交互可视化和大规模3D模型的浏览,是很多科学和工程学科的重要组成部分,并且在科学仿真,教育和娱乐应用等领域变得越来越重要。但是在所有这些领域中,其都面临着一个不可避免的问题,就是数据的爆炸性增长。尽管硬件的计算能力和图形处理能力都在不断增加,研究人员已经意识到在可预见的将来仅靠图形硬件的发展还是无法处理任意规模的数据。虽然持续增长的计算能力可以让用户产生更多更复杂的数据集,但内存带宽的增长速度远远小于处理能力的增长速度,因此其正逐渐变成处理大规模数据时的主要瓶颈。为克服这种局限,研究人员提出了许多输出敏感的(output-sensitive)绘制算法。这些方法除了需要out-of-core的数据管理以处理大于主存的数据集或使应用程序能获取存储在远程服务器上的数据外,还需要集成过滤技术以尽可能有效地滤除那些对特定图像没有作用的数据。本文提出了一种面向交互编辑的大规模实时绘制系统的设计与实现方法,其不仅可以实现静态大规模数据的实时绘制,还能使用人体感知输入设备对场景模型进行交互式编辑操作,实现虚拟装配、虚拟规划等交互式虚拟现实应用。系统集成了包括几何简化技术、层次细节技术、遮挡剔除技术在内的多种输出敏感算法,以及out-of-core相关技术、缓存无关的数据布局技术(cache-oblivious datalayout)、数据压缩技术等数据管理和优化技术来克服大规模数据的实时绘制中可能出现的各种瓶颈和性能问题。此外,本文还引入了一种分布式简化系统来提供接近实时的在线简化能力,以支撑对大规模场景模型的交互式编辑操作的同时保持实时的绘制能力。特别地,系统在设计时就考虑到了并行绘制的要求,提供了相应接口用于并行绘制引擎,因此系统可以不加任何修改地移植到并行绘制系统中。