学位论文题目.doc

文档介绍：1)学位论文题目
大规模复杂自然场景的时变模拟研究
2)论文作者姓名
焦少慧
3)学位论文摘要(中\英文),包括关键词.
摘要
大规模复杂自然场景真实感生成一直是计算机图形学的难点和热点之一,而用计算机模拟物体风化/老化/枯萎等现象是真实感图形学的新兴热点研究内容。上述两项技术可成功应用于包括计算机动画、虚拟现实、电影特效和数字游戏等方面。本文对这两个领域中的问题进行了研究与探讨,并取得了研究成果。
自然物体具有丰富复杂的细节,并且数据量很大,其在计算机中的真实感表示一直是图形学中一个富有挑战性的问题。随着研究与应用的深入,人们已不再仅仅满足于自然物体的静态真实感效果,而更加关注于自然场景中的动态时变过程,以及所形成的自然现象的整体效果。对于自然物体会发生的风化/老化/枯萎等现象进行时变模拟可以增强已有结果的真实感。本文即针对大规模自然场景中复杂物体的时变模拟进行了研究,提出了真实感表示、时变模型以及加速绘制等方面的一系列解决方法。这些方法与技术为真实感模拟自然物体的时变现象创造了条件,具有很强的实用价值。本文的主要工作和贡献如下:
首次提出了时变纹元的表示结构,可成功地用于模拟复杂自然物体的风化/枯萎等现象。该结构改进了传统三维纹元,加入时变特性方面的描述信息。时变纹元中记录的纹元变化序列,可有效用于表示自然场景中最重要组成部分──大规模草地的枯萎时变过程。本文使用时间-空间划分树对时变纹元数据进行重新组织及有效压缩。采用这种层次树结构处理的时变纹元,并应用GPU上的光线行进算法进行快速体绘制,最终可得到具有真实感的时变模拟结果。
基于时变纹元的表示结构,提出一种新的模型结构转换机制,使之能够采用物理模型/过程模型对复杂自然物体的动态几何形变进行模拟。纹元的三维阵列结构难以处理物体的个体几何形变,因此本文提出借鉴点模型的转换结构以解决这个问题。本文给出了点模型和纹元的转换规则,可通过计算点模型的动态信息而得到纹元的时变序列。该算法充分结合了纹元结构及点模型的优势,为模拟复杂自然物体的时变现象提供了有效新型方法。
首次提出了γ-ton体跟踪算法,可用于对复杂自然物体的风化现象进行模拟。γ-ton跟踪算法是目前能够有效模拟物体风化现象的通用框架之一,可同时计算物体几何形状和材质随时间变化的情况。但是该方法仅适用于跟踪发生在物体表面的时变现象,而无法处理自然物体体结构中的材质及形状的改变。本文提出的γ-ton体跟踪算法可针对复杂自然物体,模拟其体结构上产生的风化/老化现象,增强了算法的适用性。
首次提出了基于纹元结构的重绘制算法来增强图像及视频中的毛发真实感。该算法采用图像分析方法,将图像中的目标区域进行提取并网格化,生成纹元结构并映射到图像网格之上,通过重绘制算法得到增强毛发感的新图像。本文的算法同样可处理视频,首先计算得到视频关键帧的重绘制结果,然后基于目标区域在时间轴上的匹配情况,从关键帧出发进行前向及后向传递,计算视频中的其余帧的重绘制结果,最终得到毛发感增强的新视频。本文的方法提供了一种能够高效生成具备毛发真实感的图像及视频的新型方法,这对于电影制造业有很高的应用价值。
关键词:自然场景,时变模拟,老化/风化/枯萎现象,时变纹元,点模型,时间-空间划分树,γ-ton体跟踪算法,基于纹元的重绘制算法
Study on T