大规模场景的消隐技术

基于射线管分裂方法的SAR场景快速消隐技术董纯柱;殷红成;王超【摘要】SAR场景模型常采用非均匀三角网格描述，使得传统的基于Z-Buffer技术的消隐算法难以在保持较高的消隐精度的同时兼顾消隐效率。

该文提出了一种基于射线管分裂方法的 SAR 场景快速消隐技术，将复杂 SAR 场景的消隐问题分解为两个简单过程：一是对场景三角网格在发射平面上的投影点云做2维Delaunay 三角网格划分，二是基于射线管分裂方法对新生网格可见性进行判断和拓扑重构。

典型飞机目标和草地上T-72坦克的消隐结果验证了该方法的准确性和高效性。

% Traditional hidden surface removal algorithm based on hardware Z-Buffer technique cannot give attention to precision or efficiency at the same time when dealing with the non-uniform triangulated SAR (Synthetic Aperture Radar) scene model. A novel high-precision hidden surface removal approach using fast ray-tube splitting algorithm is proposed, where the SAR scene hidden surface removal problem is decomposed into two simple procedures, i.e. a Delaunay triangulator is used to generate the initial ray tubes from the projected point clouds of all incident visible vertices, then an adaptive ray-tube splitting method is adopted to carry out the complex scene shading situations and resultant visible model reconstruction. Simulation results of typical aircraft and T-72 tank show that, the new approach is feasible and effective.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2012(000)004【总页数】5页(P436-440)【关键词】消隐算法;射线管分裂方法;Delaunay三角剖分;Z-Buffer算法;SAR场景【作者】董纯柱;殷红成;王超【作者单位】中国传媒大学信息工程学院北京 100024; 电磁散射重点实验室北京100854;中国传媒大学信息工程学院北京 100024; 电磁散射重点实验室北京100854;电磁散射重点实验室北京 100854【正文语种】中文【中图分类】TN957对基于模板匹配的SAR图像解译而言，SAR图像中特有的透视收缩、叠掩和阴影等几何畸变特性是重要且稳定的识别特征[1]。

浅谈虚拟现实技术的研究现状及发展趋势1、虚拟现实技术及其特征虚拟现实是一种由计算机和电子技术创造的新世界，是一个看似真实的模拟环境，通过多种传感设备，用户可根据自身的感觉，使用人的自然技能对虚拟世界中的物体进行考察和操作，参与其中的事件，同时提供视、听、触等直观而又自然的实时感知，并使参与者“沉浸”于模拟环境中。

虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。

模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。

感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。

除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等，也称为多感知。

自然技能是指人的头部转动，眼睛、手势、或其他人体行为动作，由计算机来处理与参与者的动作相适应的数据，并对用户的输入做出实时响应，并分别反馈到用户的五官。

传感设备是指三维交互设备。

常用的有立体头盔、数据手套、三维鼠标、数据衣等穿戴于用户身上的装置和设置于现实环境中的传感装置，如摄像机、地板压力传感器等。

VR具有以下四个重要特征：①多感知性。

指除一般计算机所具有的视觉感知外，还有听觉感知、触觉感知、运动感知，甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。

理想的虚拟现实应该具有一切人所具有的感知功能。

②存在感。

指用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。

理想的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。

③交互性。

指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度。

④自主性。

指虚拟环境中的物体依据现实世界物理运动定律动作的程度。

虚拟现实的关键技术主要包括：动态环境建模技术、实时三维图形生成技术、立体显示和传感器技术、应用系统开发工具、系统集成技术。

2、国外虚拟现实技术的研究现状2.1 美国美国是VR技术的发源地。

美国VR研究技术的水平基本上就代表国际VR发展的水平。

目前美国在该领域的基础研究主要集中在感知、用户界面、后台软件和硬件四个方面。

地面车辆目标高质量SAR图像快速仿真方法董纯柱;胡利平;朱国庆;殷红成【摘要】Aiming at meeting the requirement of the amass high-quality SAR images needed by template-based ground target recognition engineering practice, a novel efficient SAR signal level simulation method is proposed. The electromagnetic scattering interaction mechanisms including coherent clutter of ground, multiple reflection and edge diffraction of vehicle, coupling-scattering between vehicle and ground are accurately estimated by utilizing an efficient ray-tracing technique. High quality SAR images are finally created through the SAR imaging procedure. Simulation results show that, the new method is feasible and effective.%为满足基于模板的SAR地面车辆目标识别对海量高质量模板图像的工程应用需求，该文提出了一种基于射线追踪技术的SAR信号级高效仿真方法。

该方法通过构建地面车辆目标SAR仿真场景物理模型并利用射线追踪方法准确模拟SAR探测过程中电磁波与场景中目标与环境的作用机理，实现对地面环境的宽带相干杂波、表面粗糙的复杂目标的宽带电磁散射以及地面-目标间耦合散射的快速计算，并通过SAR成像处理和图像相似度评估确认形成高质量SAR模板图像。

kantorovich距离的场景削减方法Kantorovich距离，也称为Wasserstein距离，是一种衡量两个概率分布之间差异的度量指标。

它更加灵活和全面地比较两个分布的相似性，可以用于各种场景中，包括图像处理、自然语言处理、运筹学和经济学等。

Kantorovich距离的计算非常复杂，特别是在高维和大规模数据集上。

为了解决这个问题，研究者们提出了一些场景削减方法，以降低计算的复杂性。

一种常用的场景削减方法是分层削减（layered reduction）。

分层削减将问题分解为多个层次，每个层次中的场景规模都比前一个层次小。

首先，我们可以对输入分布进行分组，将相似的场景放在一组。

然后，对于每个组，我们计算其组内的Kantorovich距离，这样可以将问题的规模缩小到每个组内的场景数量。

最后，我们通过计算不同组之间的Kantorovich距离，得到最终的结果。

这种方法可以大幅减少计算量，但可能会引入一定的误差。

另一种常见的场景削减方法是采样削减（sampling reduction）。

采样削减通过从每个分布中随机采样一小部分场景，然后计算这些采样场景之间的Kantorovich距离，从而得到近似的距离。

这种方法通过减少要计算的场景数量，来降低计算复杂性，但存在采样误差的风险。

除了分层削减和采样削减，还有一些其他的场景削减方法。

例如，在一些特殊情况下，可以使用凸包削减（conve某 hull reduction），它将每个分布用凸包来代替，从而降低计算复杂性。

还有一些启发式方法，如迭代削减法（iterative reduction），它通过多次迭代计算，逐渐降低问题的规模。

需要注意的是，场景削减方法虽然可以减少计算复杂性，但可能会引入一定的误差。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求来选择合适的削减方法，并权衡计算复杂性和精度之间的平衡。

总的来说，Kantorovich距离的场景削减方法是一种有效的技术，可以帮助我们在处理大规模和高维数据时，降低计算复杂性。

题型：填空、单选、简答第一章虚拟现实技术概述1.虚拟现实的概念：集成了计算机图形学、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术和网络并行处理技术等领域的最新发展成果，把客观上存在的或并不存在的东西，运用计算机技术，在用户眼前生成一个虚拟的环境。

2.虚拟现实的基本特性：沉浸、交互、构想3.虚拟现实发展：20世纪60年代（首次出现概念）→ 80年代逐渐兴起→ 90年代产品问世4.三个发展阶段：70年代前（虚拟现实技术思想的产生）→ 80年代初到中期（初步发展）→80年代末至今（日趋完善）5.虚拟现实系统的构成，主要包括六个模块：检测模块、反馈、传感器、控制、3D模型库、建模模块6.虚拟现实应用：军事、教育、体育、游戏、建筑7.虚拟现实系统基本功能：创建虚拟世界，人与虚拟系统的交互8.虚拟显示研究的内容：虚拟现实技术（人机交互、虚拟系统创建），虚拟现实应用（真实世界仿真、抽象概念建模与可视化）第二章观察方法与观察设备1.虚拟显示系统两种实现：沉浸式实现（交互方式：基于自然方式的人机交互），非沉浸式交互（基于常规交互设备的人机交互）2.VR系统组成：虚拟系统生成设备、感知设备、跟踪设备、基于自然方式的人机交互设备(1)虚拟系统生成设备：一台或多台高性能计算机。

分类：沉浸式（高性能图形工作站、分布式异构计算机的VR系统），非沉浸式（高性能个人计算机）听觉通道信号的生成与显示（声音生成与播放）视觉通道信号的生成与显示（建模与绘制）触觉与力觉通道信号的生成与显示（力的建模与反馈）支持实时人机交互的功能（三维空间定位、碰撞检测、语音识别、人机实时对话。

）(2)感知设备功能：将VR系统各类感知模型转变为人能接受的多通道刺激信号的设备。

感知包括：视、听、触、嗅、味觉等多种通道。

视觉感知设备：立体宽视场图形显示器，包括沉浸式（头盔显示器：封闭式、透视式）和非沉浸式（立体显示器）(3)跟踪设备功能：跟踪并监测位置和方位的设备。

图像处理技术中的摄影图像去雾方法比较摄影图像去雾是图像处理技术领域中一个重要的任务，它能够帮助摄影师和观众恢复雾霾天气下的清晰景色。

在过去的几十年里，研究者们提出了各种各样的去雾方法，每一种方法都有其优点和局限性。

本文将比较几种常见的摄影图像去雾方法，以便读者能够更好地了解它们之间的不同和适用场景。

第一种方法是物理模型方法。

这种方法基于光学物理模型，通过对雾霾传播过程进行建模来去除雾霾。

最著名的物理模型方法是单色模型和多色模型。

单色模型假设光在传播过程中只受到散射的影响，而多色模型则考虑了光的波长对传播的影响。

物理模型方法的优点是可以恢复真实的场景信息，但是它们需要事先获取雾霾传播参数，这对于实际应用来说可能是困难的。

第二种方法是暗通道先验方法。

这种方法是由He等人于2009年提出的，它假设在大部分非雾区域中，至少存在一个颜色通道的像素值很低。

暗通道先验方法通过寻找图像中的暗通道来估计雾霾浓度和光照分布，并根据这些估计结果去除雾霾。

相较于物理模型方法，暗通道先验方法不需要先验知识，并且在去雾效果方面表现出色。

然而，它在存在颜色较为接近的区域或者带有大片遮挡物的图像上效果可能不理想。

第三种方法是基于图像边缘的方法。

这种方法通过检测图像中的边缘信息来去除雾霾。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

基于图像边缘的方法对于恢复细节信息和保持图像清晰度方面表现出色，但是它可能会对图像中的纹理信息产生失真。

第四种方法是导向滤波方法。

导向滤波方法将去雾问题转化为图像的低频部分估计问题。

它通过引入一个导向图像（通常是原始图像的亮度分量）来引导滤波器的行为。

导向滤波方法在去除雾霾的同时能够保持图像的细节信息，但是在对比度较低的图像上可能存在一定的局限性。

综上所述，不同的摄影图像去雾方法在适用场景和效果方面存在差异。

物理模型方法适用于事先获取雾霾传播参数的场景，可以恢复真实的场景信息；暗通道先验方法不需要事先获取参数，并且在去雾效果方面表现出色，但在特殊情况下可能效果不理想；基于图像边缘的方法对于保持图像清晰度和恢复细节信息很有效，但对纹理信息可能产生失真；导向滤波方法能够保持细节信息，但在对比度较低的图像上可能存在局限性。

消隐算法消隐算法⼀、消隐当我们观察空间任何⼀个不透明的物体时，只能看到该物体朝向我们的那些表⾯，其余的表⾯由于被物体所遮挡我们看不到。

若把可见的和不可见的线都画出来，对视觉会造成多义性。

会有后边两种情况要消除⼆义性，就必须在绘制时消除被遮挡的不可见的线或⾯，习惯上称作消除隐藏线和隐藏⾯，简称为消隐。

消隐不仅与消隐对象有关，还与观察者的位置有关。

⼆、消隐的分类1>按消隐对象分类线消隐：消隐对象是物体的边⾯消隐：消隐对象是物体上的⾯2>按消隐空间分类物体空间的消隐算法：以场景中的物体为处理单位。

假设场景中有k个物体，将其中⼀个物体与其余k-1个物体逐⼀⽐较，仅显⽰它可见表⾯已达到消隐的⽬的。

（此类算法通常⽤于线框图的消隐！）图像空间的消隐算法：以屏幕窗⼝内的每个像素为处理单元。

对屏幕上每个像素进⾏判断，决定哪个多边形在该像素可见（这类算法是消隐算法的主流）三、图像空间的消隐算法：1>Z-buffer算法2>扫描线算法3>Warnock消隐算法画家算法：去除隐藏⾯最简单的算法原理：若场景中有许多物体，就是先画远的物体，再画近的物体。

这样⼀来，近的物体⾃然就会盖住远的物体。

但实际情况并不理想，在三维场景中，⼀个物体可能有些部分远，有些部分近，所以不管⽤什么顺序画，都⽆法得到正确的结果，所以画家算法只能解决简单场景的消隐问题。

Z-buffer算法1、也称Z缓冲区算法和深度缓冲器算法（能跟踪屏幕上每个像素深度的算法），让计算机⽣成复杂图形成为可能。

2、该算法有帧缓冲器和深度缓冲器，对应两个数组：Intensity(x,y)-属性数组（帧缓冲器），存储图像空间每个可见像素的光强或颜⾊Depth(x,y)-深度数组（Z-buffer），存放图像空间每个可见像素的Z坐标。

Z-buffer保存的是经过投影变换后的z坐标，距离眼睛近的地⽅z坐标的分辨率⽐较⼤，远处的分辨率⼩。

3、Z-buffer算法思想（开⼀个和帧缓存⼀样⼤⼩的存储空间，利⽤空间上的牺牲换区算法上的简洁）（1）先将z缓冲器中各单元的初始值置为最⼩值（2）当要改变某个像素的颜⾊值时，⾸先检查当前多边形的深度值是否⼤于该像素原来的深度值（3）如果⼤于原来的z值，说明当前多边形更靠近观察点，⽤它的颜⾊替换像素原来的颜⾊。

大规模空间数据可视化技术研究随着时代的发展和社会的进步，数据已经成为当今世界的重要资产之一，然而这些数据的成千上万的信息需要可视化技术来呈现给人们。

大规模空间数据可视化技术就是其中的一种，它可以将数据转换为视觉感受，从而让人们更直观更全面地认知和分析这些数据。

本文将讨论大规模空间数据可视化技术的研究和应用。

一、什么是大规模空间数据可视化技术大规模空间数据可视化技术指的是将空间数据划分为多个不同的级别，并通过可视化方式展示这些数据，以便更好地呈现、分析和理解。

在这个过程中，传统的显示器、鼠标、键盘等设备是不够的，因此需要使用更先进的交互工具如触摸屏、全息投影，这些设备可以帮助使用者更深入地理解数据所代表的现象。

二、大规模空间数据可视化技术的研究方法1. 地理信息科学方法地理信息科学（GIS）是大规模空间数据可视化技术的基础之一，它涉及到空间数据的存储、管理、分析和展示等方面。

地理信息科学方法与大规模数据可视化技术的结合可以提高数据的信息密度、减少数据的复杂度，降低人员的管理成本，因此在大规模空间数据可视化技术研究中受到广泛应用。

2. 计算机图形学方法计算机图形学是大规模空间数据可视化的另一种研究方法。

它依靠计算机算法的精度和效率，将数据转化为视觉效果，并将其呈现给使用者。

计算机图形学方法可以利用虚拟现实技术（VR）或增强现实技术（AR）来生成不同的图形效果，从而更好地展示空间数据，提高使用者的参与感和交互性。

三、大规模空间数据可视化技术的应用1. 城市规划在城市规划方面，大规模空间数据可视化技术的应用是非常重要的。

它可以通过地图、表格、图表等多种方式来展示城市的不同因素，如道路交通、人口密度、建筑物、交通状况等信息，以方便城市规划者更好地了解城市的发展和变化趋势。

2. 环境保护在环境保护方面，大规模空间数据可视化技术也有其独特的优势。

它可以通过卫星遥感、气象预测、分布式测量等手段来收集大量的数据，然后通过散点图、动态热力图等方式来展示这些数据的变化，从而及时掌握环境问题的发展态势，为环保决策提供更精准的支持。

计算机图形学算法可视化研究摘要近年来，计算机图形学技术迅猛发展，在计算机动画、虚拟现实、数码艺术、影视娱乐等领域获得广泛的应用。

而这些领域的应用又反过来刺激计算机图形学的发展，朝着真实和实时的目标更进一步。

为达到这一目标，良好的可见性判定算法必不可少。

它只把场景中的可见模型送进渲染管道，从而减轻图形渲染系统的处理负担，正确显示场景的同时实现更快的渲染速度。

随着应用需求的提高，场景的规模越来越大，速度也越来越苛刻，现阶段可见性算法研究已转向大规模场景的实时消隐判断。

进入21世纪，随着消费电子类产品的发展，在诸如手机、PDA、掌上电脑之类的移动终端实现3D图形显示功能已成为必然的趋势。

在功耗和性能有限的移动设备中设计实时高质量渲染的图形系统，是面向片上三维图形渲染系统研究和设计的热点。

此时，可见性算法直接影响着片上图形系统的处理负担、渲染速度和功耗等，需要有合理优化的设计方案。

本文从计算机图形学的可见性算法角度出发，研究在大规模场景-F的消隐技术，以及在片上三维图形渲染系统的优化实现方案。

本文完成的工作内容和特色如下： 1.对可见性判定算法现有主要研究成果进行综述，对其进行比较，并点明改进的大体方向。

重点分析了深度缓存算法在实时消隐中的应用和面临的问题，以及各种其改进算法。

2.重点研究大规模场景的分布特性，利用现有算法的优点和硬件资源，提出了一种新的适合大规模场景的可见性判定算法_--一层次遮挡平面算法，并在一个软件图形渲染引擎中实现该算法，且对算法的性能进行了测试和分析。

3.研究并实现了一个传统架构下的消隐硬件模块以及一个屏幕分割算法下的图形流水线像素处理后期的硬件模块，其中涉及到层次Z缓存算法、Cache技术、瓦片光栅算法和FlipQuad反走样算法等的实现。

设计考虑了片上图形渲染系统的资源、功耗和实时要求，初步探索了硬件实现的优化方案。

从整体架构出发，考虑模块的最佳方案，是本文设计图形流水线像素测试后期模块的重要理由。

场景管理技术【摘要】本文对场景管理进行了系统的介绍，并重点阐述了可见性剔除，几何剖分，碰撞检测，入口等关键技术。

【关键词】场景管理虚拟现实一、引言虚拟现实系统的显示部分主要通过客户端引擎来实现，随着显示场景的不断增大，显示对象的不断增加，场景管理模块作为客户端引擎的一个重要组成部分发挥着越来越巨大的作用。

设计场景管理模块的目的是在无较大程度视觉差异，不影响真实性效果的情况下人为的减少三角面数量，从而保证场景渲染的实时性，流畅性。

二、场景管理技术在大规模虚拟场景绘制中，往往追求用最少的处理器时间和内存耗费创造出最有真实感的效果，因此，能否保证实时高质量的画面显示是虚拟现实图形部分开发成败的关键。

对于高度复杂的场景，简单的图形硬件加速并不能满足虚拟现实的实时绘制需要，因而必须设计高效算法来进一步加速复杂场景的漫游。

与一般的真实感绘制不同，虚拟现实中图形技术在追求速度的同时可以适当损失图形的绘制质量。

基于这一原则，虚拟现实中的图形技术大致可以从如下几个方面进行考虑：场景的几何组织与优化、场景多边形网格模型的优化、绘制状态优化技术、层次细节技术以及在此基础上的快速可见性判断与消隐技术等。

在实时绘制的前提下，控制每帧画面绘制的多边形数目、检查虚拟现实中的物理特性以及管理网络吞吐量等，这就是场景的组织和管理。

在整个虚拟场景中，用户的视角包括整个场景，它是一个未知的需要探索的世界，可能会包含室外场景的成千上百个对象以及室内场景中的几百个房间，甚至每个房间中还将存在几十个以至上百个物体，所有的这些室外室内的物体都由几千个或者更多的三角形组成，整个场景的三角形数目达到了几百万个[3]。

如果没有场景优化管理，实时性根本无法保证。

在多人在线的虚拟现实场景中，同样需要场景的组织和管理，对某个客户端而言，显然不需要不可见的物体的状态。

（一）可见性剔除。

可见性剔除技术是通过评估一个绘制元素或一组绘制元素的可见性或不可见性来快速地剔除不可见的绘制元素，从而减少送入绘制管道的绘制元素的数量，来达到提高绘制速度的快速绘制技术。

《计算机图形学》练习题1．直线扫描转换的Bresenham 算法(1) 请写出生成其斜率介于0和1之间的直线的Bresenham 算法步骤。

(2) 设一直线段的起点和终点坐标分别为(1,1)和(8,5)，请用Bresenham 算法生成此直线段，确定所有要绘制象素坐标。

(1)✍输入线段的两个端点，并将左端点存储在(x0,y0)中 ✍将(x0,y0)装入帧缓存，画出第一个点✍计算常量?x, ?y, 2?y, and 2?y-2?x,并得到决策参数的第一个值： p0 = 2?y - ?x④从k=0开始，在沿线路径的每个xk 处，进行下列检测:如果pk < 0,下一个要绘制的点就是(xk +1,yk) ，并且pk+1 = pk + 2?y 否则下一个要绘制的点就是(xk +1, yk +1)，并且 pk+1 = pk + 2?y- 2?x ⑤重复步骤4，共 ?x-1次 (2)m=(5-1)/(8-1)=0.57 ∆x=7 ∆y=4P0=2∆y-∆x=12∆y=8 2∆y-2∆x=-6 k pk (xk+1,yk+1)0 1 (2,2) 1 -5 (3,2) 2 3 (4,3) 3 -3 (5,3) 4 5 (6,4) 5 -1 (7,4) 6 7(8,5)2．已知一多边形如图1所示，其顶点为V 1、V 2、V 3、V 4、V 5、V 6，边为E 1、E 2、E 3、E 4、E 5、E 6。

用多边形的扫描填充算法对此多边形进行填充时(扫描线从下到上)要建立边分类表(sorted edge table)并不断更新活化边表(active edge list)。

(1) 在表1中填写边分类表中每条扫描线上包含的边(标明边号即可)； (2) 在表2中写出边分类表中每条边结构中各成员变量的初始值(3) 指出位于扫描线y=6,7,8,9和10时活化边表中包含那些边，并写出这些边中的x 值、y max 值、和斜率的倒数值1/m 。