一种面向大规模场景实时渲染的HLOD预处理框架
对于由多个大数据量模型组成的大规模场景的实时渲染,传统方法在对大数据量模型数据的预计算上一般采用离散或连续LOD。针对离散LOD剖分粒度过粗和连续LOD渲染时计算量过大的问题，设计了一种面向大规模场景实时渲染的HLOD处理框架,该框架对模型和场景都可以灵活地进行不同层次和粒度的剖分,从而可以在渲染时保持较好的细节和较少的计算量。并针对预计算需要较长时间的问题，设计了一种HLOD文件格式,对预计算结果进行了存储,从而增加了框架的复用性。
实时渲染 数据量模型 场景 粒度
高硕 齐越 沈旭昆 胡勇
北京航空航天大学虚拟现实技术国家重点实验室,北京 100083
国内会议
北京
中文
153-157
2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）