当今,计算机图形学的一个重要应用是真实景物的建模和浏览,例如虚拟博物馆等方面。常用的以三维网格为基础的绘制方法很难达到这方面的应用需求。一方面,这种方法使用简单的参数模型来表达景物的反射属性,因此绘制结果不具有现实景物的真实感;另一方面,随着人们对场景复杂度的要求不断增加,三维网格的数量也越来越庞大,对实时绘制提出了挑战。为此,研究人员提出了两种新的图形绘制技术,即基于图像的绘制技术和基于点云的绘制技术。基于图像的绘制技术以采样图像作为基本元素来绘制场景。它不但能够避免三维网格的建造,而且能够利用采样图像中丰富的色彩和纹理来提高场景的真实感。然而,它所面临的难题是采样图像的数量巨大,绘制速度缓慢。基于点云的绘制技术采集并存储物体表面的采样点。在物体的浏览过程中,它直接绘制这些采样点,从而简化了三维模型的表达,提高了绘制效率。但是,它所面临的困难包括采样点的可见性判断,以及着色等问题。本文从高度真实感的场景绘制的角度出发,对以上两项技术进行了深入论述。为了达到它们在景物真实感和绘制复杂性上的优势互补,本文将这两项技术结合起来,实现了一种真实感的场景建造和浏览系统,从而在一定程度上满足了应用的需求。该系统首先将复杂场景分为近景和远景两部分,并对它们进行单独建模,然后将其组合在一起。考虑到近景物体的表面特征相对复杂的特点,本文使用基于点云的方式来表达这些物体,并使用基于图像的方法来建造它们的点云模型。针对远景的观察角度变化不大的特点,本文使用了环境映射的方式来表示远景,并采用图像拼接的方法生成各种形式的环境映射模型。在近景和远景的结合过程中,我们通过计算二者的光照影响,最终实现了真实感的绘制效果。基于以上论述,本文的研究成果可以分为以下几部分。在环境映射方面,本文采用了圆柱状全景图和球状全景图两种表达方式。对于圆柱状全景图的建造,本文提出了一种鲁棒性较高的自动拼接方法。在该方法中,我们通过引入频域中的相位相关技术,避免了采样图像的特征提取和匹配。在图像拼接过程中,我们引入了塔形图像分解方法,并为不同的带通图像设计不同的融合策略,从而在一定程度上弥补了图像配准误差,最终实现了图像的无缝拼接。对于球状全景图的建造,本文通过改进上述圆柱状拼接方法,实现了一种自动的球状全景图拼接方法。该方法使用迭代策略来配准采样图像,不但有效降低了图像数量,而且避免了全局优化配准方法的计算复杂性。在图像拼接过程中,我们提出了分块拉伸的拼接策略,有效地解决了配准过程中的误差积累问题。在点云模型的建造方面,本文从视觉凸壳的原理出发,提出了一种改进的点云建模方法。其改进之处包括两点:一方面,根据灭点的性质,设计出等间隔索引表的结构来组织采样图像中物体的轮廓边,有效地提高了点采样的效率;另一方面,通过将splatting绘制算法和层次深度缓存的数据结构相结合,提出了一种高精度的点云可见性判断算法,从而克服了已有方法存在可见性判断误差的缺点。在点云模型的绘制方面,本文进一步完善了基于两次绘制策略的硬件加速表面splatting绘制算法。在该算法中,通过分析图形硬件中投影矩阵的表达形式,推导出了等价的透视投影变换模型,从而使得基于硬件和基于软件的绘制算法形成统一的表达形式。同时,根据这个投影模型,我们精确地计算出了每个片元的深度值,避免了非线性的深度计算所导致的空洞问题。最后,本文实现了一个点云模型和球状全景图相结合的场景浏览系统。该系统从球状全景图中提取入射光信息,并计算出点云模型的反射光强,从而实现了光照效果的真实感。同时,我们还对反射属性的插值运算进行了改进,通过预处理操作降低了数据存储量和绘制计算量。
