【摘 要】
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随着计算机技术的迅猛发展,虚拟现实技术已经被应用在很多领域,同时对图形生成的真实感和实时性两个方面都提出了极高的要求。对于静态的文物场景来说,采用预计算渲染技术能
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随着计算机技术的迅猛发展,虚拟现实技术已经被应用在很多领域,同时对图形生成的真实感和实时性两个方面都提出了极高的要求。对于静态的文物场景来说,采用预计算渲染技术能够在保证真实感的基础上提高实时渲染的速度,但却需要进行大量的预计算操作。论文工作围绕静态场景预计算渲染加速问题展开,主要包括以下几点:
首先,研究和设计基于特征基的预计算渲染框架。采用基于场景图元分布情况的特征基函数,在保证渲染效果的前提下,尽量减少预处理的时间,提高了预计算的性能。
其次,提出了基于GPU的并行预计算加速算法。采用KD树空间划分技术加速预处理中的光线求交运算,并利用启发式剖分方法进一步优化KD树的性能。在GPU上应用蒙特卡罗积分法,对预处理中的积分运算进行并行计算,从而极大地提高了预计算的效率。
最后,根据以上的算法实现了基于CUDA的快速预计算渲染系统,并对实际运行性能进行验证分析。
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