染常常会使用Levelofdetail来提高效率，通常被称作LOD。但几何体的实时渲染依赖于高度专门化的GPU硬件完成，随着超大规模的几何数据越来越多，GPU无法直接处理这样的海量数据。业界通常采用降低采样数的方法创建一个和原数据近似，但规模小得多的代理体发送给GPU渲染。这种方法的最大问题是降低了数据精度，因此只能在采样需求不高，也就是相机距离物体较远的时候使用。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，既提供了实时预览的高性能，又保留了数据原来的精度。本专利技术提供了如下的技术方案：基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，包括以下步骤：预处理，为几何体创建连续的简化模型，并转化为另一种表示形式，构成连续的LOD数据；实时渲染，载入预处理阶段产生的连续LOD数据，判断景框内每个部分的目标精度，将其调整到对应的精度，将调整过的数据发送给GPU渲染。优选的，所述预处理阶段的简化模型包括以下步骤：S11：找到并选中模型中最冗余的边；S12：将S11中选中的边去除，并将这条边所连接的两个顶点融合；S13：重复步骤S12，直至最后无法再简化；S14：将步骤S12和S13中执行的边融合操作记录下来，和步骤S13得到的最简化模型一起，构成连续的LOD数据。优选的，所述实时渲染阶段，将预处理中的最简化模型作为起始的模型，进行调整进度，所述调整过程包括以下步骤：S21：通过相机的景框，选中目标模型在相机中的可见的面；S22：对选取的面做一次快速近似投射，如果投射结果占据多个相机像素，则说明精度过低需要细化此面，如果投影结果占据不足四分之一个相机像素，则说明精度过高需要简化此面；S23：根据步骤S22中的投影结果，对有需要改变精度的面做简化或细化操作，改变后的面需要跳转到步骤S22再次处理；S24：将调整过的数据发送给GPU渲染，直到下次相机移动时再回到步骤S21。优选的，所述S23中的简化操作同所述预处理阶段的简化模型方法相同。优选的，所述S22中的投射为三维物体投射到二维的相机平面上，投射结果判断过程是以投射出的二维图像的面积为准。本专利技术的有益效果是：本专利技术简化模型的方式不再局限于物体整体简化，而是对同一物体的不同部分进行不同程度的简化，利用了实时渲染时采样精度和采样区域互补，采样区域大时采样精度低，采样精度高时采样区域小的特点，成功实现了在不丢失细节的条件下提供实时渲染的高性能。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术简化模型实施示意图；图2是本专利技术连续分布的低模变化过程示意图。具体实施方式如图1和图2所示，基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，包括预处理阶段和实施渲染阶段；具体的，预处理阶段为几何体创建连续的简化模型，并转化为另一种表示形式，构成连续的LOD数据；简化模型包括以下步骤：S11：找到并选中模型中最冗余的边，即去除掉之后对信息影响最小的边；S12：将S11中选中的边以图1的方式去除，并将这条边所连接的两个顶点融合；S13：重复步骤S12，直至最后无法再简化，如图2；S14：将步骤S12和S13中执行的边融合操作记录下来，和步骤S13得到的最简化模型一起，构成连续的LOD数据。图1展示了两个操作，向右的ecol(边融合)，简化了模型；向左的vsplit(顶点拆分)细化了模型。此处使用的是ecol操作，删除图中加粗的边，然后将Vt和Vs合并为一个点，合并为一个点会导致有些边重合，此处各有两对边发生重合，删除冗余的边，得到右边的结果；图1中向右的操作ecol，删除了一个点和多条边(此处为3条)，通过反复执行此操作可以使图2向右变化。具体的，实时渲染时，载入预处理阶段产生的连续LOD数据，首先载入预处理阶段产生的连续LOD数据，将最简化模型M0作为起始的模型。先判断景框内每个部分的目标精度，将其调整到对应的精度，将调整过的数据发送给GPU渲染。所述调整过程包括以下步骤：S21：通过相机的景框，选中目标模型在相机中的可见的面；S22：对选取的面做一次快速近似投射，如果投射结果占据多个相机像素，则说明精度过低需要细化此面，如果投影结果占据不足四分之一个相机像素，则说明精度过高需要简化此面；这里的投射是指将三维物体投射到二维的相机平面上，见附图1，判断过程是以投射出的二维图像的面积为准，超过了1个像素的面积，则需要细化，不足1/4个像素的面积，则需要简化；S23：根据步骤S22中的投影结果，对有需要改变精度的面做简化或细化操作，改变后的面需要跳转到步骤S22再次处理；S24：将调整过的数据发送给GPU渲染，直到下次相机移动时再回到步骤S21。进一步的，S23中的简化细化操作同所述预处理阶段的简化模型方法相同。低精度模型由于计算复杂度较高，有时还需要人工介入，因此只会根据预先设定的几种精度，提前创建好低精度模型，在实时渲染时载入使用，本专利技术创建了一种新的数据表示方法，将同一个模型的所有等级的低精度版本一并存储在一起，实现了连续发布的LOD，并且将低精度的范围从物体级别扩展到局部，也就是说物体可以有一些部分是高质量高采样度的，同时有另一些部分是简化的。专利技术能够在保留原来细节的同时，提供实时预览的高性能：当相机离物体很远时，情况和现有的技术类似，整个物体以低精度显示；当相机推近到某一个区域时，此目标区域的细节精度提升，同时其它消失在相机景框中的区域细节精度下降，从而保证物体的总体渲染消耗不变。简化模型的方式不再局限于物体整体简化，而是对同一物体的不同部分进行不同程度的简化；利用了实时渲染时采样精度和采样区域互补，采样区域大时采样精度低，采样精度高时采样区域小的特点，成功实现了在不丢失细节的条件下提供实时渲染的高性能。以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，其特征在于，包括以下步骤：/n预处理，为几何体创建连续的简化模型，并转化为另一种表示形式，构成连续的LOD数据；/n实时渲染，载入预处理阶段产生的连续LOD数据，判断景框内每个部分的目标精度，将其调整到对应的精度，将调整过的数据发送给GPU渲染。/n

【技术特征摘要】
1.基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，其特征在于，包括以下步骤：
预处理，为几何体创建连续的简化模型，并转化为另一种表示形式，构成连续的LOD数据；
实时渲染，载入预处理阶段产生的连续LOD数据，判断景框内每个部分的目标精度，将其调整到对应的精度，将调整过的数据发送给GPU渲染。


2.根据权利要求1所述的基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，其特征在于，所述预处理阶段的简化模型包括以下步骤：
S11：找到并选中模型中最冗余的边；
S12：将S11中选中的边去除，并将这条边所连接的两个顶点融合；
S13：重复步骤S12，直至最后无法再简化；
S14：将步骤S12和S13中执行的边融合操作记录下来，和步骤S13得到的最简化模型一起，构成连续的LOD数据。


3.根据权利要求2所述的基于连续简化的超大几何体实时渲染方法，其特征在于，所述实时渲染阶段，将预处理中的最简化...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵锐，侯志迎，
申请(专利权)人：江苏原力动画制作股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32