倾斜摄影（Oblique Photography）突破了传统的正射摄影只能以垂直角度进行拍摄的局限,同时从一个垂直、多个倾斜的不同角度采集影像,并经过定位、融合、建模等处理可以生成真实的三维场景模型,从而成为智慧城市、地理信息系统和灾情检测等领域中城市场景可视化环节的重要技术。由于倾斜摄影往往用于进行大规模场景的三维重建,其所获得的三维模型在数据量上能达到GB甚至TB级别。在实际应用中,通常采取把模型数据部署在服务器端,渲染功能部署在客户端的客户端-服务器（Client-Server,C/S）架构,以方便模型的统一管理以及知识产权保护等。因此,针对大规模倾斜摄影场景,研究其在C/S架构下的实时渲染技术,对倾斜摄影在不同领域的普及有重大意义。本文以基于网络的倾斜摄影场景实时渲染为研究对象,详细分析了现有的多细节层级（Levels of Detail,LOD）相关技术和解决方案,在充分研究现有连续LOD层级算法的基础上,提出采用点云为基本图元构建倾斜摄影场景的LOD层级,并提出基于点云LOD的渐进式渲染算法。本文算法的核心思想是:在基于C/S架构的网络应用中,在服务器端传输点云数据前,对经过预处理的点云按可见性顺序排序后再流式传输至客户端,而客户端从接收到场景数据时就将已传输的数据提交至渲染管线以提升视觉效果。针对上述过程中存在的问题,本文进一步提出了基于飞溅（Splatting）算法的多LOD层级混合渲染算法。相比已有算法,本文算法解决了在宽带受限的不稳定网络环境中,场景地形块的LOD层级切换滞后和跳变的问题。具体而言,本文的主要工作包括:·采用点云作为基本图元构建LOD层级。点云中的顶点具有独立性与完整性,允许在传输和渲染阶段对LOD叶子节点进行更细粒度的处理,是本文其他改进的重要基础。·提出多LOD层级混合渲染算法。针对仅完成部分传输的高精度数据无法对视觉效果做出贡献的问题,本文提出一种多LOD层级混合渲染算法,将仅完成部分传输的高精度数据和完整的低精度数据进行混合渲染,使部分高精度数据中的特征能得到及时有效的表达。·提出针对点云的分块预处理和优先级排序策略。针对点云数据传输过程中,可能出现先到达客户端的顶点大量地位于当前视点背面的问题,本文对点云地形块进行基于法向量的预处理分块,并在运行时根据当前视点对点云分块进行优先级排序和传输。该策略的实现确保了优先传输的数据不会在渲染阶段被大规模剔除。实验结果表明,让仅完成部分传输的高精度数据参与渲染可以使点云层级切换及时且平滑地进行,本文进一步提出的多LOD层级混合渲染算法可以使高精度数据所包含的特征在混合渲染时得到更好的表达;数据传输方面,本文在服务器端采用的点云分块预处理和运行时的粗粒度可见性计算,可以剔除部分当前视点背面的顶点,减少总传输量。同时,针对点云分块的运行时优先级排序策略,可以在点云未传输完成前获得更好的可见顶点率和视觉效果。