关于遮挡剔除的几个算法尝试

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。

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        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。

### 关于图像处理中恢复遮挡边界的分层分割方法与流程 #### 分层分割的概念及其重要性 在计算机视觉领域,尤其是针对复杂场景的目标识别和场景理解,分层分割是一种有效的方法来解决图像中的遮挡问题。这种方法通过对不同层次特征的提取,能够更精确地区分物体边界并恢复被遮挡的部分[^1]。 #### 方法概述 为了实现这一目标,通常采用多尺度分析框架,在该框架内利用多种算法组合来进行逐级细化的操作。具体来说: - **预处理阶段** 对原始输入图片执行必要的滤波和平滑操作以减少噪声干扰;同时调整对比度增强边缘信息可见度。 - **初始轮廓检测** 应用Canny算子或其他先进的边缘探测器获取初步的物体轮廓线集合。这一步骤旨在标记出可能存在遮挡现象的关键区域位置[^2]。 - **多层次特征抽取** 基于卷积神经网络(CNNs),自动学习数据集内部蕴含的不同抽象级别的表示形式——低阶纹理至高维语义概念。此过程有助于区分前景对象同背景之间的差异,并为后续步骤提供坚实基础。 - **候选区域生成** 利用上述得到的信息构建一系列潜在的对象实例假设。这些假定可以基于形状先验知识、颜色一致性原则或是运动模式等因素形成。 - **优化模型训练** 构建特定任务导向的学习机制(如支持向量机SVM),并通过大量标注样本迭代改进参数配置直至收敛稳定状态为止。最终目的是提高分类准确性的同时降低误报率。 - **后处理融合** 将所有可能的结果整合起来考虑全局最优解路径。例如,可以通过图割(graph cut)技术或条件随机场(CRF)模型进一步修正预测结果的质量,确保输出更加贴近真实情况。 ```python import cv2 from skimage import filters, morphology def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply Gaussian blur to reduce noise and improve edge detection accuracy. blurred_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0) return blurred_img blurred_image = preprocess_image('path_to_your_image') edges = filters.canny(blurred_image, sigma=1.0) cleaned_edges = morphology.remove_small_objects(edges.astype(bool), min_size=50).astype(int) cv2.imshow("Detected Edges", cleaned_edges * 255) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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