基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法
Perspective-grid-based adaptive narrow-band surface particle extraction method
四川大学 a. 视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室; b. 计算机学院, 成都 610065
摘要
为了提升基于粒子的流体表面重建效率，提出了一种基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法。与基于物体空间的方法相比，该方案根据粒子密度、离散系数等信息自适应提取视锥范围内最靠近视点的表面粒子，使表面粒子数、内存消耗仅与可见的表面区域相关，而不是整个流体表面或模拟域。此外，利用透视网格沿视线排布的优势，提出了基于粒子密度的自适应厚度估计方法。实验结果表明，该方案有效减少了40%～76%的表面粒子和30%～50%的内存开销，解决了表面粒子冗余和空洞问题，并以较低的代价获取了厚度信息。该方案为后续的表面重建和渲染带来了明显的性能提升，可以更好地处理大规模粒子集的重建和渲染。
基金项目
四川省重点研发项目(2023YFG0122)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.01.0022
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3155-3161
文章编号: 1001-3695(2023)10-042-3155-07
发布历史
[2023-04-06] 优先出版
[2023-10-05] 印刷出版
引用本文
周志强, 吴桐, 张严辞. 基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (10): 3155-3161. (Zhou Zhiqiang, Wu Tong, Zhang Yanci. Perspective-grid-based adaptive narrow-band surface particle extraction method [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (10): 3155-3161. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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