一種大規(guī)模三維場景的新型可見性生成方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種大規(guī)模三維場景的新型可見性計算方法。屬于虛擬現(xiàn)實、三維計 算機圖形與可視化、計算機軟件技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 大規(guī)模三維場景的可見性（visibility)分析是海量三維場景管理、組織與繪制 的重要組成部分。通過相關(guān)可見性的分析與計算可以裁減掉場景中絕大多數(shù)不可見的部 分，避免場景內(nèi)部完全暴力的可見性計算方法?？梢娦苑治鏊惴ㄍǔ嬎愕玫揭粋€潛在 可見集合（PotentialVisibleSet，PVS)，PVS是三維場景中所有物體集合的一個子集，是 用算法估算出的一個可見物體及其可見表面的集合。實際在線漫游瀏覽三維場景時，需要 繪制的并不是三維場景中的所有物體，而是出現(xiàn)在該PVS集合中的物體及其表面。如此，可 以大大減少需要進行三維場景仿真與繪制的數(shù)據(jù)總量。
[0003] 因此，如何更加快速地計算得到PVS，并且使PVS盡可能地接近實際精確的可見物 體的集合，是可見性分析與計算的根本任務(wù)。
[0004] 可見性分析與計算得到的結(jié)果分為兩種類型：保守可見性（conservative)和近 似可見性（approximate)。如果通過可見性計算得到的是保守可見集合，則它至少包含了 所有的可見物體，同時還會保留一些多余的但實際并不可見的物體。利用該類型可見性信 息進行繪制時可以保證繪制結(jié)果的準確性，但會犧牲一定的繪制速度；如果得到的是近似 可見集合（approximatevisibilityset)，則該集合只是精確可見集合（exactvisible set)的一個部分，它不能保證包含所有的可見物體，利用該類型可見性信息進行繪制時不 能保證繪制的結(jié)果的準確性。為了能夠計算獲得近似可見集合，兩種類型的方法常被采用： 采樣方法（sampling)和激進方法（aggressivemethod)。采樣方法利用隨機的或者制定好 的采樣策略來估算可見集合，期望得到的結(jié)果盡量不錯過可見物體，此方法犧牲了結(jié)果的 準確性，換來了實施方法的速度和方便性。而激進方法（aggressivemethod)則基于與計 算保守可見性類似的方法，只是在處理可見性的過程中，對于那些被評估具有可見的可能 性不大的物體或?qū)D像貢獻較小的物體，則直接忽略并被視為不可見。只有在對三維場景 計算與圖像質(zhì)量的要求較低的情況下，才能夠使用上述近似可見性（approximate)的計算 算法。
[0005] 可見性計算的算法按照計算空間的劃分主要分為兩大類：基于點的方法 (from-point)和基于區(qū)域的方法（from-region)。from-point類型的算法是基于當前視點 的某個精確位置進行可見性的計算，而from-region的算法則是為視點所處的空間區(qū)域范 圍計算在該范圍內(nèi)可能看見物體的集合。from-region算法優(yōu)點在于其區(qū)域的有效性和方 便預取，由于計算出的PVS對于一個區(qū)域范圍之內(nèi)（即觀察單元，viewcell)都是有效的， 也就是對三維場景進行虛擬漫游時視點位于該區(qū)域范圍之內(nèi)的連續(xù)幀都使用這個PVS進 行繪制而無需更換待繪制的內(nèi)容；與此同時，當視點處于某一個viewcell中時，可以很方 便的將相鄰的viewcell的可見集合提前取到內(nèi)存中做好數(shù)據(jù)準備以便于后續(xù)繪制使用。
[0006]from-point的代表性算法中如下文所述。
[0007] 可見性計算的核心是遮擋的判斷，為了加快判斷某個物體是否被遮擋的速度， hierarchicalocclusionmap通過在線層次遮擋關(guān)系的構(gòu)建（HansongZhang,Dinesh Manocha,ThomasHudson,andKennethE.HoffIII.Visibilitycullingusing hierarchicalocclusionmaps.InSIGGRAPH' 97,pages77 - 88,August1997.), 加 快遮擋判斷的速度。爾后，顯卡也為用戶提供了進行遮擋查詢的接口（API)，判斷一 個物體是否被遮擋變得非常簡單，不需要動手編寫程序建立buffer，只需要通過API 發(fā)送查詢的命令即可。Coherenthierarchicalculling(Bittner,J.，M.Wimmer，H· Piringer,andff.Purgathofer. 2004.^CoherentHierarchicalCulling:Hardware OcclusionQueriesMadeUseful."ComputerGraphicsForum(Proceedings ofEurographics2004) 23 (3),pp. 615 - 624.)和nearoptimalhierarchical culling(MichaelGuthe,AkosBalazs,andReinhardKlein.NearOptimal HierarchicalCulling:PerformanceDrivenUseofHardwareOcclusionQueries. InproceedingsofEurographicsSymposiumonRendering2006,TheEurographics Association,June2006)兩篇文獻討論了如何有效的利用這一接口，加快可見性剔除 (visibilityculling)速度。
[0008]除此之外，F(xiàn)astV:From_pointVisibilityCullingonComplexModels(A. Chandak,L.Antani,M.Taylor,andD.Manocha.Fastv:From-pointvisibilitycullingon complexmodels.EurographicsSymposiumonRendering, 2009.)提出一種較新穎的方 法。它將空間切分成小塊的觀察視域體（viewfrustum)，然后為每塊空間找到最近的遮擋 面片，接著進行遮擋融合（occlusionfusion),該方法可并行度高。
[0009]From-point類的場景可見性計算算法按照前述可見性結(jié)果為依據(jù)分為三類，激進 策略aggressive、保守策略conservative和準確exact的算法。激進Aggressive的算法 得到的PVS是EVS(exactvisibleset)的子集，會造成一定的誤差，因此在誤差比較小或者 對于圖像質(zhì)量要求不高的情況下該算法適用。
[0010] 關(guān)于conservative算法，在ASurveyofVisibilityforWalkthrough Applications(D.Cohen-〇r,Y.Chrysanthou,andC.Silva.Asurveyofvisibilityfor walkthroughapplications.SIGGRAPHCourseNotes#30, 2001.)中論述了利用occlusion fusion實現(xiàn)的算法，或者利用extendedprojection，即擴大物體的投影面積進行裁剪而實 現(xiàn)的算法，還有利用虛擬遮擋物（virtualoccluder,對于某個viewcell中的任何一點， 該物體都被完全遮擋，因此可以利用它作為遮擋物）進行裁剪的方法。
[0011]Exact算法是指通過算法直接得到最精確的可見物體的集合，這個問題處理起來 極為復雜，理論上的精確可見性采用aspectgraph理論和方法，其計算復雜度最壞情況為 〇(n9)，其中η為三維場景中面片的復雜度，這幾乎是不可能實現(xiàn)的任務(wù)。因此Exact類算 法只具有理論分析意義，而不具備任何實用價值。
[0012] from-region類可見性方法對三維場景最具有實用價值。該方法有一個重要問題 需要解決，即觀察空間單元（viewcell)所對應三維空間中區(qū)域的切分問題。一般方法均 采用均勻切分的辦法，但是在（MATTAUSCH, 0·，BITTNER,J.，ANDWIMMER,M. 2006.Adaptive visibility-drivenviewcellconstruction.InRenderingTechniques'06, 195 - 206.) 中提出了另外一種方法，先粗略估計三維場景中物體的分布，然后根據(jù)場景中物體可見密 度來進行viewcell的切分。
[0013] 該方法另外一個重要的問題就是在觀察空間單元所在區(qū)域內(nèi)發(fā)射射線進行 采樣的方法。首先，空間會被切分成許多觀察單元（viewcell)，然后，在觀察單元中 找到足夠多的采樣點，從每