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大规模地形网格简化算法研究

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大规模地形网格简化算法研究

RESEARCH ON SIMPLIFICATION ALGORITHM FOR LARGE-SCALE TERRAIN GRID

摘要

Abstract

绪论

课题背景

计算机图形学

三维地形

数字地形模型

地形可视化技术

研究现状

课题来源

研究内容

地形简化算法概论

引言

递进网格算法

PM算法简介

PM算法分析

实时优化自适应网格算法

ROAM算法简介

三角形二叉树的组织结构

三角形二叉树的剖分与合并

ROAM算法分析

状态无关一次扫描自适应精细算法

SOAR算法简介

有向非循环图

嵌套边界球面

实时精细剖分方法

各向同性投影误差矩阵

基于各向同性投影误差的几何形变

SOAR算法分析

本章小结

基于SOAR的改进算法

引言

改进的实时精细剖分方法

各向异性投影误差矩阵

基于各向异性投影误差的几何形变

外存数据管理

基本索引值

层次索引值

算法分析

本章小结

三维地形可视化系统的实现

引言

OpenGL简介

系统中的主要函数

系统运行实例

本章小结

结论

参考文献

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理

致谢

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摘要

在计算机图形学领域,人们对地形绘制算法已经研究了很长时间,但它仍然是相当活跃的研究方向。大规模地形网格的实时绘制技术是目前人们广泛关注和研究的热点课题,它的应用涉及到三维地理信息系统(GIS)、军事仿真、虚拟现实(VR)等众多领域。本文主要对基于规则网格的、自顶向下的、多分辨率的地形网格简化算法进行了研究。
  到目前为止,针对大规模地形网格的简化算法已经有很多种,每种算法都有自身的优点和不足。本文首先简要的描述和比较了一些比较成功的著名算法,主要有视点相关的递进网格算法(VDPM)、实时优化自适应网格算法(ROAM)、状态无关一次扫描自适应精细算法(SOAR)。本文是在SOAR算法的基础上提出了分别限制在左右分支的改进的实时精细剖分方法,各向异性投影误差矩阵以及基于各向异性投影误差的几何形变方法。并且根据分形几何理论的思想提出了基于型空间填充曲线的外存数据管理格式。最后,将改进算法付诸程序实现,得到一个可实时漫游的三维可视化地形引擎。验证本文提出的各种改进方法的实际可行性和有效性。

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