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VRGIS中海量数据绘制关键技术与算法研究
作 者: 李文
导 师: 陈戈
学 校: 中国海洋大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 虚拟现实 地理信息系统 海量数据 三维可视化
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 89次
引 用: 3次
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内容摘要
海量数据的实时三维绘制技术一直是计算机图形学领域的热点问题之一,它在地理信息系统、游戏、军事仿真等领域有重要的作用。虽然目前计算机图形显示技术及其它计算机硬件技术得到了飞速发展,但还是远远无法满足高精度、海量模型数据的实时绘制的需求。本文在相关研究的基础上,结合相关课题,通过研究海量数据的存储结构、计算机图形学交互技术和可视化方法,深入研究了海量数据绘制的关键技术和算法。具体包括以下内容:1.针对海量三角网格模型数据的可视化,本文研究并实现了相关的绘制技术及算法,包括空间划分技术、模型和纹理的多分辨率技术、场景的多级绘制策略等。另外,还研究了在此基础上的GIS空间分析方法。2.针对海量地形的可视化,提出一种基于GPU的实时绘制算法。该算法基于GPU的可编程性,利用改进的网格数据组织和渲染方式,提出分块映射和实时切分方法,利用面向外存的渲染结构,使地形绘制支持到海量数据级别,建立起一个海量地形可视化的展示平台。3.提出了一种基于多线程池和外存交换的海量数据渲染可视化框架。该框架利用分层设计和模块化的思想,实现了一个高效的多线程池模型,同时提供同步和异步的IO操作,最后通过插件引擎扩展功能。框架能够支持在普通的PC机上对超大规模场景的实时交互显示,为实现上述关键技术和算法提供了基础。本文所涉及到的关键技术、算法和框架均已集成到实验室自主研发的城域景观仿真平台(VRGIS)中,相关的实验结果和应用案例验证了该方法的正确性与可靠性。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 1 绪论 9-19 1.1 研究背景 9-10 1.2 研究来源 10 1.3 国内外研究现状 10-17 1.3.1 历史研究进展 10-12 1.3.2 模型可视化算法 12-14 1.3.3 地形可视化算法 14-15 1.3.4 同类的软件产品 15-17 1.4 研究内容 17 1.5 章节安排 17-19 2 虚拟现实技术基础 19-25 2.1 虚拟现实简介 19-20 2.1.1 概念和由来 19 2.1.2 基本特征 19 2.1.3 发展历史及研究现状 19-20 2.1.4 应用前景 20 2.2 地理信息系统简介 20-21 2.3 仿真开发环境OpenGL简介 21-23 2.3.1 介绍 21-22 2.3.2 工作方式和流程 22-23 2.4 本章小结 23-25 3 海量数据可视化框架 25-43 3.1 简介 25-26 3.2 系统架构 26-27 3.3 基础层 27-29 3.3.1 数据模型抽象与数据访问接口 27-28 3.3.2 API封装 28 3.3.3 资源管理 28-29 3.4 引擎层 29-37 3.4.1 渲染引擎 30-31 3.4.2 输入输出引擎 31-35 3.4.3 插件引擎 35-37 3.5 表现层 37-40 3.5.1 界面设计 37-38 3.5.2 界面接口设计 38-39 3.5.3 交互功能 39-40 3.6 本章小结 40-43 4 海量模型数据的绘制关键技术 43-61 4.1 空间划分技术 43-44 4.2 模型的多分辨率技术 44-45 4.3 纹理的多分辨率技术 45-49 4.3.1 纹理的金字塔模型 45-46 4.3.2 纹理压缩技术 46-47 4.3.3 DDS格式 47-49 4.3.4 纹理打包 49 4.4 场景的多级绘制策略 49-53 4.4.1 模型的多级绘制 49-51 4.4.2 纹理的多级绘制 51-53 4.5 模型的空间分析算法 53-60 4.5.1 阴影分析 53-57 4.5.2 日照分析 57-59 4.5.3 模型的通视分析 59-60 4.6 本章小结 60-61 5 基于GPU编程的海量地形可视化 61-75 5.1 简介 61 5.2 算法的定义 61-62 5.3 数据的多分辨率组织 62-63 5.4 网格的渲染算法 63-70 5.4.1 渲染网格的绘制方法 63-65 5.4.2 分块映射 65-66 5.4.3 渲染网格的实时切分 66-69 5.4.4 裂缝消除 69 5.4.5 GPU程序 69-70 5.5 地形的空间分析算法 70-74 5.5.1 透视分析 70-71 5.5.2 地形平整 71-72 5.5.3 地形的剖面分析 72-74 5.6 本章小结 74-75 6 实验结果 75-81 6.1 海量模型数据测试结果 75-79 6.2 海量地形绘制测试结果 79 6.3 本章小结 79-81 7 总结与展望 81-83 7.1 总结 81 7.2 展望 81-83 参考文献 83-89 致谢 89-91 个人简历 91 在学研究成果 91
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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