一种分级层次化组装式深度拼图集的快速绘制森林方法技术

本发明专利技术公开了一种分级层次化组装式深度拼图集的快速绘制森林方法。该方法包括建立森林的层次结构、建立树模型的ＬＤＩ－Ｐａｃｋ的层次结构、建立ＬＤＭ－Ｐａｃｋ的层次结构、建立森林结构中各结点的ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ、建立绘制队列和绘制队列结点六个步骤。本发明专利技术借鉴了ＬＯＤ，ＩＢＲ，ＰＢＲ和Ｂｉｌｌｂｏａｒｄ的优点，在图像质量、绘制性能和存储代价上提供了很好的平衡。所使用的纹理通过一种包含遮挡信息的自适应纹理压缩方法进行处理，减少了纹理内存的消耗，引入一种融合方法，实现了绘制队列结点的不同ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ的渐进过渡，能够快速绘制大规模森林场景，并且减弱了视觉上的跳跃。本发明专利技术可应用于地理信息仿真、虚拟场景漫游、游戏引擎等领域中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一般的图像数据处理或产生，尤其涉及。
技术介绍
大规模场景的交互漫游在虚拟现实领域中起着重要的作用，而逼真的森林绘制效果在自然场景模拟中也是重要的组成部分。然而，森林包含大量的细节信息，以及受光照和遮挡影响，使得交互绘制大规模的森林成为较难解决的问题。解决这个问题的关键，就是如何适当简化树木和森林的复杂模型，同时尽量保持其绘制质量。前人对森林和植被等问题的快速绘制进行了研究，归类为五种类别1.几何的层次细节LOD模型这类方法计算多个植被的层次细节模型，并使用视觉依赖的LOD技术实现不同层次之间的平滑切换。I.Remolar提出了一种自动的外观保持的森林简化算法。在绘制中，根据到视点的距离选择合适的层次。可参考I.Remolar，M.Chover，O.Belmonte，J.Ribelles，C.Rebollo.Geometric Simplification of Foliage.Eurographics 2002. 2.公告牌Billbard和其变化类型在许多应用中，经常使用一个带纹理的Billboard来表示一棵树。然而，其缺点是Billborad过于简化，不能很好表现树的细节信息。一个改进的策略就是使用好几个Billboard，构成X形状的Billboard。Aleks Jakulin把树分解为两部分树干和树叶。树干用多边形网格表示，树叶简化为许多的切片，每个切片包含一组透明的平行薄片。每个切片表示树的一个视域方向。在绘制时，根据误差尺度选择两个切片，然后以融合模式进行绘制。可参考Aleks Jakulin.Interactive Vegetation Rendering with Slicing andBlending.Eurographics 2000. 3.体纹理树模型首先被体素化，然后使用3D纹理映像的技术进行绘制。可参考Fabrice Neyret.Synthesizing Verdant Landscapes using VolumetricTextures.Eurographics Workshop on Rendering′96，Porto，Portugal，June 1996.。但是，这种方法通常比其它方法消耗更多的内存。特别是，当图形硬件的显存明显小于所有树的总需要时，在纹理传输上将消耗更多时间。4.基于图像的绘制IBRIBR方法把物体空间的复杂度转换为图像空间的复杂度，这样通过增大存储量降低时间。这种方法很适合做植被的绘制，因为植被的复杂度通常很高。可参考Jonathan Shade，Steven Gortler，Li-weiHe，Richard Szeliski.Layered Depth Images.SIGGRAPH 98 ConferenceProceedings，page 231-242，July 1998。5.点绘制PBRLevoy和Whitted首先使用多分辨率的点模型表示高细节的表面模型。可参考Levoy，M.，Whitted，T.The Use of Points as a DisplayPrimitive.Technical report，University of North Carolina at Chapel Hill，1985。MarcStamminger提出了一个快速采样算法，用于处理复杂的几何物体，并演示了一个包含1000棵树的自然场景，可参考Marc Stamminger，George Drettakis.Interactive Sampling and Rendering for Complex and Procedural Geometry.Eurographics Workshop on Rendering 2001.。
技术实现思路
在于针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供，可以交互式漫游大规模的森林场景，并且具有真实感效果。为实现上述的目的，本专利技术采用的技术方案如下1)建立森林的层次结构给定一个森林分布和树的模型，对森林所在的地形进行递归的四叉剖分，直到每个叶结点至多只有一棵树，然后自下而上的合并中间结点，直到合并成一个根结点，这个根结点表示整个森林，这样完成了森林四叉树层次结构的建立；2)建立树模型的层深图像集LDI-Pack的层次结构对于树的模型，经过采样得到层深图像，再建立其多分辨率的层次结构；3)建立层次化深度拼图集LDM-Pack的层次结构层次化深度拼图集LDM-Pack是层深图像集LDI-Pack产生出的一个数据结构，包括深度拼图和纹理数据两个部分；这个过程包含两个步骤，第一步对纹理数据进行遮挡包含的自适应压缩，并重组到大的纹理图像包中；第二步是根据层深图像的深度信息，建立树的深度拼图结构；4)建立森林结构中各叶、中间、根结点的层次化组装式深度拼图集LADM-Pack对每个叶、中间、根结点，根据预处理视点，从预先建立好的层次化深度拼图集LDM-Pack中选择深度拼图，构成用于绘制的层次化组装式深度拼图集LADM-Pack；5)选择森林结构中各叶、中间、根结点建立绘制队列自上而下的遍历整个森林的层次结构，递归的进行视域剔除和基于视差的各叶、中间、根结点选择，建立绘制队列结点；6)绘制队列结点对于已经选取的绘制队列结点，选择预处理视点和层次化组装式深度拼图集LADM-Pack，使用一种融合方法，实现了绘制队列结点的不同层次化组装式深度拼图集LADM-Pack的渐进过渡。整个森林是一个四叉树层次结构，每个叶、中间、根结点使用层次化组装式深度拼图集LADM-Pack表示，每个层次化组装式深度拼图集LADM-Pack包含层次化组装式深度拼图LADM，是深度拼图DM的集合。建立层次化深度拼图集LDM-Pack的层次结构就是对层深图像进行遮挡包含的自适应纹理压缩，并重组到纹理图像包中，减小纹理内存的消耗和根据层深图像的深度信息，建立树的深度拼图结构。建立森林结构中各叶、中间、根结点的层次化组装式深度拼图集LADM-Pack就是对每个叶、中间、根结点，根据预处理视点，从预先建立好的层次化深度拼图集LDM-Pack中选择深度拼图，构成用于绘制的层次化组装式深度拼图集LADM-Pack。选择森林结构中各叶、中间、根结点建立绘制队列就是自上而下的遍历整个森林的四叉树层次结构，递归的进行视域剔除和基于视差的各叶、中间、根结点选择，建立绘制队列结点。绘制队列结点就是使用一种融合方法，实现不同层次化组装式深度拼图集LADM-Pack的渐进过渡。本专利技术与
技术介绍
相比较，其优点在于本专利技术借鉴了LOD，IBR，PBR和Billboard的优点，在图像质量、绘制性能和存储代价上提供了很好的平衡。本专利技术对层深图像的纹理进行了多分辨率的基于图像的层次化表示，所使用的纹理通过一种新的包含遮挡信息的自适应纹理压缩方法进行处理，减少了纹理内存的消耗，引入一种融合策略，在不同的层次化组装式深度拼图集上实现渐进过渡，能够快速绘制大规模森林场景，并且没有视觉上的明显跳跃。本方法可应用于地理信息仿真、虚拟场景漫游、游戏引擎等领域中。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。图1是本专利技术方法的流程图；图2是采样树的模型建立LDI-Pack的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分级层次化组装式深度拼图集的快速绘制森林方法，其特征在于包括以下六个步骤：　　　　１）建立森林的层次结构：给定一个森林分布和树的模型，对森林所在的地形进行递归的四叉剖分，直到每个叶结点至多只有一棵树，然后自下而上的合并中间结点，直到合并成一个根结点，这个根结点表示整个森林，这样完成了森林四叉树层次结构的建立；　　　　２）建立树模型的层深图像集ＬＤＩ－Ｐａｃｋ的层次结构：对于树的模型，经过采样得到层深图像，再建立其多分辨率的层次结构；　　　　３）建立层次化深度拼图集ＬＤＭ－Ｐａｃｋ的层次结构：层次化深度拼图集ＬＤＭ－Ｐａｃｋ是层深图像集ＬＤＩ－Ｐａｃｋ产生出的一个数据结构，包括深度拼图和纹理数据两个部分；这个过程包含两个步骤，第一步对纹理数据进行遮挡包含的自适应压缩，并重组到大的纹理图像包中；第二步是根据层深图像的深度信息，建立树的深度拼图结构；　　　　４）建立森林结构中各叶、中间、根结点的层次化组装式深度拼图集ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ：对每个叶、中间、根结点，根据预处理视点，从预先建立好的层次化深度拼图集ＬＤＭ－Ｐａｃｋ中选择深度拼图，构成用于绘制的层次化组装式深度拼图集ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ；　　　　５）选择森林结构中各叶、中间、根结点建立绘制队列：自上而下的遍历整个森林的层次结构，递归的进行视域剔除和基于视差的各叶、中间、根结点选择，建立绘制队列结点；　　　　６）绘制队列结点：对于已经选取的绘制队列结点，选择预处理视点和层次化组装式深度拼图集ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ，使用一种融合方法，实现了绘制队列结点的不同层次化组装式深度拼图集ＬＡＤＭ－Ｐａｃｋ的渐进过渡。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：华炜，张淮声，鲍虎军，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]