针对PRT的大规模场景的自适应网格细分

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 12次 | 上传用户:szscan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对Pre-computed Radiance Transfer(PRT)全局光照算法的特点,提出了一种针对大规模场景的模型细分方法。基于PRT的全局光照算法的渲染结果和模型的精细程度密切相关,对于小规模的场景,可以使用比较精细的模型以得到很好的绘制结果,但对于大规模场景,对整个模型都使用精细的网格是十分浪费资源和不可接受的。通过加入PRT算法中计算的一些权重值,对模型中影响全局光照效果很大的地方进行精细的细分,对全局光照效果影响很小的地方进行较粗的细分或者不细分,从而实现既能提升全局光照效果,又不
其他文献
期刊
为了解决谓词抽象技术面临的程序中循环体的每次迭代都至少需要一个谓词来实现的难题,提出了一个两阶段的不完全判定过程,用来对一个包含循环的反例进行可行性模拟。通过给出
从航班延误链式波及的角度出发,分析了影响航班过站时间的多种因素,建立了贝叶斯网络模型,模型能够清晰地反映多种因素对下游航班过站时间的影响。提出了基于贝叶斯网络参数
分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法。对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码。实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右。该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩。