CN110889889A - 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 - Google Patents
应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110889889A CN110889889A CN201911101669.9A CN201911101669A CN110889889A CN 110889889 A CN110889889 A CN 110889889A CN 201911101669 A CN201911101669 A CN 201911101669A CN 110889889 A CN110889889 A CN 110889889A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- display device
- immersive display
- oblique photography
- edge
- flight simulation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 26
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 21
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 208000003028 Stuttering Diseases 0.000 abstract description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 8
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/04—Texture mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明属于仿真显示技术领域，公开了应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，包括：按照倾斜摄影测量的既定路线，在路线上的每一个节点处对飞行仿真视景内容进行上下左右前后六个面的全方位视景内容录制；通过全景纹理映射技术，将六个方向的视景内容合成对应节点飞行仿真视景全景图；将所述飞行仿真视景全景图加载到沉浸式显示设备。本发明以解决倾斜摄影建模数据在沉浸式显示设备中观看时产生的卡顿、延迟的问题。
Description
技术领域
本发明属于仿真显示技术领域，尤其涉及应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法。
背景技术
大规模自然场景的高精度自动建模是飞行模拟机视景系统亟待解决的重要问题，航空倾斜摄影建模技术实现了大尺度自然环境的建模自动化，相比较传统的建模方式具有超高分辨率，视觉效果好的特点。但由于飞行模拟机视景系统需要采用虚像系统或虚拟现实头盔等沉浸式显示设备，倾斜摄影建模数据的顶点分布不均匀，渲染效率负载不平衡导致在沉浸式显示设备中漫游卡顿。具体地，当戴上虚拟现实头盔，头部发生转动时，虚拟现实头盔需要重新进行定位和计算对应的视景内容并加载显示。然而飞行仿真视景中自然场景复杂度较高，内容数据量很大，需要非常强大的硬件支持，即使采用先进的场景调度算法，依然很难避免由于计算机计算能力有限引起的画面卡顿问题。
发明内容
本发明提供了应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，以解决倾斜摄影建模数据在沉浸式显示设备中观看时产生的卡顿、延迟的问题。
本发明的技术方案：应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，包括：按照倾斜摄影测量的既定路线，在路线上的每一个节点处对飞行仿真视景内容进行上下左右前后六个面的全方位视景内容录制；通过全景纹理映射技术，将六个方向的视景内容合成对应节点飞行仿真视景全景图；将所述飞行仿真视景全景图加载到沉浸式显示设备。
进一步，所述全景纹理映射技术选用立方体面全景映射。
进一步，所述沉浸式显示设备通过外存算法加载所述飞行仿真视景全景图。
进一步，在所述飞行仿真视景全景图加载到所述沉浸式显示设备前：
将所述飞行仿真视景全景图交给片段着色器处理；
所述片段着色器进行提取和平滑处理；
将平滑处理后的全景图合成飞行仿真视景全景空间；
将所述飞行仿真视景全景空间加载到沉浸式显示设备中。
进一步，所述片段着色器的平滑处理选用快速近似抗锯齿FXAA算法。
进一步，对所述片段着色器的边缘进行标记，所述FXAA算法对片段着色器标记的边缘进行平滑处理。
进一步，所述FXAA算法对所述边缘平滑处理的具体流程如下：
S1：检测边缘像素，判断是否需要进行FXAA算法出来；
S2：确定所述边缘像素之后，估算梯度并计算边缘方向；
S3：判断边缘面；
S4：开始迭代探索边缘边界，直到达到边界或者迭代上限停止；
S5：计算取得偏移量；
S6：根据所述偏移量，偏移纹理坐标并进行纹理数据读取。
进一步，所述沉浸式显示设备选用Oculus Rift DK2。
与现有技术相比，本发明的有益效果：1、利用全景视景实时生成技术对海量倾斜摄影模型进行预处理，通过纹理映射技术构建视景生成内容。使用沉浸式显示设备，当头部发生转动时，根据头部位置的方向和角度直接获取对应的视景内容，无需再次实时计算后进行调度，有效地避免实时视景跳读计算量过大，从而解决大规模自然场景在沉浸式设备中实时调度引起的延迟或卡顿问题。
2、纹理映射技术采用立方体面全景映射，为保证全方位视景的观看效果，避免模型的扭曲和变形。
3、由于目前沉浸式显示设备分辨率不足，大规模自然场景在沉浸式显示设备中渲染及显示过程中，图像显示质量及全方位视景沉浸视觉效果无法保证，锯齿感和颗粒感严重，所以，本发明以提高视景图像分辨率为目标，对倾斜摄影建模中的全景图进行平滑处理。
4、采用快速近似抗锯齿FXAA算法对全景图进行平滑处理，简单且快速高效。并且，在FXAA的基础上做了边缘标记工作，在片段着色器中直接对标记边缘进行FXAA平滑处理，摆脱硬件限制，根据感兴趣区域局部处理，提升效率，取得了良好的平滑效果，达到提高观看视景内容质量的目的。
5、通过外存算法将飞行仿真视景全景图加载到沉浸式显示设备中，以解决在大规模场景当中，存在场景数据量过大无法一次性调入内存的情况，有效避免了大规模场景仿真数据量庞大导致的内存不够的问题，同时为了能快速、方便地开发出优秀的全景实时交互内容，使用适合开发这类内容的全景交互实时绘制平台。
6、采用Oculus Rift DK2进行飞行仿真视景漫游，以达到更好的360度沉浸体验感受。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的逻辑框图；
图2是实施例一提供的全景空间内一个视点观察到的六个面；
图3是图2中视点空间立方体展开图；
图4是实施例一中漫游过程中沉浸式显示设备中场景手机拍摄示例展示图；
图5是本发明实施例二中提供的逻辑框图；
图6是实施例二提供的FXAA算法对边缘平滑处理的逻辑框图；
图7是实施例二提供的当前片段及其周围像素情况；
图8是实施例二提供的判断边缘像素逻辑代码流程图；
图9是实施例二提供的当前片段相邻像素方位指定图；
图10是实施例二提供的判断边缘像素的方向逻辑代码流程图；
图11是实施例二提供的判断边缘像素边缘面逻辑代码流程图；
图12是实施例二提供的计算本地亮度平均值及纹理坐标平移逻辑代码流程图；
图13是实施例二提供的边缘探索逻辑代码流程图；
图14是实施例二提供的边缘循环探索逻辑代码流程图；
图15是实施例二提供的FXAA算法原理阐述示意图；
图16是实施例二提供的纹理坐标偏移量伪代码逻辑流程图；
图17是实施例二提供的检验边缘端点正确性逻辑代码流程图；
图18是实施例二提供的纹理坐标计算加颜色输出逻辑代码流程图；
图19是实施例二提供的边缘标记FXAA针对局部图处理前后对比图；
图20是实施例二提供的原视景图与边缘标记FXAA处理后实景图每分钟闪烁次数对比图；
图21是实施例一提供的全景实时交互绘制平台的构成。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述：
实施例一：
应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，如图1所示，包括：
步骤100：按照倾斜摄影测量的既定路线，在路线上的每一个节点处对飞行仿真视景内容进行上下左右前后六个面的全方位视景内容录制；
如图2和图3所示，每一个节点处进行六个方向(上、下、左、右、前、后)视景内容拍摄保存，每幅单方向图像保存的分辨率为1920*1920，图像大小位于1M到5M之间，即完成全景空间内容的获取。
步骤101：通过全景纹理映射技术，将六个方向的视景内容合成对应节点飞行仿真视景全景图；其中，全景纹理映射技术选用立方体面全景映射，立方体面全景映射具体过程如下：
(1)根据视点和反射物点位置，经过计算并获取经过反射之后的反射向量，假设该反射向量位于物体空间，为R(Rx，RyRz)，R＝U′-2(N′·U′)N′，其中，U′为入射点到光源的向量，N′为平面的单位法向量。
(2)根据光线反射原理及R的计算公式可以计算得到立方体顶点处反射向量，对于顶点间的区域，则需要根据顶点反射向量作线性插值获取。以单个像素为间隔递增，计算每个像素本身的反射向量。
(3)反射向量确定之后，根据反射向量计算顶点的纹理坐标。计算并比较反射向量分量绝对值，根据结果确定反射向量与立方体的相交面，然后根据如下公式计算纹理坐标S，T：
计算公式中，S，T代表纹理坐标，ma代表反射向量分量绝对值最大的值，sc和tc按照表1进行查找即可。例如，反射向量为(0.5,0.5,1)，现在计算需要的是反射向量的方向，用(2,2,4)代替进行计算。因为1是反射向量三个分量中绝对值最大的，即Rz最大，通过查表1，则该sc取+Rz，因为立方体+Rz面上，+x轴方向与纹理坐标+u的方向指向一致，同理，在+Rz面上，+y与-t指向一致。查表1获取sc、st的值，然后就可以将纹理坐标规范出来到(0,1)区间内，就得到了纹理坐标S，T。
表1立方体反射向量与纹理坐标的对应关系查询表
| 立方体面 | sc | tc | ma |
| +R<sub>x</sub> | -R<sub>z</sub> | -R<sub>y</sub> | R<sub>x</sub> |
| -R<sub>x</sub> | +R<sub>z</sub> | -R<sub>y</sub> | R<sub>x</sub> |
| +R<sub>y</sub> | +R<sub>x</sub> | +R<sub>z</sub> | R<sub>y</sub> |
| -R<sub>y</sub> | +R<sub>x</sub> | -R<sub>z</sub> | R<sub>y</sub> |
| +R<sub>z</sub> | +R<sub>x</sub> | -R<sub>y</sub> | R<sub>z</sub> |
| -R<sub>z</sub> | -R<sub>x</sub> | -R<sub>y</sub> | R<sub>z</sub> |
步骤102：将飞行仿真视景全景图加载到沉浸式显示设备。
沉浸式显示设备通过外存算法加载飞行仿真视景全景图，外存算法是指，在读入数据的过程中，数据可以同时被被调入到沉浸式显示设备的内存和硬盘，内存和硬盘能够实时交互。由于在大规模场景仿真当中，经常存在场景数据量过大无法一次性调入内存的情况，外存算法有效地解决大规模场景仿真数据庞大导致的内存不够的问题。
具体地，计算机运行的过程中，绘制的同时对下一视点进行预测并利用多线程技术预先从外存调度可能需要的数据。增量式数据更新，采用局部数据页动态更新算法，根据视点与数据页几何中心偏移量，实现大规模场景实时漫游，并采用多线程将更新的数据预先从硬盘读入内存，减缓延迟现象。
沉浸式显示设备选用Oculus Rift DK2。如图4所示，通过手机拍摄沉浸式显示设备的目镜面显示的随头部位置及方向变换看到的不同场景图。
对于纹理映射的现有技术中，主要有球面、柱面以及立方体面全景映射，由于球面全景映射扭曲变形，柱面全景映射的上下底视野受到极大限制，因此最终选择立方体面全景映射来完成全方位视景内容映射过程，此方案建立的立方体模型全景空间由六张正方形纹理构成，完成对称的正方体模型，便于全方位图像数据存储及屏幕显示。
上述方法，解决了倾斜摄影建模数据在沉浸式显示设置中观看时产生的卡顿、延迟的问题，利用全景视景实时生成技术对海量倾斜摄影模型进行预处理，通过纹理映射技术构建视景生成内容，有效地避免实时视景调度计算量过大的问题。
同时为了能快速、方便地开发出优秀的全景实时交互内容，必须使用适合开发这类内容的全景交互实时绘制平台。全景交互实时绘制平台就是为这类内容而设计的开发平台。全景实时交互绘制平台是由三个子系统平台构成：全景实时渲染子系统、群体交互子系统、大规模校正融合子系统，其系统的整体结构图如图21所示。
全景实时渲染子系统：全景实时渲染子系统负责根据本地资源与实时交互的分析结果对虚拟场景进行渲染，其中包含了并行绘制模块、自然环境模块、骨骼动画模块、高级粒子模块、三维音效模块等。
群体交互子系统：群体交互子系统实时的感知各个个体的行为(运动、声音)，并对获得的信息进行处理，其中包含了容错匹配模块、自适应降噪模块、互动控制信号识别模块。
大规模校正融合子系统：大规模矫正融合子系统包含几何校正模块、色彩校正模块与边缘融合模块。
实施例二：
目前的沉浸式显示设备分辨率多为1080*1200，双目合在一起为2160*1200，其分辨率有限，观看过程中极易产生锯齿感和颗粒感，使得大规模自然场景在沉浸式显示设备中的漫游效果受到极大的影响，以下将解决大规模自然场景在沉浸式显示设备显示过程中存在观看画质不佳的问题。
本实施例二与实施例一的区别在于，如图5所示，在进行上述步骤103前，即在飞行仿真视景全景图加载到所述沉浸式显示设备前：
步骤200：将飞行仿真视景全景图交给片段着色器处理；
步骤201：片段着色器进行提取和平滑处理。
片段着色器的平滑处理选用快速近似抗锯齿FXAA算法。且对片段着色器的边缘进行标记，所述FXAA算法对片段着色器标记的边缘进行平滑处理，如图6所示，FXAA算法对边缘平滑处理的具体流程如下：
S1：检测边缘像素，判断是否需要进行FXAA算法出来，判断过程如下：
如图7和图8所示，计算当前片段以及和它直接相邻的四个邻居的亮度值，检测边缘。在本实施例中，当前片段为图7的上方图片中位于中心数字0的像素。
从上述的亮度值中，获得最大亮度值(lumaMax)以及最小亮度值(lumaMin)，将两者相减，获得亮度对比差值(lumaRange)；
当亮度对比差值在预设的阈值(EDGE-THRESHOLD-MAX)内，FXAA算法就不需要被执行平滑处理；当亮度对比差值超过了预设的阈值(EDGE-THRESHOLD-MAX)，FXAA算法就执行平滑处理；当亮度对比差值低于一定阈值(EDGE-THRESHOLD-MIN)时，FXAA算法也不需要被执行平滑处理。在本实施例中，阈值取值为EDGE-THRESHOLD-MAX＝0.125；EDGE-THRESHOLD-MIN＝0.0312。
在本实施例中，当最大亮度值为1，最小亮度值为0，所以亮度差值为1，因为1>max(1*0.125,0.0312)，所以需要进行FXAA处理。
S2：确定边缘像素之后，估算梯度并计算边缘方向。
针对检测出来的边缘像素，需要再次通过计算确定该边缘是水平方向(edgeHorizontal)还是垂直方向(edgeVertical)。为了确定边缘的方向，如图9所示，需要计算中心像素的亮度以及它周围的8个像素来计算亮度差值，计算公式如下：
水平方向：
|(upleft-left)-(left-downleft)|+2*|(up-center)-(center-down)|+|(upright-right)-(right-downright)|
垂直方向：
|(upright-up)-(up-upleft)|+2*|(right-center)-(center-left)|+|(downright-down)-(down-downleft)|
如图10所示，通过比较水平与垂直梯度差值以确定边缘方向。在本实施例中，edgeHorizontal＝|-2*0+0+1|+2*|-2*0+0+1|+|-2*0+1+0|＝4，edgeVertical＝|-2*0+0+0|+2*|-2*1+1+1|+|-2*0+0+0|＝0。因此，边缘的方向是水平的。
S3：判断边缘面。
如图11和图12所示，在确定边缘是水平或者垂直之后，判断该边缘是位于像素的哪一面，比如是在像素的上侧或者下侧，左侧或者右侧。由于当前像素未必一定刚好在边缘的边界处，就需要判断边缘的方向，正交于边缘方向的地方为边缘的边界。针对当前像素，计算该像素所有面的梯度变化，梯度差值(gradient)最大的地方为边缘的边界。
在本实施例中，gradient1＝0-0＝0，gradient2＝1-0＝1，因此像素上方的亮度梯度较大，且经计算得gradientScaled＝0.25；最后，沿着这个方向按照半个像素的间隔进行移动并计算此像素点平均本地亮度(lumaLocalAverage)，即lumaLocalAverage＝0.5*(1+0)＝0.5。
S4：开始迭代探索边缘边界，直到达到边界或者迭代上限停止。
如图13所示，确定边缘像素以及边缘的方向之后，沿着边缘所在轴线作边缘边界探索。同时在两个方向上以一个像素为单位探索间隔进行，计算新坐标点对应的像素亮度，与上一步计算得出的平均本地亮度进行对比。如图14所示，如果变化大于亮度梯度变化阈值(gradietScaled)，就已经探索到了对应方向的边缘边界，否则，继续增加偏移量(offset)继续探索。
在本实施例中，当lumaEnd1＝0.5-0.5＝lumaEnd2＝0.0<gradientScaled，其中，采用0至1之间的浮点数纹理坐标来获取纹理图像对应像素数据，纹理过滤模式采用的是双线性滤波，即为0.5，双线性过滤器则是利用像素周围四个临近的邻居像素点作双线性插值，求平均结果作为最终的采样值，通过双线性过滤之后，像素之间的过渡更加平滑。此时，需要继续向两边探索，直到两个方向都满足判断条件，即达到了边缘的两端，或者达到了预先设定的迭代次数(ITERATIONS)。为了加快边缘边界探索速度，可以在第n次迭代之后增加探索的间隔像素点。
当lumaEnd1和lumaEnd2刚好在边缘的边界处，纹理坐标uv1，uv2刚好是对应的纹理坐标。如图15所示，当lumaEnd1＝1-0.5＝0.5≥gradientScaled，左侧探索已经到达了边缘的边界处；对于右侧，需要再迭代两次才能满足条件。
S5：计算取得偏移量。
如图16所示，通过两个方向分别抵达的纹理坐标计算距离，并且找到最近的端点，并得到最近端点占整个边缘长度的比值。通过大概猜测到目前像素是位于边缘的中间部位还是距离某个端点比较近，距离某个端点越近，就说明最后得到的纹理坐标偏移量越大。
在本实施例中，distance1＝2，distance2＝4，因此边缘的左边界端点距离中心像素比较近，且pixeOffset＝-2/6+0.5＝0.1666。
如图17所示，检验边缘端点的正确性，保证得到的端点的亮度变化和当前像素的亮度是连贯的，否则可能就探索得太远。针对本实施例中选择的中心像素的亮度，最后的亮度不是负数，而且(0.5<0.0)！＝isLumaCenterSmaller，因此偏移量的计算有效。
S6：根据偏移量，偏移纹理坐标并进行纹理数据读取。
如图18所示，完成上述步骤后，只需要根据垂直于边缘的方向进行偏移纹理坐标，并进行纹理数据读取即可。
在本实施例中，最终的亮度强度值为0.1666*1+(1-0.1666)*0≈0.1666。
通过判断是否存在单点高亮像素或者过暗像素的情况，如果存在，便需要做平滑处理。
步骤202：将平滑处理后的全景图合成飞行仿真视景全景空间。
步骤203：将飞行仿真视景全景空间加载到沉浸式显示设备中。
实验效果：
如图19所示，边缘标记FXAA为本方案采用的优化FXAA，从中，可以得知视景图像中的边缘被平滑处理后，当通过沉浸式显示设备进行飞行仿真视景漫游的过程中，颗粒感和锯齿感被改善。并且本方案提出的对片段着色器的边缘标记FXAA快速近似抗锯齿出来图片的速度快，更大程度上解决倾斜射影数据在沉浸式设备中实时显示存在的卡顿问题。如图20所示，优化前飞行仿真视景每分钟的闪烁次数在30到60次范围内波动，优化后飞行仿真视景每分钟的闪烁次数在0到10次范围内波动，且相对稳定，不会有大范围的波动。可见通过边缘标记FXAA平滑处理之后飞行仿真视景的走样效果得到了很好的平滑处理，最终使得飞行仿真视景内容的质量得到了提升。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，包括：
按照倾斜摄影测量的既定路线，在路线上的每一个节点处对飞行仿真视景内容进行上下左右前后六个面的全方位视景内容录制；
通过全景纹理映射技术，将六个方向的视景内容合成对应节点飞行仿真视景全景图；
将所述飞行仿真视景全景图加载到沉浸式显示设备。
2.根据权利要求1所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，所述全景纹理映射技术选用立方体面全景映射。
3.根据权利要求1所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，所述沉浸式显示设备通过外存算法加载所述飞行仿真视景全景图。
4.根据权利要求1、2或3所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，在所述飞行仿真视景全景图加载到所述沉浸式显示设备前：
将所述飞行仿真视景全景图交给片段着色器处理；
所述片段着色器进行提取和平滑处理；
将平滑处理后的全景图合成飞行仿真视景全景空间；
将所述飞行仿真视景全景空间加载到沉浸式显示设备中。
5.根据权利要求4所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，所述片段着色器的平滑处理选用快速近似抗锯齿FXAA算法。
6.根据权利要求5所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，对所述片段着色器的边缘进行标记，所述FXAA算法对片段着色器标记的边缘进行平滑处理。
7.根据权利要求6所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，所述FXAA算法对所述边缘平滑处理的具体流程如下：
S1：检测边缘像素，判断是否需要进行FXAA算法出来；
S2：确定所述边缘像素之后，估算梯度并计算边缘方向；
S3：判断边缘面；
S4：开始迭代探索边缘边界，直到达到边界或者迭代上限停止；
S5：计算取得偏移量；
S6：根据所述偏移量，偏移纹理坐标并进行纹理数据读取。
8.根据权利要求1所述的应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法，其特征在于，所述沉浸式显示设备选用Oculus Rift DK2。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911101669.9A CN110889889A (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911101669.9A CN110889889A (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110889889A true CN110889889A (zh) | 2020-03-17 |
Family
ID=69747299
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911101669.9A Pending CN110889889A (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110889889A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113706712A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-26 | 武汉天恒信息技术有限公司 | 基于ar技术快速搭建变电站场景的方法及系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106446351A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-22 | 郑州捷安高科股份有限公司 | 一种面向实时绘制的大规模场景组织与调度技术及仿真系统 |
| CN106710362A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-24 | 中航华东光电（上海）有限公司 | 使用虚拟现实设备进行的飞行训练方法 |
| CN106899782A (zh) * | 2015-12-17 | 2017-06-27 | 上海酷景信息技术有限公司 | 一种实现交互式全景视频流地图的方法 |
| CN107483771A (zh) * | 2017-06-13 | 2017-12-15 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种图像生成的方法和图像显示装置 |
| CN108267154A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-07-10 | 城市生活（北京）资讯有限公司 | 一种地图显示方法及装置 |
| CN108830939A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-16 | 杭州群核信息技术有限公司 | 一种基于混合现实的场景漫游体验方法及体验系统 |
| CN109242967A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-18 | 云南电网有限责任公司曲靖供电局 | 一种三维地形渲染方法及装置 |
| CN109326171A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-02-12 | 四川大学 | 模拟器视景显示延迟测试系统 |
-
2019
- 2019-11-12 CN CN201911101669.9A patent/CN110889889A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106899782A (zh) * | 2015-12-17 | 2017-06-27 | 上海酷景信息技术有限公司 | 一种实现交互式全景视频流地图的方法 |
| CN106446351A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-22 | 郑州捷安高科股份有限公司 | 一种面向实时绘制的大规模场景组织与调度技术及仿真系统 |
| CN106710362A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-24 | 中航华东光电（上海）有限公司 | 使用虚拟现实设备进行的飞行训练方法 |
| CN107483771A (zh) * | 2017-06-13 | 2017-12-15 | 青岛海信电器股份有限公司 | 一种图像生成的方法和图像显示装置 |
| CN108267154A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-07-10 | 城市生活（北京）资讯有限公司 | 一种地图显示方法及装置 |
| CN108830939A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-16 | 杭州群核信息技术有限公司 | 一种基于混合现实的场景漫游体验方法及体验系统 |
| CN109242967A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-01-18 | 云南电网有限责任公司曲靖供电局 | 一种三维地形渲染方法及装置 |
| CN109326171A (zh) * | 2018-08-07 | 2019-02-12 | 四川大学 | 模拟器视景显示延迟测试系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 邵鹏 等: "一种后处理式的改进抗锯齿算法", vol. 45, no. 45, pages 218 - 225 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113706712A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-26 | 武汉天恒信息技术有限公司 | 基于ar技术快速搭建变电站场景的方法及系统 |
| CN113706712B (zh) * | 2021-08-26 | 2023-07-14 | 武汉天恒信息技术有限公司 | 基于ar技术快速搭建变电站场景的方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109003325B (zh) | 一种三维重建的方法、介质、装置和计算设备 | |
| Wei et al. | Fisheye video correction | |
| US7463261B1 (en) | Three-dimensional image compositing on a GPU utilizing multiple transformations | |
| JP5111638B2 (ja) | パラメトリック曲線をより小さなサブパッチに分割する装置およびその方法 | |
| CN111243071A (zh) | 实时三维人体重建的纹理渲染方法、系统、芯片、设备和介质 | |
| JP3052681B2 (ja) | ３次元動画像生成装置 | |
| CN108986195B (zh) | 一种结合环境映射和全局光照渲染的单镜头混合现实实现方法 | |
| US7126600B1 (en) | Method and apparatus for high speed block mode triangle rendering | |
| EP3367334B1 (en) | Depth estimation method and depth estimation apparatus of multi-view images | |
| CN108805971B (zh) | 一种环境光遮蔽方法 | |
| CN109523622A (zh) | 一种非结构化的光场渲染方法 | |
| CN110908510A (zh) | 一种倾斜摄影建模数据在沉浸式显示设备中的应用方法 | |
| US20220375152A1 (en) | Method for Efficiently Computing and Specifying Level Sets for Use in Computer Simulations, Computer Graphics and Other Purposes | |
| CN110245199A (zh) | 一种大倾角视频与2d地图的融合方法 | |
| US20050035961A1 (en) | Method and system for providing a volumetric representation of a three-dimensional object | |
| Rosen | Rectilinear texture warping for fast adaptive shadow mapping | |
| CN116363290A (zh) | 一种用于大规模场景三维重建的纹理贴图生成方法 | |
| CN110889889A (zh) | 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 | |
| US20220392121A1 (en) | Method for Improved Handling of Texture Data For Texturing and Other Image Processing Tasks | |
| CN112002019B (zh) | 一种基于mr混合现实的模拟人物阴影的方法 | |
| Rückert et al. | FragmentFusion: a light-weight SLAM pipeline for dense reconstruction | |
| Kolhatkar et al. | Real-time virtual viewpoint generation on the GPU for scene navigation | |
| Chen et al. | A quality controllable multi-view object reconstruction method for 3D imaging systems | |
| CN117557740B (zh) | 三维模型分割层级切换方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Hao et al. | Image completion with perspective constraint based on a single image |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |