随着信息获取和计算能力的不断增强,计算机辅助设计和计算机仿真技术取得了巨大的进步。今天,人们可以方便地构造出各种复杂的数字模型,包括CAD模型、扫描模型以及各种科学仿真模型等,它们在工业设计、影视娱乐、模拟仿真等领域中发挥了越来越重要的作用。由于海量模型通常占据GB级的存储空间,因此如何高效存取和交互绘制这些海量模型已成为计算机图形学和虚拟现实领域的一个挑战性问题。本文研究海量三维模型交互绘制技术,其主要目标是利用CPU和GPU的计算能力,在内存有限的情况下交互地生成海量模型的动态图像,帮助人们更好地理解场景。海量三维模型交互绘制技术主要分为两部分：预处理部分和交互绘制部分。在预处理部分中,利用空间剖分和物体聚簇算法对输入的海量模型场景生成空间剖分索引,然后使用简化算法为场景生成LOD模型。在交互绘制部分,基于空间索引与LOD模型,综合使用可见性剔除、LOD细节剔除与外存数据调度等技术来实现海量三维模型的交互绘制。基于所提出的绘制和处理算法,本文研发了一个基于外存调度的海量三维模型交互绘制系统Adaptive Voxels,在主流PC硬件平台上实现了海量三维模型的交互绘制。本文的主要贡献有：1.提出了基于双层BSP的场景树结构和相应的文件格式。采用单一BSP结构的场景树由于其二叉树较深,在进行编辑操作时更新代价较大,本文使用结合粗粒度场景BSP与细粒度物体BSP的双层BSP场景树结构。在进行物体编辑时,物体BSP结构保持不变,仅更新粗粒度的场景BSP,因而其更新代价较小。在绘制时,细粒度的物体BSP保证了可见性剔除算法的效率。本文采用了基于块的外存文件格式,能够累积地保存交互编辑结果,而不需要将整个场景数据重新保存,从而提高了操作效率。同时这种场景树结构贯穿了系统的预处理数据调度和交互绘制整个过程,有效简化了场景数据的访问操作。2.提出了基于GPU采样的自适应体素模型简化算法。利用GPU对模型采样得到的材质纹理、法向纹理与深度纹理合成体素化的简化模型,同时根据模型几何自适应地选取采样点,减少采样数量,提高了系统效率。另外本文采用基于外存文件的简化策略,对海量模型的简化操作提供了支持。同时我们对采样结果进行编码,生成适合GPU绘制的数据格式,为交互绘制做准备。3.提出了新的基于外存数据的交互绘制算法。该方法将LOD简化模型加入到实时遮挡剔除算法中,有效提高了可见性剔除算法的效率,同时采用基于LRU分配策略的内存池和显存池技术来消除存储碎片,最终形成了一个结合视域剔除、遮挡剔除、外存调度、内存池管理和VRAM管理等技术的交互绘制新策略,保证了系统的交互绘制速度。测试结果表明,Adaptive Voxels海量三维模型绘制系统能够交互地绘制十几GB大小的三维模型场景,与同类系统相比,由于Adaptive Voxels能够较大地缩短预处理时间,在主流PC平台上即能获得较好的预处理和交互绘制性能,因此在部署时具有更好的适应性与灵活性。