【摘 要】
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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
【机 构】
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北京航空航天大学虚拟现实技术国家重点实验室,北京 100083
【出 处】
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第七届全国虚拟现实与可视化学术会议
论文部分内容阅读
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。
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