CN101216954A - 一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法 - Google Patents
一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法。该方法包括采样创建单树模型的层次化深度网格、建立森林的KD－Tree、建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格、建立森林结点绘制队列和绘制森林五个步骤。本发明借鉴了LOD、Billboard、体绘制以及基于图像的绘制等方法，并在一种分级层次化组装式深度拼图集的森林绘制方法的基础上，将原深度拼图集更新为层次化深度网格，并且对森林的中间结点应用采样的方式重建层次化深度网格，同时对森林的纹理数据进行了有效的压缩，使得绘制速度和效果都得到了很大程度地提高。本发明在地理信息仿真、虚拟现实以及游戏引擎等领域有着广泛的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及一般的图像数据处理或产生，尤其涉及一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法。
背景技术
森林的实时绘制一直是图形学中富有挑战性的课题，这种挑战性源于树木种类的多样性及其几何数据的复杂性。为了能够快速绘制大尺度的森林场景并保持其真实感，关键在于如何适当地简化森林的复杂度同时保持其绘制质量。目前已存在的关于森林和植被的绘制方法可以分为如下四类：
1.创建层次细节模型(LOD)：这类方法采用已经比较成熟的几何模型简化算法对森林模型建立不同简化程度的LOD，然后根据误差选择合适的LOD模型进行绘制，从而实现不同LOD之间的平滑过渡。可参考[RMB02]I.Remola，M.Chover，O.Chover，O.Belmonte，J.Ribelles，C.Rebollo.GeometricSimplification of Foliage.Eurographics 2002.
2.Billboard及其变体：Billboard使用一张纹理来表示一棵树，其特点为简单易用，但缺点是过于简化，不能表现树的细节。一种改进的算法是使用几个相互交叉的Billboard来表示，更有效的方法是采用一种叫Billboard Cloud的算法，该算法采用一系列的Billboard来对原模型进行逼近。可参考[FUM05]A.Fuhrmann，E.Umlauf，S.Mantler.Extreme Model Simplification for ForestRendering.Eurographics Workshop 2005.
3.对树模型进行体素化，然后使用体纹理进行绘制。可参考[Ney96]FabriceNeyret.Synthesizing Verdant Landscapes using Volumetric Textures.EurographicsWorkshop 1996.
4.采用点绘制方法，即使用多分辨率的点模型来表示复杂的森林模型，可参考[SD01]Marc Stamminger，George Drettakis.Interactive Sampling and Renderingfor Complex and Procedural Geometry.Eurographics Workshop on Rendering 2001.
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，可以实现具有较高真实感的交互式大规模森林的绘制。
为了达到上述发明的目的，本发明采用的技术方案如下：
1)采样创建单树模型的层次化深度网格：
从预定义的视点对单树的原始模型进行光线跟踪采样得到分层的深度图像，然后依据各层的深度图像创建深度网格及其纹理库；
2)建立森林的KD-Tree：
给出森林的分布和单树的层次化深度网格，根据结点的预计面片数和给定的阈值，对森林进行递归的四叉剖分，从上至下建立一棵KD-Tree，使其叶结点只包含一棵树；
3)建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格：
基于各叶结点的层次化深度网格，自下而上递归地采样各非叶结点并建立其相应的深度网格，同时对其纹理库进行压缩；
4)建立森林结点绘制队列：
根据给定的视点和视域锥，自上而下地遍历森林KD-Tree，进行视域锥剔除及视差计算，选择出合适的结点然后排序创建绘制队列；
5)绘制森林：
根据已建立的森林结点绘制队列，按从远到近的顺序依次从各结点中选择合适方向的深度网格进行融合绘制，从而实现森林中不同层次结点之间的平滑过渡。
在单树模型的包围球上定义一系列的采样视点，对每一个视点分层地进行光线跟踪采样得到一组带深度的图像，然后对深度图像进行按块地自适应剖分重建网格并将各面片对应的纹理合并到大块的纹理库。
对森林进行递归地四叉剖分建立KD-Tree，叶结点为单树的采样深度网格，中间结点代表其所有子结点，根结点代表整个森林。
基于叶结点的层次化深度网格，采用与建立单树模型层次化深度网格相同的方法，自下而上地对各非叶结点进行采样和创建深度网格，对最终形成的纹理库采用S3TC方法进行压缩保存。
建立森林结点绘制队列的过程就是自上而下地遍历森林KD-Tree，根据当前的视点和视域锥，递归地选择合适地结点，按其到视点的距离进行排序建立绘制队列。
对已建立的森林结点绘制队列，从各绘制结点中选择与当前视线方向相关的深度网格并根据其采样方向与当前视线方向的夹角计算对应的不透明度α，对各深度网格以不同的α值进行融合绘制，最后实现不同层次结点间的平滑过渡。
本发明与背景技术相比，具有的有益效果是：
本发明在充分分析LOD，Billboard，体绘制和点绘制特点的基础上，利用基于图像的采样方法降低了森林的复杂度，再通过重建几何的方式还原了模型的真实感，很好地实现了绘制性能、质量及存储代价之间的平衡。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
图2是单树预采样视点及采样方向的示意图。
图3是深度网格的构造过程图。
图4是纹理库的创建过程图。
图5是绘制结点时的预处理视点选择示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明提出的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，包括采样创建单树模型的层次化深度网格、建立森林的KD-Tree、建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格、建立森林结点绘制队列和绘制森林五个步骤。流程如图1所表示：首先根据单树模型采样创建单树的层次化深度网格，然后根据森林分布建立KD-Tree，接着建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格；在绘制前先建立森林结点的绘制队列，最后进行森林的绘制。
现具体介绍本方法的五个步骤：
1)采样创建单树模型的层次化深度网格：
首先根据单树几何模型的包围球，定义一个以包围球的球心为中心，以rbound/tan(fov/2)为半径的采样球，其中rbound为包围球半径，fov为采样视角大小。因为在实际绘制中，绝大多数观察森林的角度处于其采样球水平切面的上方，所以在采样球的上半部分以45度角为间隔均匀定义了15个采样视点。图2为采样球的一个示意图，红点a表示采样视点，b为从其中一个视点到球心的采样方向。
对于每个采样方向，可以构建一组以采样方向为法向的平面，该组平面均匀地将采样球切分为n层(n＞0)。然后分别对落在各层中的几何面片运用光线跟踪算法计算光照和阴影，得到n张带深度的图像，其分辨率为预定义的2N×2N。深度图像中每个像素包含rgb三个颜色分量和一个d深度分量，其对应的不透明度α可根据深度d得出(当d＝1时，α为0；当d＜1时，α为1)。
对每张深度图像需要对其进行剖分并建立深度网格，其过程如图3所示。图3a为同一采样方向上得到的一组深度图像，首先分别将每幅图像划分成大小为2k×2k(k＜N)的多个基块，如图3b所示。对于一个基块Qi，可以计算其有效像素比例γvalid＝有效像素个数/总像素个数，如果γvalid小于预定义的阈值θ，则认为该基块透明，将其丢弃；反之，则需要对该基块进行递归地自适应剖分，如图3c所示。对于一个基块Qi，根据其像素的深度值可以计算出其深度差Diffdepth，然后将该深度差投影到投影平面上得出其像素级的投影误差Errorproj(Qi)＝max(w，h)/2tan(fov/2)·(Diffdepth/d)，其中w和h分别为投影平面的宽和高，fov为视角大小，d为Qi到视点的距离，如图3d所示。根据块Qi的深度投影误差Errorproj、给定的阈值η和最小块大小2min size×2min size，如果Errorproj＜η或者块的尺寸小于等于2min size×2min size则完成建立深度块，否则递归地对块进一步剖分并重计算深度差。剖分完成后，对每个深度快进行二元线性回归计算，得出深度块的四个顶点坐标。对于相邻块在深度方向上重合项点，将项点间的深度差按与Errorproj相同的方法计算其投影到平面上的误差Depthproj，如果Depthproj小于阈值η，则将两个顶点合并为一个，从而最终将离散的深度块连接成为深度网格。
最后一步，将图4a深度块纹理图像，根据纹理块大小的不同，以四个小块拼装成一个大块的方式，如图4b所示将所有不同尺寸的纹理组装到几张大块的纹理库中，并计算出对应的纹理坐标。
2)建立森林的KD-Tree：
给出单树的层次化深度网格t，可以计算出t在某一视点下的平均绘制面片数Ft＝(facecount(t)/15)·m，其中facecount(t)为t在各采样方向上深度网格面片数之和，m为融合绘制时选择的方向数，一般为3。
根据森林的分布和单树的预计面片数Ft，可以对森林所在的地形按给定的阈值τ进行递归的四叉剖分，τ为结点的最大绘制面片数。剖分前，针对森林中的每棵树建立一个结点，单树模型相同的结点通过引用实现单树的层次化深度网格的共享。在剖分过程中，如果一个结点所包含的所有子树的预计面片数之和小于阈值τ，则完成结点剖分；否则将该结点按空间剖分为四个子结点，根据各子树的空间位置将其划分到相应的子结点，然后分别对各子结点递归地重复本过程。剖分完成后，整个森林可以表示为一棵KD-Tree，其根结点代表整个森林，叶结点代表单棵树。
3)建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格：
因为上一步建立的森林KD-Tree中，除了叶结点包含有预先采样建立的单树层次化深度网格外，其他非叶结点都不存在几何数据，所以需要根据叶结点的几何数据，自下而上递归地采样各非叶结点并建立其相应的深度网格。
创建非叶结点层次化深度网格的方法与第一步建立单树层次化深度网格的方法一致，唯一区别为第一步采样的是单树原始几何模型，而这一步采样的是子结点的层次化深度网格。建立过程为根据结点的包围盒建立采样球，在采样球的上半部分定义15个采样点和采样方向。对每个采样方向，构建一组以采样方向为法向的平面将采样球均匀地切分为n层(n＞0)。然后分别以各层的相邻平面作为远近裁剪平面，在相应的方向上对各子结点的层次化深度网格进行融合绘制，绘制方法与第五步中绘制结点的方法一致，从而得到一组深度图像。最后将得到的深度图像按照与第一步相同的方法，建立层次化深度网格，并将各网格块对应的图像添加到纹理库中。
在各非叶结点的层次化深度网格建立完成以后，森林KD-tree的各结点都包含了相应的层次化深度网格，同时各结点对应的纹理全部保存在同一个纹理库中。最后将纹理库中的大块纹理建立MIPMAP并采用S3TC方法进行压缩，压缩后纹理库为原始大小的1/3。
4)建立森林结点绘制队列：
根据当点视点建立森林结点绘制队列的过程是一个自顶向下遍历森林KD-Tree的过程。在遍历过程中需要递归地进行视域锥剔除并计算视点到结点中心的距离。如果结点落在视域锥范围外，则直接跳过该结点；如果结点落在视域锥范围内同时视点到结点中心的距离大于等于结点的采样半径，则把当前结点放入绘制队列，并结束遍历；如果结点落在视域锥范围内同时视点到结点中心的距离小于结点的采样半径，则继续遍历其子结点。
遍历结束后，根据各结点到视点的距离对绘制队列按从远到近的方式进行排序。
5)绘制森林：
因为森林结点绘制队列中的所有结点，无论是叶结点还是非叶结点，都是由层次化深度网格组成，所以各结点的绘制方法是一样的。如图5所示，给出一个中间结点，c为结点的包围球，d为其对应的采样球，根据当前的视线方向b，从结点所包含的15个采样方向中找出与视线方向夹角α最小的m个方向(一般m取值为3)，然后将这m个方向的层次化深度网格进行融合绘制，各方向相应的融合系数为cos(α)。
绘制时按照队列的顺序从远到近依次绘制各个结点，即可实现高质量的交互式森林绘制。
Claims (6)
1.一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于包括以下五个步骤：
1)采样创建单树模型的层次化深度网格：
从预定义的视点对单树的原始模型进行光线跟踪采样得到分层的深度图像，然后依据各层的深度图像创建深度网格及其纹理库；
2)建立森林的KD-Tree：
给出森林的分布和单树的层次化深度网格，根据结点的预计面片数和给定的阈值，对森林进行递归的四叉剖分，从上至下建立一棵KD-Tree，使其叶结点只包含一棵树；
3)建立森林结构中非叶结点的层次化深度网格：
基于各叶结点的层次化深度网格，自下而上递归地采样各非叶结点并建立其相应的深度网格，同时对其纹理库进行压缩；
4)建立森林结点绘制队列：
根据给定的视点和视域锥，自上而下地遍历森林KD-Tree，进行视域锥剔除及视差计算，选择出合适的结点然后排序创建绘制队列；
5)绘制森林：
根据已建立的森林结点绘制队列，按从远到近的顺序依次从各结点中选择合适方向的深度网格进行融合绘制，从而实现森林中不同层次结点之间的平滑过渡。
2.根据权利要求1所述的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于：在单树模型的包围球上定义一系列的采样视点，对每一个视点分层地进行光线跟踪采样得到一组带深度的图像，然后对深度图像进行按块地自适应剖分重建网格并将各面片对应的纹理合并到大块的纹理库。
3.根据权利要求1所述的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于：对森林进行递归地四叉剖分建立KD-Tree，叶结点为单树的采样深度网格，中间结点代表其所有子结点，根结点代表整个森林。
4.根据权利要求1所述的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于：基于叶结点的层次化深度网格，采用与建立单树模型层次化深度网格相同的方法，自下而上地对各非叶结点进行采样和创建深度网格，对最终形成的纹理库采用S3TC方法进行压缩保存。
5.根据权利要求1所述的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于：建立森林结点绘制队列的过程就是自上而下地遍历森林KD-Tree，根据当前的视点和视域锥，递归地选择合适地结点，按其到视点的距离进行排序建立绘制队列。
6.根据权利要求1所述的一种基于分级层次化深度网格的森林绘制方法，其特征在于：对己建立的森林结点绘制队列，从各绘制结点中选择与当前视线方向相关的深度网格并根据其采样方向与当前视线方向的夹角计算对应的不透明度α，对各深度网格以不同的α值进行融合绘制，最后实现不同层次结点间的平滑过渡。
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