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大规模复杂场景可见性判断及剔除技术研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题来源第9页
   ·研究目的与意义第9-10页
   ·研究现状第10-13页
   ·主要工作和创新点第13-14页
   ·论文章节安排第14-16页
第二章 相关加速绘制技术第16-32页
   ·基于几何体的加速绘制技术第16-23页
     ·三角形带状简化第16-18页
     ·层次细节模型LOD第18-20页
     ·分层层次细节模型 HLOD第20-23页
   ·空间划分第23-31页
     ·BSP第24-26页
     ·kd-Tree第26-31页
   ·小结第31-32页
第三章 可见性判断及剔除技术第32-40页
   ·对象空间可见性判断及剔除技术第32-34页
     ·视景体剔除第32-33页
     ·背面剔除第33页
     ·基于单元的遮挡剔除第33-34页
     ·基于潜在可见集的遮挡剔除第34页
   ·遮挡融合(occluder fusion)第34-37页
   ·图像空间遮挡剔除第37-39页
     ·层次Z-Buffer第37-38页
     ·层次遮挡图HOM第38-39页
   ·小结第39-40页
第四章 基于GPU 的遮挡查询算法第40-57页
   ·基于 GPU 的遮挡剔除第40-44页
     ·GPU 遮挡查询的基本思想第40-42页
     ·GPU 遮挡查询结合层次可见性第42-44页
   ·时间连续性和空间连续性第44-48页
     ·利用时间连续性改进算法第44-45页
     ·利用空间连续性改进算法第45-48页
   ·其他改进方式第48-53页
     ·多种可见性测试混合使用第49-50页
     ·批处理遮挡查询第50-52页
     ·减少查询次数第52-53页
   ·GPU 遮挡查询概率计算模型第53-56页
   ·小结第56-57页
第五章 GPU 遮挡查询在群体动画演示系统中的应用第57-71页
   ·系统总体架构第57-60页
   ·所用的关键技术第60-62页
   ·实现细节第62-68页
   ·实验结果第68-70页
   ·小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
   ·总结第71-72页
   ·展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
在学期间研究成果第78-79页

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