【摘 要】
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渲染优化一直是计算机图形学中一个重要的研究话题,随着表面材质的精细化和全局光照技术的推进,为了适应越来越高的渲染性能需求,除了图形处理硬件需要在不断升级之外,渲染算法中的优化可显得尤为重要。遮挡剔除是渲染优化的其中一种方法,在早期的研究至今一直保持较高的研究热度。预计算遮挡剔除方法拥有运行时剔除过程低CPU消耗的特点,对于移动端平台的大型场景渲染可以在极低开销下获得性能提升。方法需要先对场景进行区
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渲染优化一直是计算机图形学中一个重要的研究话题,随着表面材质的精细化和全局光照技术的推进,为了适应越来越高的渲染性能需求,除了图形处理硬件需要在不断升级之外,渲染算法中的优化可显得尤为重要。遮挡剔除是渲染优化的其中一种方法,在早期的研究至今一直保持较高的研究热度。预计算遮挡剔除方法拥有运行时剔除过程低CPU消耗的特点,对于移动端平台的大型场景渲染可以在极低开销下获得性能提升。方法需要先对场景进行区域网格划分,并提前计算每个网格的潜在可见集,在实时渲染时根据相机所在网格的潜在可见集进行剔除。文章将预计算遮挡剔除进行系统化,基于场景的地形高程信息和自顶向下的四叉方法提供区域网格的自动化划分方法,扩展支持多种渲染方法和模型筛选自定义规则,提供系统流程控制和多个集成工具,并在可见性判定过程中通过对被遮挡物计算单轴方向性包围盒,使用基于体积到体积的改进光线点采样方法,使用低差异序列改进随机过程,针对多核处理器进行并行化等方法对传统方法进行改进,提高了剔除率和预计算性能。经过实验,在一个相机活动区域为64万平方米的场景中对步行视角进行10分钟的预计算遮挡剔除,场景的平均剔除率可以达到70.7%,在未压缩情况下可见性数据仅占用3.7MB存储空间,且遮挡剔除的正确性在99.94%以上。在视锥体剔除的配合下,总体剔除率可以达到95%,即系统可以在极低消耗下,给带来可靠的高优化效果。
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