Aternativa3D 7.5中的MapMapping和LOD技术

本文介绍了LOD(Levels of Detail)与Mipmap技术在3D图形渲染中的应用。LOD技术通过调整物体细节水平来优化渲染性能,而Mipmap则用于解决纹理缩小时的混叠问题,改善图像质量。

转自 http://uh.9ria.com/space-32359-do-blog-id-6836.html

 

采用的LOD及mipmapping技术,可节约场景生成的时间,提高实时仿真的效果。
MapMapping
叫作贴图分级细化或Mip贴图,是材质贴图的技术,是依据不同精度的要求,而使用不同的材质图样进行贴图。
Mipmap在3D图形学中主要是用来做anti-aliasing(反锯齿处理),图像在缩小时因为采样率不够,就会导致混叠现象,如果是线,就表现为断线,如果是纹理比较复杂,就表现为纹理变得杂乱, 图形学中经常会用到z值来控制物体的远近,有时会在一个多边形中用z值变化来生成纵深感很强的物体,这时在一个多边形内部的纹理贴图就会用到不同的缩小比率,如果只用原始的纹理去采样,就会在缩小比率大的地方(通常是z值大的地方)出现混叠。纹理贴图,图形学中将用来贴图的图片统称为纹理,用来贴图的纹理大小与真正要渲染的区域不一定是刚好匹配的,这样就需要做放大或缩小,如果缩小,也就会产生上面所述的混叠现象。原始纹理逐步做下采样(即图像缩小),从而生成一系列的不同大小的纹理,这些纹理被称为mipmap,使用时按照缩小比率来选择合适大小的纹理。比如,我们要用做贴图的纹理大小为 64x32,对它做下采样生成32x16,16x8,8x4,4x2,2x1,1x1的纹理,如果要渲染的区域大小为14x6,那么我们要么选16x8的纹理贴,要么选16x8与8x4的两块纹理做线形平均的结果贴图。
  当物体移近时,程序会在物体表面贴上较精细、 清晰度较高的材质图案,于是让物体呈现出更高层、更加真实的效果;而当物体远离使用者时,程序就会贴上较单纯、清晰度较低的材质图样,进而提升图形处理的整体效率。
可以通过alternativa.engine3d.materials.TextureMaterial类的mipMapping属性来设置材质的细分贴图方式,alternativa.engine3d.core.MipMapping的3个静态常量提供了3种方式MipMapping.NONE(Mip贴图),MipMapping.OBJECT_DISTANCE(按离相机的距离来进行Mip贴图),MipMapping.PER_PIXEL(按离相机的像素来进行Mip贴图)。
TextureMaterial类的resolution(分辨率)属性是指纹理的一像素相对对3维空间的大小,可以通过Object3D类的calculateResolution(textureWidth:int, textureHeight:int, type:int = 1, matrix:Matrix3D = null):Number方法来获得。

LOD
Levels of Detail,意为多细节层次,LOD技术指根据物体模型的节点在显示环境中所处的位置和重要度,决定物体渲染的资源分配,降低非重要物体的面数和细节度,从而获得高效率的渲染运算。LOD是协调纹理像素和实际像素之间关系的一个标准。一般用于中抵挡显卡中。

通过alternativa.engine3d.containers.LODContainer类来实现,LODContainer是一个容器类,继承于Object3DContainer类,通过计算孩子对象(Object3D)相对于相机的距离来决定孩子被渲染的精细度,可以用

setChildDistance(child: Object3D, distance:Number)方法来改变某个子对象的LOD。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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