【摘 要】
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针对传统的细节裁剪算法,处理粒度为面片级,无法在规定时间内快速处理顶点、面片规模数以亿计的流程工厂模型的问题,提出一种基于八叉树的大规模流程工厂模型细节裁剪算法,用于解决传统细节裁剪效率低下的问题,以保证较高的交互帧率。该方法依据组成流程工厂模型的构件体素特征以及空间特征,提出用于量化构件大小的占屏值,并结合建立的八叉场景树,依据所述占屏值近似估算一系列构件投影至屏幕所占据的像素点数量上限,从而快
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学计算机与控制学院,北京中科辅龙计算机技术股份有限公司
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针对传统的细节裁剪算法,处理粒度为面片级,无法在规定时间内快速处理顶点、面片规模数以亿计的流程工厂模型的问题,提出一种基于八叉树的大规模流程工厂模型细节裁剪算法,用于解决传统细节裁剪效率低下的问题,以保证较高的交互帧率。该方法依据组成流程工厂模型的构件体素特征以及空间特征,提出用于量化构件大小的占屏值,并结合建立的八叉场景树,依据所述占屏值近似估算一系列构件投影至屏幕所占据的像素点数量上限,从而快速判断是否裁剪。实验结果表明,所提算法简单有效,与现今主流的漫游软件在加载具有10 000根管线的工厂模
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