基于最新图形处理器的图形引擎技术研究

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本论文来源于“分布式、智能化虚拟训练系统”课题。该训练系统对三维仿真视景的真实性和实时性都有很高的要求。而传统的仿真引擎Vega,Vtree存在着效率低,缺乏灵活性等缺点,严重影响系统的性能。针对这种问题,本论文以三维图形管线处理过程为线索,对基于最新可编程图形处理器的图形引擎技术进行了系统的研究。论文的主要工作和创新性成果包括: 1.在图形管线的应用程序阶段,本文成功的采用BSP树组织空间数据结构,实现了大数据量场景的视锥裁减技术,从而解决了大数据量场景实时绘制问题。并且本文还利用了图形处理器中最新的一个特性——instance技术,对三维场景中大量具有相同几何特性的物体的绘制进行了加速。这些策略,具有一定的创新性和工程参考价值。 2.在图形管线的几何处理阶段,论文对视景仿真中最为重要的三维地形快速绘制算法和海洋仿真算法做了深入的研究。提出了一种新的基于透视投影自适应网格及顶点纹理特性的大规模地形绘制算法,与传统算法相比,该算法大大的降低中央处理器的负担,具有更大的地形数据吞吐量和更加稳定的帧速率。而在海水仿真研究中,对Jerry Tessendorf经典的基于2维FFT算法作了改进的算法工作,提出了分频率处理的思想,大大地减小了原有算法的运算量。 3.在图形管线的光栅化处理阶段,本文对实时光照技术和纹理技术进行了具体的研究。使用顶点着色器和像素着色器实现了多种能够极大的增强图形真实性效果的算法。并且本论文还创造性的提出了广义材质库的概念,这种广义材质能给使用图形引擎丌发人员带来了极大的便捷。
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