计算机作为离散数据的计算机器,只能使用采样的手段处理连续的数据。计算图形学本质上是采用虚拟摄像机处理虚拟空间的信号数据,因此在图形领域采样的身影无所不在,如何使用采样和重建的技术合成尽可能真实、无噪声、无走样的图像是图形学的一个重要话题。

又是好久没更新博客了,最近在写算法分析与设计课程的期末作业,作业的题目随意,我就随兴写了烟花粒子的四叉树可视化程序和光追渲染器的八叉树求交优化。之前写的光追渲染器对每个三角网格模型的求交都是暴力遍历所有的三角形,对于三角形数量很多的模型来说效率非常低,所以我捡起了这个渲染器并为每个三角网格模型构建一颗八叉树加快射线与三角形的求交速度。还真别说,性能提升巨大。所以这篇博客本质上是一个期末作业。最后,新年快乐!

在基于粒子的流体模拟中,Marching Cubes$^{[1]}$是常用的、流行的表面重建算法。但在Marching Cubes算法构建表面网格之前需要获得整个流体区域的标量场,这个标量场需要我们根据流体的粒子计算得到,这个标量场的质量好坏与最终重建得到的网格质量好坏息息相关。针对采用Marching Cubes算法重建粒子流体表面网格的方法,学者们都着重关注如何提高重建出来的流体网格质量、如何提高表面重建过程的时间效率和内存效率,因此我们从表面网格质量、重建算法效率两方面着手基于粒子的流体表面重建的综述。



博客内容遵循 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0) 协议

本站使用 Material X 作为主题 , 总访问量为 次 。
载入天数...载入时分秒...