CN104091363A - 一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法，主要包括：基于预设场景进行绘制，生成云层浓度图；对上述生成的云层浓度图进行渲染处理；基于上述渲染处理后的云层浓度图，分别对云层浓度图和阴影图进行混合处理，得到云层的颜色值和地形的颜色值，使预设场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信。本发明所述基于屏幕空间实时的体积云计算方法，可以克服现有技术中处理速度慢、实时性差和模拟效果差等缺陷，以实现处理速度快、实时性好和模拟效果好的优点。

Description

一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法。

背景技术

随着计算机图形学的发展，越来越多的游戏中来模拟真实的自然世界，需要运用计算机图形学的各种复杂的算法来实现这种需求，如：蓝天白云、花草树木、河流山脉和日出日落等各种自然现象，这种真实的场景的多样化，使得计算机处理的速度和效率更加的复杂化，目前计算机硬件和软件还不能完全满足要求，许多技术领域对绘制的实时性具有很高的要求，对现实自然环境的模拟都面面俱到也是不现实的。

在宏观上讲模拟一种既能满足行业的需求，又能充分展现其形态的，在微观上既能场景画面表现逼真可信，又能提高渲染的效率，充分利用了图形处理器（Graphic Processing Unit，简称GPU）的渲染性能。

为了解决这个问题，需要我们从中找到一种既能实现逼真的体积云技术绘制又能兼容硬件要求的平衡，基于此前提下，需要提供一种基于屏幕空间的实时体积云的实现技术。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在处理速度慢、实时性差和模拟效果差等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法，以实现处理速度快、实时性好和模拟效果好的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法，主要包括：

a、基于预设场景进行绘制，生成云层浓度图；

b、对上述生成的云层浓度图进行渲染处理；

c、基于上述渲染处理后的云层浓度图，分别对云层浓度图和阴影图进行混合处理，得到云层的颜色值和地形的颜色值，使预设场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信。

进一步地，所述步骤a，具体包括：美术人员采用从已有的二维图像中提取信息并在二维空间建模，将预设场景绘制生成包含四个通道的云层浓度图，并将该云层浓度图映射在天空顶模型上。这里，四个通道具体包括红色通道、绿色通道、蓝色通道和阿尔法通道（Alpha Channel，即Alpha通道），天空顶模型是美术制作的带有天空贴图的面片模型。

进一步地，所述步骤b，具体包括：

绘制通过像素着色器采样云层浓度图中像素信息，与预先定义的云量权重因子相乘，同时通过滑块调节云层衰减因子和方向，对云层浓度图进行渲染处理后，存储在离屏的渲染目标中。

进一步地，在步骤c中，对云层浓度图进行混合处理，得到云层颜色值的操作，具体包括：

c1、根据云层距离太阳的远近，决定模糊权重因子的衰减程度，对云层浓度图进行模糊处理；

c2、计算包含散射的云层颜色值，即云层颜色值和散射颜色值；

c3、将云层自身的颜色值、权重值和云层散射颜色值进行混合，得到所需的云层颜色值。

进一步地，所述步骤c1，具体包括：

⑴把云层到观察者距离记作为d：

；

其中，R表示地球的半径，h表示大气层厚度，是光照方向与地平线的夹角；

⑵根据该距离d计算得到云层中像素点uv的偏移，距离越小时偏移越大，距离越大时偏移越小；

⑶根据像素点uv的偏移计算权重：采样云层周围预设数量的像素以及值的权重值，是光强的衰减因子；根据云层预设数量的像素点距观察者的距离的常量确定值权重值；

⑷基于确定的值权重值，对浓度云层图的像素进行模糊处理。

进一步地，所述步骤c2，具体包括：

⑴通过引入光散模型，计算场景中云层颜色值：

引入[Hoffman and Preetham 02]的光散模型即公式（1），在屏幕空间逐一计算光强度：

在公式（1）中，s是光线透过大气层到观察着的距离，是云层的颜色，是云层的散射颜色，是光线到该点传播路径与太阳光的夹角，是太阳光强度，是光强的衰减因子，是结合了米利散射和瑞利散射角度的散射系数，是太阳光直接传播到人眼的光照，是由散射作用后传入人眼的光照；

⑵设定云层颜色和云层散射颜色的插值权重值：

云层的模糊效果是云层的颜色和散射颜色做lerp插值计算得来，其中云层的颜色是将环境光颜色信息和浓度图颜色信息相互叠加的结果，散射颜色是吉米散射和瑞利散射乘以散射因子再加上散射常量；将公式(1)变为形由是散射计算公式演变得到的公式（2）：

；

在公式（2）中，这个公式符合权重的插值公式，s是计算光线透过大气层到观察者的距离；这里，这个权重值是我们通过公式变形的，符合插值公式，就设定K值就是其权重值。

⑶当光源和人眼存在遮挡时，计算包含云层散射的颜色值：

当光源与人眼之间存在遮挡物时，光的传播受到阻碍，为了使模拟的云层更加的真实，引入公式（3）：

在公式（3）中，shadow是一个投影的术语，它表示云层投射到地面的阴影，是通过一个不同的衰减的权重因子和存储在浓度云层图中的一个通道信息计算得到阴影图；

由于上述渲染的阴影图是由云层的阴影投射的结果，但在浓度比较高的云层下影响地形只是很小的一部分，却会大大降低模拟的真实性；需要自定义一个常量参数C来使得浓度比较厚的云层投射到地面的颜色变暗，具体的公式为公式（4）：

这样的模拟使得云层的厚薄地方投射到地面层现不同的明暗层次。

进一步地，在步骤c中，对阴影图进行混合处理，得到地形颜色值的操作，具体包括：

根据在DirectX游戏开发中，包围盒是场景中用于组织模型的重要方法，用于测试场景中简单的距离测试发挥这很大的作用，在实际运用中，处于性能的考虑，我们利用简单的距离来模拟真实快速的碰撞效果。包围盒和云层包围盒，通过一个不同的衰减的权重因子和存储在浓度云层图中的一个通道信息计算得到阴影图；这个阴影图是描述云的浓度稀疏度，通过计算所有模型的包围盒，然后在包围盒进行正交投影，采样云层浓度图 然后计算出阴影值，分别乘以地形的漫反射和高光值，得到新的地形的漫反射和高光值，即得到新的地形的受光综合值，该新的地形的受光综合值是受周围光照和云层散射共同影响的地形效果；

根据公式（1）进行计算，得到地形包含散射的受光颜色值即地形颜色值和地形散射值；

将场景中地形是赋予贴图的漫反射贴图和高光贴图的。这里所说的地形的自身颜色值即漫反射颜色值和高光贴图。直接从贴图中可以得到地形自身的颜色值、根据公式（2）计算得到的地形颜色和散射的插值权重值、以及地形散射颜色值进行混合，得到所需的地形颜色值。

本发明各实施例的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，由于主要包括：基于预设场景进行绘制，生成云层浓度图；对上述生成的云层浓度图进行渲染处理；基于上述渲染处理后的云层浓度图，分别对云层浓度图和阴影图进行混合处理，得到云层的颜色值和地形的颜色值，使预设场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信；可以使场景中模型和几何体呈现的各种光照的作用效果，使得场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信；从而可以克服现有技术中处理速度慢、实时性差和模拟效果差的缺陷，以实现处理速度快、实时性好和模拟效果好的优点。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中顶点着色器和像素着色器的数据处理流程图；

图2为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中美术人员预定义的浓度云层图；

图3为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中权重因子为0.82时，云层的浓度情况图；

图4为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中权重因子为0.11时，云层的浓度情况图；

图5为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中光线透过大气层到观察者示意图；

图6为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中屏幕空间下计算云层颜色值流程图；

图7为本发明基于屏幕空间实时的体积云计算方法中屏幕空间下计算地形颜色值流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

根据本发明实施例，如图1-图7所示，提供了一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法，能实时展现的体积云效果。

近年来，GPU性能的不断提高以及可编程性的发展，人们开始将图形流水线的某些处理功能以及某些图形的算法从中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU）转向GPU，主要体现在中，小规模实时图形图像中，为了满足这种图形动态的真实感，本发明技术方案在模拟云的过程中采用了可编程的GPU加速技术。

目前GPU图形硬件的一些新的特征，这些特征包含一下几个方面，我们也是从这些先进的特征中最大挖掘GPU的能力：

⑴在顶点和像素级别中提供了灵活的可编程性。

⑵在顶点和像素级别都支持了IEEE32位的浮点运算

⑶支持多遍绘制的操作，避免了多次的CPU和GPU之间的数据交换

⑷支持渲染到纹理的功能，避免了计算结果拷贝到纹理比较费事的过程

⑸可以将纹理作为内存使用。

从图1显示的GPU数据处理流程图中，我们可以看出本发明的技术方案是对像素着色器进行编程来实现体积云的效果，具体说明如下：

首先，根据GPU性能的特点，我们是采用从已有的二维图像中提取信息并在二维空间建模，生成云的浓度图（如图2所示）。将其映射在天空顶模型上，这种建模的优点是建模速度快，效率高。具体的做法，美术人员绘制一个带有颜色等级信息的浓度云层图，而通过这个浓度值表示云层的颜色来实现光照效果的近似。这个浓度图是被用来渲染到离屏的渲染目标上。

然后像素着色器（shader）采样云图中像素信息与图3中预定义的云量（cloud cover）权重因子相乘，这个权重因子我们可以用滑块来调节，权重越大，云层越厚，权重越小云层越稀薄。如图3是我们调节权重因子为0.82时，云层浓度比较厚；如图4是我们调节权重因子为0.11时，云的浓度比较薄。

其次对浓度图模糊处理，对于模糊的处理是一个必需的步骤，这个模糊权重因子的衰减是根据距离太阳的远近来决定的。我们把云层到观察者距离记作为d：

；

其中，R表示地球的半径，h表示大气层厚度，是光照方向与地平线的夹角。

根据这个距离d会计算得到云层中该像素点uv偏移。当距离越小的时候，偏移越大。否则，偏移越小。然后根据uv偏移计算权重。我们采样了云层周围的16个像素以及值的权重。是光强的衰减因子。根据云层该点距观察者的距离的常量来确定权重值。然后对这个浓度云层图像素进行模糊。

在三维空间中天空、云层、还有场景中的其他的几何体的最终是要成像到观察平面上的，为了在屏幕空间逐一计算光强度，需要考虑光源散射到给定像素的光强度以及在光线的传播路径中是否出现遮挡的现象，这里我们引入了[Hoffman and Preetham 02]的光散模型，如公式（1）所示：

公式（1）中，s是光线透过大气层到观察着的距离，是云层的颜色，是云层的散射颜色，是光线到该点传播路径与太阳光的夹角，是太阳光强度，是光强的衰减因子，是结合了米利散射和瑞利散射角度的散射系数，描述了太阳光直接传播到人眼的光照，是由散射作用后传入人眼的光照。

云层的模糊的效果是云层的颜色和散射颜色做lerp插值计算得来，其中云层的颜色是将环境光颜色信息和浓度图颜色信息相互叠加的结果，散射颜色吉米散射和瑞利散射乘以散射因子在加上散射常量。这个权重值是由是散射计算公式演变而来，我们把公式(1)变形为公式（2）：

公式（2）中，这个公式符合权重的插值公式，s是计算光线透过大气层到观察者的距离。

当光源与人眼之间存在遮挡物时，光的传播受到阻碍。为了使模拟的云层更加的真实，我们引入了下列公式（3）：

公式（3）中，shadow是一个投影的术语，它表示云层投射到地面的阴影，是通过一个不同的衰减的权重因子和存储在浓度云层图中的一个通道信息计算得到阴影图。尽管我们渲染的这个阴影图是由云层的阴影投射的结果，但是在浓度比较高的云层下影响地形只是很小的一部分，这样就大大降低了模拟的真实性。为了解决这个问题，我们程序自定义一个常量参数C来使得浓度比较厚的云层投射到地面的颜色变暗，具体的公式为公式（4）：

这样的模拟使得云层的厚薄地方投射到地面层现不同的明暗层次。

综上所述是像素shader渲染云层需要计算三次，第一我们把美术人员预设的浓度图渲染到离屏的渲染目标。第二是我们对这个浓度图进行模糊计算，第三是将模糊的浓度图用于变形散射的云层中。

在游戏场景中为了模拟现实的自然世界，也是包含天空和地面，在游戏中这两部分处理是分开的，都有光的散射效果。为了使整个场景能够融合，我们对地面也进行了散射的计算。同理我们是根据上面得到阴影图信息可以得到阴影值、地面也受漫反射和高光的影响，我们将这个阴影值分别与漫反射值和高光值相乘得到新的地形的受光的综合值，这个综合值是受周围光照和云层散射共同影响的地形效果。然后根据地形的散射颜色值和地形颜色值计算地形的颜色值（和云层的计算一样）。最后场景中模型和几何体呈现的各种光照的作用效果，使得场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信。

本发明的技术方案是基于二维空间来模拟的体积云的渲染算法，不需要预处理操作多次和多次的渲染步骤、且适用于任意复杂度的动态场景。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，主要包括：

a、基于预设场景进行绘制，生成云层浓度图；

b、对上述生成的云层浓度图进行渲染处理；

c、基于上述渲染处理后的云层浓度图，分别对云层浓度图和阴影图进行混合处理，得到云层的颜色值和地形的颜色值，使预设场景的画面受太阳光照射下透过云层形成地面阴影更加逼真可信。

2.根据权利要求1所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括：美术人员采用从已有的二维图像中提取信息并在二维空间建模，将预设场景绘制生成包含四个通道的云层浓度图，并将该云层浓度图映射在天空顶模型上。

3.根据权利要求1或2所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，所述步骤b，具体包括：

绘制通过像素着色器采样云层浓度图中像素信息，与预先定义的云量权重因子相乘，同时通过滑块调节云层衰减因子和方向，对云层浓度图进行渲染处理后，存储在离屏的渲染目标中。

4.根据权利要求3所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，在步骤c中，对云层浓度图进行混合处理，得到云层颜色值的操作，具体包括：

c1、根据云层距离太阳的远近，决定模糊权重因子的衰减程度，对云层浓度图进行模糊处理；

c2、计算包含散射的云层颜色值，即云层颜色值和散射颜色值；

c3、将云层自身的颜色值、权重值和云层散射颜色值进行混合，得到所需的云层颜色值。

5.根据权利要求4所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，所述步骤c1，具体包括：

⑴把云层到观察者距离记作为d：

；

其中，R表示地球的半径，h表示大气层厚度，是光照方向与地平线的夹角；

⑵根据该距离d计算得到云层中像素点uv的偏移，距离越小时偏移越大，距离越大时偏移越小；

⑶根据像素点uv的偏移计算权重：采样云层周围预设数量的像素以及值的权重值，是光强的衰减因子；根据云层预设数量的像素点距观察者的距离的常量确定值权重值；

⑷基于确定的值权重值，对浓度云层图的像素进行模糊处理。

6.根据权利要求5所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，所述步骤c2，具体包括：

⑴通过引入光散模型，计算场景中云层颜色值：

引入[Hoffman and Preetham 02]的光散模型即公式（1），在屏幕空间逐一计算光强度：

在公式（1）中，s是光线透过大气层到观察着的距离，是云层的颜色，是云层的散射颜色，是光线到该点传播路径与太阳光的夹角，是太阳光强度，是光强的衰减因子，是结合了米利散射和瑞利散射角度的散射系数，是太阳光直接传播到人眼的光照，是由散射作用后传入人眼的光照；

⑵设定云层颜色和云层散射颜色的插值的权重值：

云层的模糊效果是云层的颜色和散射颜色做lerp插值计算得来，其中云层的颜色是将环境光颜色信息和浓度图颜色信息相互叠加的结果，散射颜色是吉米散射和瑞利散射乘以散射因子再加上散射常量；将公式(1)变为形由是散射计算公式演变得到的公式（2）：

；

在公式（2）中，这个公式符合权重的插值公式，s是计算光线透过大气层到观察者的距离；

⑶当光源和人眼间存在遮挡时，计算包含云层散射的颜色值：

当光源与人眼之间存在遮挡物时，光的传播受到阻碍，为了使模拟的云层更加的真实，引入公式（3）：

在公式（3）中，shadow是一个投影的术语，它表示云层投射到地面的阴影，是通过一个不同的衰减的权重因子和存储在浓度云层图中的一个通道信息计算得到阴影图；

由于上述渲染的阴影图是由云层的阴影投射的结果，但在浓度比较高的云层下影响地形只是很小的一部分，却会大大降低模拟的真实性；需要自定义一个常量参数C来使得浓度比较厚的云层投射到地面的颜色变暗，具体的公式为公式（4）：

这样的模拟使得云层的厚薄地方投射到地面层现不同的明暗层次。

7.根据权利要求6所述的基于屏幕空间实时的体积云计算方法，其特征在于，在步骤c中，对阴影图进行混合处理，得到地形颜色值的操作，具体包括：

根据在DirectX游戏开发中，包围盒是场景中用于组织模型的重要方法，用于测试场景中简单的距离测试发挥这很大的作用，在实际运用中，处于性能的考虑，我们利用简单的距离来模拟真实快速的碰撞效果；

根据场景中包围盒和云层包围盒，通过一个不同的衰减的权重因子和存储在浓度云层图中的一个通道信息计算得到阴影图；这个阴影图是描述云的浓度稀疏度，通过计算所有模型的包围盒，然后在包围盒进行正交投影，采样云层浓度图 然后计算出阴影值，分别乘以地形的漫反射和高光值，得到新的地形的漫反射和高光值，即得到新的地形的受光综合值，该新的地形的受光综合值是受周围光照和云层散射共同影响的地形效果；

根据公式（1）进行计算，得到地形包含散射的受光颜色值即地形颜色值和地形散射值；

将场景中地形是赋予贴图的漫反射贴图和高光贴图的；

这里所说的地形的自身颜色值即漫反射颜色值和高光值；

地形自身的颜色值、根据公式（2）计算得到的地形颜色和散射的插值权重值、以及地形散射颜色值进行混合，得到所需的地形颜色值。