虛擬現(xiàn)實及相關(guān)技術(shù)

1、虛擬現(xiàn)實及相關(guān)技術(shù)1虛擬現(xiàn)實技術(shù)與虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)虛擬現(xiàn)實(VirtualReality)是一種可以創(chuàng)建和體驗虛擬世界(VirtualWorld)的計算機系統(tǒng)。它的基本特征： 沉浸感(limmersion)是指用戶作為主角存在于虛擬環(huán)境中的真實程度。理想的虛擬環(huán)境應(yīng)該達(dá)到使用戶難以分辨真假的程度(例如可視場景應(yīng)隨著視點的變化而變化)，甚至超越真實，如實現(xiàn)比現(xiàn)實更逼真的照明和音響效果等。 交互性(interaction)是指用戶對虛擬環(huán)境內(nèi)的物體的可操作程度和從環(huán)境得到反饋的自然程度(包括實時性)。例如，用戶可以用手直接抓取虛擬環(huán)境中的物體，這時手有觸摸感，并可以感覺物體的重量，場景中被抓的物體也立

2、刻隨著手的移動而移動。 想象力(Imagination)是指用戶沉浸在多維信息空間中，依靠自己的感知和認(rèn)知能力全方位地獲取知識，發(fā)揮主觀能動性，尋求解答，形成新的概念。虛擬現(xiàn)實是一門直接來自于應(yīng)用的涉及眾多學(xué)科的新的實用技術(shù)，是集先進(jìn)的計算機技術(shù)、傳感與測量技術(shù)、仿真技術(shù)、微電子技術(shù)等為一體的綜合集成技術(shù)。在計算機技術(shù)中，虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展又特別依賴于人工智能、圖形學(xué)、網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蟆lient/Server、人機交互和高性能計算機技術(shù)。虛擬現(xiàn)實是多種技術(shù)的綜合，具關(guān)鍵技術(shù)和研究內(nèi)容包括以下幾個方面： 環(huán)境建模技術(shù)。虛擬環(huán)境的建立是虛擬現(xiàn)實技術(shù)的核心內(nèi)容，環(huán)境建模的目的是獲取實際三維環(huán)境的三

3、維數(shù)據(jù)，并根據(jù)應(yīng)用的需要，利用獲取的三維數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的虛擬環(huán)境模型。 立體聲合成和立體顯示技術(shù)。在虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中，如何消除聲音的方向與用戶頭部運動的相關(guān)性已成為聲學(xué)專家們研究的熱點。同時，雖然三維圖形生成和立體圖形生成技術(shù)已經(jīng)較為成熟，但復(fù)雜場景的實時顯示一直是計算機圖形學(xué)的重要研究內(nèi)容。 觸覺反饋。在虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中，產(chǎn)生深臨其境效果的關(guān)鍵因素之一是讓用戶能夠直接操作虛擬物體并感覺到虛擬物體的反作用力。然而研究力學(xué)反饋裝置是相當(dāng)困難的，如何解決現(xiàn)有高精度裝置的高成本和大重量是一個需要進(jìn)一步研究的問題。 交互技術(shù)。虛擬現(xiàn)實中的人機交互遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了鍵盤和鼠標(biāo)的傳統(tǒng)模式，三維交互技術(shù)已經(jīng)成為計算機圖形

4、學(xué)中的一個重要研究課題。止匕外，語音識別與語音輸入技術(shù)也是虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)的一種重要人機交互手段。 系統(tǒng)集成技術(shù)。由于虛擬現(xiàn)系統(tǒng)中包括大量的感知信息和模型，因此系統(tǒng)的集成技術(shù)起著至關(guān)重要的作用。集成技術(shù)包括信息的同步技術(shù)、模型的標(biāo)定技術(shù)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)、識別和合成技術(shù)等等。2環(huán)境建模技術(shù)現(xiàn)在地環(huán)境建模方法主要有以下幾種： Euclidea-geometry方法 Fract砌eometry方法 PhysicallyBasedModeling ImageBasedRendering 混合建模技術(shù)：ImageBasedRendering和ImageBasedRendering是未來虛擬環(huán)境建模的發(fā)展方向。

5、基于圖象的建模技術(shù)和混合建模技術(shù)的步驟和需要考慮的問題。有效地獲取模型數(shù)據(jù)。虛擬化現(xiàn)實(VirtualizedReallity)的基本原理是采用攝像或掃描的手段而不是傳統(tǒng)的建模手段來創(chuàng)建虛擬環(huán)境中的事件和對象。如果說傳統(tǒng)的幾何建模技術(shù)是一個“虛物實化”的過程，那么虛擬化現(xiàn)實就是將現(xiàn)實世界中的事件和對象轉(zhuǎn)換成虛擬世界里的事件和對象，是一個"實物虛化”的過程。綜合運用“虛物實化"和"實物虛化"，就可以使虛擬環(huán)境中既有計算機創(chuàng)造出來的虛擬實體，又有真實世界中的景物。為獲取虛擬化所需要的數(shù)據(jù)，一般采用從多個不同角度拍攝的攝像機來記錄對象。通過從不同拍錄角度獲取場

6、景描述，可以得到場景的圖象；通過多基線立體化方法MBS(Multi-basedlineStereo)(MBS的基本原理是，若用兩架具有同樣焦距、所處位置不同的照相機拍攝同一物體，則物體上同一點在兩幅畫面中的差距與兩架照相機之間的距離有相關(guān)性)進(jìn)行計算深度信息。深度信息和圖象的結(jié)合一般稱為場景描述(SenceDescription)。利用多個場景描述就可以從任意視角合成場景。一旦現(xiàn)實世界被虛擬化，就可以用圖形技術(shù)(主要是基于圖象的繪制技術(shù))從任意角度來繪制一個對象。通過跟蹤觀察者的位置和方向可以動態(tài)選擇出最接近觀察者的拍錄角度的場景描述。穿帶著特殊設(shè)備的觀察者可以在虛擬化世界中自由移動，并在觀看

7、時從一個動態(tài)選擇的角度來進(jìn)行觀察。為了能夠較快地生成各種視景，一般先采用多邊形網(wǎng)格法生成場景描述，但由于采樣精度高，由此建立起的三維模型的復(fù)雜程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)前計算機實時的圖形處理能力。如何降低這些模型的復(fù)雜度，減少圖形系統(tǒng)需處理的多邊形數(shù)目，實現(xiàn)實時交互，已經(jīng)成為計算機圖形學(xué)研究中的一個重大課題。為此人們提出了各種方法，細(xì)節(jié)層次LoD(levelofdetail)便是其中一種非常有效的控制場景復(fù)雜度的方法。3三維交互設(shè)計和制造出性能優(yōu)越的三維交互設(shè)備是虛擬現(xiàn)實技術(shù)的關(guān)鍵。三維交互設(shè)備可以分為兩類，即三維顯示設(shè)備和三維控制設(shè)備。常見的三維顯示設(shè)備有頭盔式顯示器和立體眼鏡等。頭盔式顯示器采用立體

8、圖繪制技術(shù)來產(chǎn)生兩幅相隔一定間距的透視圖，并直接顯示到對應(yīng)于用戶左、右眼的兩個顯示器上。新型的頭盔式顯示器都配以磁定位傳感器，可以測定用戶的視線方向，使場景能夠隨著用戶視線的改變而作出相應(yīng)的變化。所有三維空間控制設(shè)備的共同特征是至少能夠控制六個自由度(DegreeofFreedom),對應(yīng)于描述三維對象的寬度、高度、深度、俯仰(pitch)角、轉(zhuǎn)動(yaw)角和偏轉(zhuǎn)(roll)角。常見的三維控制設(shè)備有數(shù)據(jù)手套、跟蹤球、三維探針、三維鼠標(biāo)器及三維操作桿等。數(shù)據(jù)手套的出現(xiàn)，為虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)提供了一種全新的交互手段，目前的產(chǎn)品已經(jīng)能夠檢測手指的彎曲，并利用磁定位傳感器來精確地定位出手在三維空間中的位置

9、。這種結(jié)合手指彎曲度測試和空間定位測試的數(shù)據(jù)手套被稱為“真實手套”，可以為用戶提供一種非常真實自然的三維交互手段。其他控制設(shè)備都是對相應(yīng)二維設(shè)備的三維擴(kuò)展，即在原來的二維的基礎(chǔ)上增加了第三精彩文檔維方向。人類對對三維空間的想象和接受能力比二維空間弱得多，因此這種擴(kuò)展決不僅僅是簡單意義上的功能擴(kuò)充，這當(dāng)中涉及大量的研究工作。三維交互技術(shù)則使用三維輸入輸出設(shè)備來完成交互任務(wù)，主要的技術(shù)難點是如何在三維空間中直接完成定位、拾取與勾畫等交互操作。4基于圖象的繪制技術(shù)傳統(tǒng)的圖形繪制技術(shù)在現(xiàn)有的計算機硬件仍無法實時繪制簡化后的場景幾何。基于圖象的繪制技術(shù)(ImageBasedRendering)基于一些預(yù)

10、先生成的場景畫面，對接近于視點或視線方向的畫面進(jìn)行變換、插值與變形，從而快速得到當(dāng)前視點處的場景畫面。與基于幾何的傳統(tǒng)繪制技術(shù)相比，這種技術(shù)的優(yōu)勢在于：1 .圖形繪制獨立于場景復(fù)雜性，僅與所要生成畫面的分辨率有關(guān)；2 .預(yù)先存儲的圖象(或環(huán)境映照)既可以是計算機合成的，也可以是實際拍攝的畫面，兩者可以混合使用；3 .算法對計算資源的要求不高，可以在普通工作站和個人計算機上實現(xiàn)復(fù)雜場景的實時顯示。目前基于圖象的繪制技術(shù)研究重點在如下幾個方面： 分層繪制技術(shù)， 有效的、適合于實時繪制的三維重建技術(shù)， 表面反射屬性的快速重建。基于圖象的繪制技術(shù)的實現(xiàn)方法。源于在圖形學(xué)中廣泛使用的紋理映射。這種方法將

11、紋理圖象映射到簡單景物的幾何表面，以近似描述表面的紋理細(xì)節(jié)。用戶可取不同的位置和角度來觀察這些景物，在不同視點和視線方向上，景物表面的繪制過程實際上是紋理圖象在取景變換之后的簡單景物幾何上的重投影變形的過程。在紋理映射的基礎(chǔ)上出現(xiàn)了環(huán)境映照方法，采用紋理圖象來表示景物表面的鏡面反射和規(guī)則透射效果。具體來說，一點處的環(huán)境映照可通過取該點為視點，將周圍場景投影變形到一個中間面上來得到，中間面可取球面、立方體、圓柱面等。這樣，當(dāng)通過該點沿任何視線方向觀察場景時，環(huán)境映照都可提供場景的完全、準(zhǔn)確的視圖。基于這種策略，EricChen設(shè)計了一個虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)QuickTimeVR,通過在場景的離散采樣點處

12、預(yù)先建立環(huán)境映照，從而可使用戶在虛擬環(huán)境中實時地從一個采樣點漫游到另一個采樣點處。這類系統(tǒng)的主要缺陷在于漫游過程中視點只能位于固定的網(wǎng)格點上，而不能提供場景的連續(xù)視圖，產(chǎn)生跳躍感。事實上，上述投影變形技術(shù)存在很大局限性，只適用于在固定視點旋轉(zhuǎn)攝像機的情況，而無法處理攝像機位置移動的情況。當(dāng)平移攝像機時，由于景物前后遮擋關(guān)系和改變，所得圖像并不完全是原存儲圖像的重新投影和簡單變形，其畫面內(nèi)容在局部區(qū)域中發(fā)生變化。解決這一問題的有效方法是在原給定的圖象序列中引入可見點的深度，以提供原始場景的部分三維信息。具體作法是利用給定畫面上可見點的深度值，局部重建場景的三維幾何，并基于這些三維信息對可見點直接

13、進(jìn)行投影變換，或建立該畫面與其相鄰畫面象素的對應(yīng)關(guān)系。使用前一種方法，由單幅畫面即可生成相鄰視點處新的圖象，而后一種方法則需給定若干幅相鄰的深度圖象。利用這種基于深度信息的投影變形技術(shù)，可以在不同視點的圖象序列之間生成連續(xù)過渡的中間畫面，若在預(yù)處理中已生成好場景中各采樣點處的深度全景圖象，則可實現(xiàn)對場景的連續(xù)漫游，漫游過程中不再出現(xiàn)跳躍感。這種基于可見點深度信息的重投影過程在理論上很合理，但缺點是在所生成的中間畫面上可能存在空洞，這是由于所給定的圖象無法提供中間畫面空洞處可見點的信息而造成的?？斩吹奶钛a是一個非常復(fù)雜、計算量很大的過程。光場重建(LightFieldRecontruction)

14、技術(shù)是在全景函數(shù)重建技術(shù)上發(fā)展起來的一種新的基于圖像的繪制技術(shù)。一般地，全景函數(shù)由一參數(shù)方程來描述，定義了空間任一處、在任何時刻和任一波長范圍內(nèi)場景中的所有可見信息。全景函數(shù)事實上刻劃了一給定場景的所有可能的環(huán)境映照，因而以圖象的方式給出了場景的精確描述。為生成一幀給定視點沿特定方向的視圖，只需將視點V(Vx,Vy,Vz)和球面角8、山及時刻t代入全景函數(shù)即可。這其實是對全景函數(shù)的采樣過程，所得視圖即為全景函數(shù)的一個樣本。因此，基于圖象的圖形繪制問題可描述為：給定全景函數(shù)的離散樣本集合，生成該全景函數(shù)的一個連續(xù)表示。基于這一描述，基于圖象的繪制過程可分解為全景函數(shù)的采樣、重建和重采樣三個過程。

15、一般來說，全景函數(shù)的獲取是非常困難的，這是由于所包含的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了當(dāng)前計算機的處理能力。所謂混合式基于圖象的繪制技術(shù)，指的就是同時采用幾何及圖象作為基本元素來繪制畫面的技術(shù)。該技術(shù)根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)，動態(tài)地將部分場景簡化為映射到簡單幾何體上的紋理圖象，若簡化引起的誤差小于給定閾值，就直接利用紋理圖象取代原場景幾何來繪制畫面。簡單幾何面置于被簡化景物的中心，而簡化誤差被嚴(yán)格控制在給定的閾值內(nèi)。這種繪制技術(shù)可以在一定誤差條件下，以較小的代價來快速生成場景畫面，同時仍保持正確的前后排序，所生成的圖形質(zhì)量也很高。1996年Shade等人提出了層次圖象存儲算法(HierarchicalImageCachi

16、ngAlgorithm)。該算法的基本出發(fā)點是，當(dāng)景物離視點較遠(yuǎn)時，在前后兩幀畫面上投影位置的變化非常小。因此，若將這些遠(yuǎn)距離景物在前一幀畫面中的投影圖象存儲起來，并以該圖象作為紋理映射到一簡單幾何體上，以近似取代該景物在其后續(xù)畫面中的繪制，就能有效地減少當(dāng)前視域中的可見面片，從而極大地提高畫面的繪制效率。但是，當(dāng)場景中有很多可見景物時，利用上述方法將產(chǎn)生非常多的紋理圖象，需占用大量存儲空間。為此，Shade等人利用二叉剖分技術(shù)(BinarySpacePartition)對場景進(jìn)行層次剖分，每個節(jié)點中的所有景物根據(jù)其距離視點的遠(yuǎn)近，動態(tài)地在幾何描述和紋理圖象之間切換。這一算法的主要貢獻(xiàn)在于給出

17、了一種紋理表示與原景物幾何描述間的誤差估計，并給出了視點運動的安全區(qū)域。但該算法由于采用從后至前的繪制順序來生成畫面，因而對于高度復(fù)雜的場景，算法的效率將受到嚴(yán)重的影響。為了提高繪制精度，Sillion等利用帶紋理的多邊形網(wǎng)格來逼近遠(yuǎn)距離景物，而近景則仍采用傳統(tǒng)的幾何繪制技術(shù)?？紤]到對于高度復(fù)雜場景來說，將遠(yuǎn)距離景物簡經(jīng)成其紋理表示仍是一個非常耗時的過程，Sillion等采用預(yù)處理的方法來生成在不同視點范圍處的遠(yuǎn)景紋理圖象網(wǎng)格。與Shade的算法相比，這一算法具有更高的逼近精度。P.E.Devevect等人也提出了一種混合方法，用于通過照片重構(gòu)建筑物的幾何模型及進(jìn)行繪制。這種方法的理論基礎(chǔ)是照

18、象測量法(Photogrammetirc),包括來自計算機視覺研究領(lǐng)域的光學(xué)校準(zhǔn)和從連續(xù)運動圖象中構(gòu)造三維模型等一系列技術(shù)。該方法包含兩部分內(nèi)容，即三維模型重構(gòu)和基于重構(gòu)模型的繪制。在模型重構(gòu)階段，系統(tǒng)識別出原始圖象中建筑物的大致輪廓，由用戶確定某一輪廓線在不同原始圖象中的對應(yīng)關(guān)系，系統(tǒng)根據(jù)照象測量法通過約束求解自動建立起建筑物的基本三維幾何模型，即由若干基本體元所組成的參數(shù)化層次模型。在繪制階段，利用基于視向的紋理映射將各原始圖象中的適當(dāng)部分映射到重構(gòu)的模型上。重構(gòu)的模型僅由簡單的幾何體組成，是對實際建筑物的粗略近似。為了減少映射時產(chǎn)生的誤差，該方法引入了立體成像技術(shù)，利用幾何模型在另一方向

19、上生成一幅參考畫面，與該方向上實際拍攝的畫面加以比較，通過透視關(guān)系就可以求出特定點偏離幾何模型的位移量。與其他方法相較，這種方法只需要用少得多的實拍畫面就可以對復(fù)雜建筑物進(jìn)行建模與繪制。表面反射屬性的重建由圖象重建表面幾何和由圖象重建表面反射屬性是基于圖象的繪制技術(shù)中兩個主要的研究方向。上面介紹的各種方法均假設(shè)景物表面為漫反射表面，且在整個運動過程中場景的光照情況保持不變。顯然，這種假設(shè)是理想化的，與實際應(yīng)用具有很大的差距。因此，基于圖象的繪制技術(shù)必須在重建三維幾何的同時也重建景物表面的光照屬性。早在1992年，Haeberli就利用簡單的迭加原理來重新繪制場景，但該算法要求場景中光源的類型與

20、數(shù)量必須與原圖象一致。之后，Nimeroff等人利用天空光的經(jīng)驗?zāi)Ｐ陀行У赜梢阎獔D象重新繪制了在不同自然照明（如陰天、晴天）條件下的場景。但這一方法只能處理受太陽和天空光照射的室外場景，且視點是固定的。后來，Belhumeur和Krieguman利用奇異值分解技術(shù)從原始參考圖象中抽取一組基圖象，新的圖象則通過線性組合這些基圖象得到。因此，問題的關(guān)鍵是如何根據(jù)光源及景物表面的反向?qū)傩詠泶_定組合系數(shù)。一般來說，這種關(guān)系的確定是非常困難的，所以有這種方法生成的新圖象僅是一種近似。目前，該算法只能處理漫射表面。最近，許多研究者在研究恢復(fù)表面的反射屬性時，引入了場景的幾何信息，從而更有效地處理這一問題。

21、Seitz等人利用體元填色(VoxelColoring)技術(shù)構(gòu)造了一個中間可編輯的體元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這樣用戶就可在不同的照明條件下由這些幾何數(shù)據(jù)重新繪制畫面。但是，這一方法僅適合于朗伯漫反射模型。俞益洲等人利用光度學(xué)理論，給出了恢復(fù)建筑物表面的雙向反射率的具體算法，從而實現(xiàn)了由一幅參考圖象生成在不同時間及光照條件下該場景的新畫面。T.T.Wong也考慮了雙向反射率的重建問題。Devevec則通過恢復(fù)景物表面的雙向反射率(BRDF)來將虛擬景物自然地迭加到實拍圖象中，使虛擬景物與實際場景具有相同的光照條件。該算法通過測量場景的輻射和整體照明情況，并利用場景的動態(tài)深度圖象模型來照明虛擬景物。Devev

22、ec的方法是一個將虛擬景物繪制到實際場景(圖象)中去的一般方法。從目前的研究狀況來看，對景物表面反射屬性重建的研究還剛剛起步，有許多問題需要解決。盡管有些算法已有較好的模擬結(jié)果，但其計算量非常大，難以做到實時顯示。5多分辨率模型和三維幾何壓縮高精度的掃描測繪手段為復(fù)雜物體基于多邊形網(wǎng)格表示的三維幾何建模提供了新的高效手段，但由于采樣精度高，由此建立起的三維模型的復(fù)雜程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)前計算機實時的圖形處理能力。如何降低這些模型的復(fù)雜度，減少圖形系統(tǒng)需處理的多邊形數(shù)目，實現(xiàn)實時交互，已經(jīng)成為計算機圖形學(xué)研究中的一個重大課題。為此人們提出了各種方法，細(xì)節(jié)層次LoD(levelofdetail)便是其

23、中一種非常有效的控制場景復(fù)雜度的方法。所謂LoD技術(shù)，就是在實時顯示系統(tǒng)中所采用的細(xì)節(jié)省略(DetailElision)技術(shù)。這項技術(shù)首先由Clark于1976年提出，基本思想是：如果用具有多層次結(jié)構(gòu)的物體集合描述一個場景，即場景中的物體具有多個模型，具模型間的區(qū)別在于細(xì)節(jié)的描述程度，那么實時顯示時，細(xì)節(jié)較簡單的物體模型就可以用來提高顯示速度。實時顯示時，模型的選擇取決于物體的重要程度，而物體的重要程度由物體在圖象空間所占面積等多種因素確定。在計算機圖形學(xué)中，場景中的物體通常是用多邊形網(wǎng)格描述的，因此LoD模型的自動生成就轉(zhuǎn)化為三維多邊形網(wǎng)格的簡化問題。LoD模型的缺點是所需存儲量大。當(dāng)使用L

24、oD模型進(jìn)行繪制時，有時需要在不同的LoD模型間進(jìn)行切換，這樣就需要生成多個LoD模型。止匕外，離散LoD模型無法支持模型間的連續(xù)過渡。為此，人們開始研究多分辨率模型。嚴(yán)格地講，多分辨率模型是指一種緊湊的模型表示方法，從這個表示中可以生成任意多個不同分辨率的模型，一個典型的代表是Microsoft公司的Hoppe提出的累進(jìn)網(wǎng)格。不過，由于有些網(wǎng)格簡化方法能夠生成連續(xù)的LoD模型，因而在一些文獻(xiàn)中，也把這類模型統(tǒng)稱為多分辨率造型。為了生成LoD模型，近幾年來研究人員提出了多種多邊形網(wǎng)格簡化算法。網(wǎng)格簡化的目的是將一個用多邊形網(wǎng)格表示的模型表示為一個近似模型，近似模型基本保持了原模型的可視特征，但

25、頂點數(shù)目少于原始網(wǎng)格的頂點數(shù)目。通常的做法是把一些不重要的圖元(頂點、邊或三角形)從多邊形網(wǎng)格中移去。目前主要有兩類多邊形網(wǎng)格簡化方法：基于幾何特征識別方法和基于小波變換的方法。小波變換是八十年代后期發(fā)展起來的數(shù)學(xué)分支，在計算機圖形學(xué)中具有廣闊的應(yīng)用前景，其中多尺度分析MRA(MultiresolutionAnalysis)是一個重要方面?；贛RA的簡化網(wǎng)格是對原始網(wǎng)格的簡單近似，被省略的細(xì)節(jié)可以通過一系列的小波基重構(gòu)出來。盡管小波計算的復(fù)雜性影響了這類方法的應(yīng)用，但這類方法具有明顯的優(yōu)勢，利用經(jīng)過處理的小波基序列，只需要很少的面片就可以逼近原始網(wǎng)格，在構(gòu)造多分辨率模型、三維幾何數(shù)據(jù)壓縮、模

26、型的分級傳輸和LoD控制等應(yīng)用中有著無可比擬的實用價值，因此逐漸成為模型簡化的研究熱點?；趲缀翁卣髯R別的模型簡化方法根據(jù)對原始模型的逼近精度要求，識別并保留模型中的幾何特征信息、消除冗余信息，從而達(dá)到模型簡化目的。有了快速、可靠的模型簡化方法，只要給出不同的逼近精度要求，即可構(gòu)造出層次化模型。各種基于幾何特征的模型簡化算法可以按如下幾種方式進(jìn)行分類：(1)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)算法 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)保持型。 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)非保持型。(2)自適應(yīng)細(xì)分型、采樣型與幾何元素刪除型 自適應(yīng)細(xì)分型，要求首先建立原始模型的最簡化形式，然后根據(jù)一定的規(guī)則，通過細(xì)分把細(xì)節(jié)信息增加到簡化模型中，從而得到較細(xì)的LoD表示。 采樣，類似于圖

27、象處理中的濾波方法，有時不能保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變。這類方法對原始模型的幾何表示進(jìn)行采樣，其中一種方法是從模型表面選擇一組點；另一種方法是把一個三維網(wǎng)格覆蓋到模型上，并對每個3D網(wǎng)格單元進(jìn)行采樣。 幾何元素刪除型，通過重復(fù)地把幾何元素(點、邊或面)從三角形中移去，從而得到簡化模型。有三種形式的刪除：直接刪除；通過合并兩個或多個面來刪除邊或面；以及對邊或三角形進(jìn)行折疊。移去或刪除操作反復(fù)進(jìn)行，直到模型不能被簡化或達(dá)到了用戶指定的近似誤差為止。在進(jìn)行幾何元素刪除時，絕大多數(shù)算法要求不能破壞模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。大多數(shù)模型簡化算法都屬這一類。(3)局部與全局算法 全局算法是指對整個環(huán)境的簡化過程進(jìn)行優(yōu)化，而不僅

28、僅根據(jù)局部特征來確定刪除哪些不重要的圖形元素。有些全局算法中也使用到一些局部算法的特征。 局部算法是指應(yīng)用一組局部規(guī)則，僅考慮物體的某個局部區(qū)域的特征對物體進(jìn)行簡化。(4)其他分類方法，如視點相關(guān)、誤差可控性及實時性等 視點相關(guān)性：把算法分為兩大類，即與視點無關(guān)的模型簡化算法和與視點有關(guān)的模型簡化方法。早期的算法都與視點無關(guān)，近兩年出現(xiàn)了一些與視點相關(guān)的方法，這是一個重要的發(fā)展趨。 誤差可控性：有兩層含義，一是用戶對整個模型的近似誤差是否可以控制(全局)；二是指用戶對局部誤差是否可以控制。一進(jìn)步講，用戶可以有選擇地對模型的不同部分使用不同的誤差度量。 實時性：模型簡化的目的就是為了加快繪制速度

29、，達(dá)到實時圖形生成。這種分類方法有一定的模糊性，原因是時性與所使用的計算機的運算速度有關(guān)。模型簡化的算法很多，現(xiàn)簡單介紹幾種主要的模型簡化算法如下： Schroede的頂點刪除法，基本思路是指定一個最小的距離閾值，如果模型中某頂點到由該頂點定義的平均平面的距離小于該閾值，則刪除該頂點，并采用遞歸循環(huán)分割法對刪除頂點后遺留的空洞進(jìn)行三角剖分，通過調(diào)整距離閾值大小可生成層次化模型。Schroeder將該技術(shù)應(yīng)用于從醫(yī)學(xué)CT數(shù)據(jù)中抽取的等值面模型及地形模型的簡化，大量消減了原模型中的三角形數(shù)，同時保留了原模型的幾何特征。Schroeder算法簡單，執(zhí)行效率高。 Tur的重新布點法，基本思路是指定一個

30、新模型所包含的頂點數(shù)，首先將這些點布置在曲面上，原則是面積大的多邊形內(nèi)多布一些點，曲率變化大的多邊形內(nèi)多布一些點，新點集合中可以包含原模型中的點；第二步生成由新舊頂點共存的網(wǎng)格，即將新點插入到原模型中，修改原模型網(wǎng)格；最后刪除模型中不在新點集中的頂點，得到由新布點集合中的頂點組成的簡化模型。通過調(diào)整新模型中的頂點數(shù)，可以生成層次化模型。這種方法僅適用于光滑曲面，且簡化模型中引入了新點。 Hoppe勺能量函數(shù)法，其中能量函數(shù)由三部分組成：距離能量、表示能量及彈簧能量。其中距離能量反映原始頂點集與簡化模型的距離偏差。該能量越小，表明簡化模型對原始模型的逼近精度越高。表示能量定義為表示因子Crep與

31、模型頂點數(shù)m的乘積，Crep值越大，表明模型表示的簡潔性越重要，Crep值越小，表明對原模型的逼近精度要求越高，因此通過指定不同的Crep值，可以控制模型的復(fù)雜度，構(gòu)造層次化模型。這種方法的特點是用能量函數(shù)的變化指導(dǎo)網(wǎng)格簡化，通過在能量函數(shù)中加入一項表示能量將網(wǎng)格簡化視作一個網(wǎng)格優(yōu)化過程，通過能量函數(shù)中的距離能量變化反映出簡化后的模型對原始模型的逼近程度。Hoppe給出了對三維掃描儀測量的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行簡化的實例，效果十分理想，但算法的執(zhí)行效率很低。 Hinke的合并共面多邊形法，通過找出最大法矢夾角在某一給定值之間的一組多邊形，將其看作近似共面的多邊形，把這組多邊形合并成一個多邊形，對合并后的

32、多邊形進(jìn)行三角剖分。其他方法還有：頂點簇(VertexClustering)方法、Hamann的三角形刪除法、Rofard的邊退化法、基于八叉樹表示的模型簡化方法、基于簡化信封(SimplificationEnvelope)的模型簡化方法、基于感知系統(tǒng)的模型簡化方法、基于超曲面(Superface)的模型簡化方法、基于體素表示的模型簡化方法等。止匕外，Renzen提出了一種通用的非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格簡化方法，特別是解決了四面體網(wǎng)格的簡化問題，即體簡化(VolumeDecimation)方法。體簡化比面簡化(SurfaceDecimation)難度要大，因為面簡化過程中，刪除一個頂點，與該頂點相連的頂點可以按逆時針排序；而體簡化過程中，刪除一個頂點，包圍該頂點的若干三角形面片無法進(jìn)行排序，因此一般的面簡化方法無法直接推廣到體簡化。Renzen的方法實際上可分為兩步，第一步，即對刪除頂點后遺留的空殼體進(jìn)行四面體剖分；