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群体动画实时渲染技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·课题来源第12页
   ·课题背景第12-13页
   ·研究目的和应用前景第13-14页
   ·国内外研究现状第14-19页
     ·裁剪算法第14-16页
     ·几何细节层次技术第16-18页
     ·基于图像的替代物技术(Impostors)第18-19页
     ·基于点的渲染技术(Point-Based Rendering Techniques)第19页
   ·论文的主要工作与创新点第19-20页
   ·论文的章节安排第20-22页
第二章 群体运动模拟介绍第22-30页
   ·群体运动模拟的起源与研究领域第23-24页
   ·群体模拟的需求和限制第24页
   ·群体模拟的相关问题第24-25页
   ·群体运动中的路径规划与碰撞检测第25-26页
     ·碰撞检测第25页
     ·路径规划第25-26页
   ·群体行为建模第26-28页
     ·基本群体行为建模第26-27页
     ·虚拟人群行为建模第27-28页
   ·群体环境建模第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 实时绘制技术和加速技术介绍第30-46页
   ·可见性剔除(Visibility Culling)第30-33页
     ·视锥体裁剪和背面裁剪第31-32页
     ·闭塞裁剪算法(Occlusion culling Algorithms)第32-33页
   ·基于几何模型的实时绘制和加速技术第33-38页
     ·三角形和四边形带状简化第34-35页
     ·多分辨率层次细节LOD简化技术第35-38页
   ·基于图像的实时绘制和加速技术第38-42页
     ·表面纹理映射技术第39-40页
     ·Billboards(布告板技术)第40-41页
     ·Impostors(替代物技术)第41页
     ·层次图像缓存技术第41-42页
   ·基于可编程图形硬件的加速技术第42-45页
     ·GPU上的通用计算第42-43页
     ·表面细分的GPU加速第43-44页
     ·LOD的GPU加速第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 群体动画渲染系统设计第46-51页
   ·引言第46页
   ·群体动画引擎架构第46-47页
   ·群体动画渲染系统设计第47-50页
     ·设计目标第47页
     ·静态结构第47-49页
     ·虚拟角色的表示第49-50页
     ·群体渲染方法第50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 基于CPU的矩阵调色板蒙皮技术优化研究第51-64页
   ·引言第51页
   ·渲染瓶颈第51-53页
   ·矩阵调色板蒙皮动画介绍第53-55页
     ·定义第53页
     ·Skinning算法介绍第53-55页
   ·CPU优化的意义第55-56页
   ·流式SIMD扩展即SSE介绍第56-57页
   ·针对复杂网格的一种通用优化方法第57-58页
   ·基于SSE的矩阵调色板Skinning优化第58-62页
   ·实验结果分析第62-63页
   ·进一步研究方向第63-64页
第六章 基于LOD和Impostors的群体动画实时渲染算法研究第64-76页
   ·相关工作第64-65页
   ·算法基本思想第65-66页
   ·算法第66-71页
     ·算法流程第67-68页
     ·层次细节选择策略第68-71页
   ·角色模型的LOD和Impostors表示第71-72页
     ·角色模型的多层次细节即多分辨率表示第71页
     ·角色模型的Impostors表示第71-72页
   ·替代物更新策略第72-73页
     ·骨骼关键点测试第72-73页
     ·摄像机角度测试第73页
   ·实验结果分析第73-75页
   ·进一步的研究方向第75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 基于Instancing技术的群体动画实时渲染算法研究第76-87页
   ·引言第76页
   ·Instancing介绍第76-80页
     ·Instancing的基本原理第76-77页
     ·Instancing的技术细节第77-80页
   ·算法的实现细节第80-83页
     ·基本顶点数据结构第80页
     ·动画纹理第80-81页
     ·创建角色批次第81-82页
     ·静态结构图第82-83页
   ·实验结果分析第83-85页
   ·进一步的研究方向第85-86页
   ·本章小结第86-87页
第八章 总结与展望第87-89页
   ·本文总结第87-88页
   ·未来研究展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-97页
个人简历及硕士期间发表的论文第97页

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