关于遮挡剔除的几个算法尝试

遮挡剔除算法优化
本文探讨了在游戏引擎中实现遮挡剔除算法的过程,包括使用API接口、软件光栅化方法及其局限性,并提出了一种利用GPU降采样的Pre-Z结果进行查询的新方案,有效提升渲染效率。

        之前在公司使用DX9做端游引擎,优化性能中涉及到一个算法,就是遮挡剔除。最经典的算法就是使用API中的遮挡查询接口,GPU Gem上面有一篇文章专门讲这个。实话说,这个算法看过好几次,直到今天都没有彻底明白。后来看到有的人评价说这个算法不一定能改进性能,甚至还会导致更低。看到这个我有点底气彻底放弃了,是的,我一直有个观点,就是越简单越好,一旦某个东西很复杂,我就会警惕起来,就会怀疑设计有问题。当然听说DX11下面这个遮挡剔除的接口很好用,有机会可以试一下。

        后来让一个同事去研究了下CE3里面的遮挡剔除算法。CE3里面使用了软件光栅化的方法,大致流程就是,在编辑器中放置一些正交的长方体作为遮挡体,在渲染时,每帧都在CPU上面光栅化这些遮挡体(当然是在分辨率比较小的渲染目标上进行),然后对远处物体进行查询。不过这个同事在我们自己的引擎上实验过后得出的结论是,反而会拉低帧率。我的判断是他没有使用好SSE指令,CE3这种引擎绝不会做没有名头的事。

        既然这个不能用(肯定是我们自己的原因),那就自己创新算法吧。受CE3算法的启发,我就想,何不将光栅化的操作放到GPU上呢。要知道,GPU干这种“粗活”比CPU好上千百倍。我就想到有一个东西可以直接拿来用,都不增加额外的开销,那就是Pre-Z的结果。具体做法就是将上一帧的Pre-Z结果在GPU里面降采样,然后拷贝到CPU,使用这个结果进行查询。

        当然,原理很简单,实际中遇到的技术细节还真不少。首先,由于是使用的上一帧的深度值,那么在镜头快速旋转时,该出现的物体没有出现。还有个问题,物体的包围盒在屏幕上占有一定面积,如果每个像素都检查就太耗性能了,检查几个关键点就行了,可问题又出现了,位于移动物体后面的物体会有时出现有时消失。经过不断改进,总算都解决了。在很多场景中,尤其是主城内,这个算法极大提升了速度。

        在实现中,算法细节还有不少。不过只要方向对了,剩下的就是用时间来磨细节了。

### 渲染技术中包围盒遮挡剔除算法 在渲染技术中,包围盒遮挡剔除是一种常见的优化方法,用于减少不必要的渲染开销。其核心思想是通过计算物体的包围盒(Bounding Box)来判断该物体是否被其他物体遮挡,从而决定是否需要对其进行渲染[^1]。 包围盒通常是一个轴对齐的边界框(AABB,Axis-Aligned Bounding Box),它能够快速地与视锥体进行相交测试,并且可以与其他包围盒进行碰撞检测。这种检测方式比直接检测复杂几何模型的遮挡关系更加高效。具体实现步骤如下: - **包围盒生成**:为每个需要进行遮挡剔除的物体生成一个包围盒,确保该包围盒完全包裹物体的所有顶点。 - **层次结构构建**:为了进一步提高效率,通常会将场景中的物体组织成一种层次结构,例如八叉树(Octree)或四叉树(Quadtree)。这种结构允许系统从顶层开始逐步缩小范围,快速排除掉那些完全不可见的物体集合。 - **视锥体裁剪**:在每一层节点中,首先进行视锥体裁剪,剔除掉那些完全位于视锥体之外的物体。 - **遮挡测试**:对于剩余的物体,使用深度缓冲区(Depth Buffer)或其他数据结构进行遮挡测试,判断其是否被其他物体遮挡。 ```python def is_visible(bounding_box, camera_frustum): # 判断包围盒是否与视锥体相交 if not bounding_box.intersects(camera_frustum): return False # 检查包围盒是否被其他物体遮挡 if is_occluded_by_other_objects(bounding_box): return False return True def is_occluded_by_other_objects(bounding_box): # 使用深度缓冲区或其他方法判断遮挡 depth_buffer = get_depth_buffer() return depth_buffer.is_occluded(bounding_box) ``` ### 长宽高均衡条件下的优化策略 当物体的长宽高比例较为均衡时,可以采用以下几种优化策略来提升遮挡剔除的效率和准确性: - **更精确的包围盒**:对于长宽高比例均衡的物体,可以尝试使用更精确的包围球(Bounding Sphere)或定向包围盒(OBB,Oriented Bounding Box)来代替传统的 AABB。虽然这些方法的计算成本较高,但它们能更紧密地贴合物体形状,减少误剔除的可能性[^2]。 - **动态调整包围盒大小**:根据物体的实际可见性动态调整包围盒的大小。例如,如果某个物体经常处于部分遮挡状态,可以适当增大其包围盒以避免频繁的遮挡测试失败。 - **分层遮挡剔除**:将场景中的物体按照距离相机的远近分为多个层次,优先对较远的物体进行遮挡剔除,从而减少对近处物体的计算负担。 - **LOD 结合**:结合多细节层次(LOD,Level of Detail)技术,在远距离下使用简化模型进行遮挡测试,进一步降低计算复杂度[^2]。 ```python def optimize_for_uniform_objects(objects): for obj in objects: if obj.is_uniform(): # 使用更精确的包围盒 obj.set_bounding_sphere() # 动态调整包围盒大小 obj.adjust_bounding_box_size() # 分层处理 layers = divide_into_layers(objects) for layer in layers: perform_occlusion_culling(layer) ``` ### 总结 包围盒遮挡剔除是一种高效的渲染优化技术,尤其适用于大规模场景中的性能优化。在长宽高比例均衡的情况下,可以通过采用更精确的包围盒、动态调整包围盒大小以及结合 LOD 技术等手段进一步提升优化效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值