基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法、装置和设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113674437A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110963217.2(22)申请日2021.08.20(71)申请人北京优锘科技有限公司地址100015北京市朝阳区酒仙桥路10号82幢一层105室(72)发明人乐世华谢帅吴俊华张佳亮井刚张腾飞徐承银李鉴陈傲寒(74)专利代理机构北京安度修典专利代理事务所(特殊普通合伙)11424代理人杨方成马欢萍(51)Int.Cl.G06T19/20(2011.01)G06T17/20(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图4页(54)发明名称基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法、装置和设备(57)摘要本发明涉及一种基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，包括沿河道流向提取河道边界数据信息；通过Delaunay三角剖分算法剖分河道，构建三角化河道，以有限点表示整个河道内流场分布情况；利用所述河道边界数据信息，引入反比例权重函数构建流函数ψ，通过所述流函数ψ计算出符合实际特征的流场信息U(Pi)；基于所述三角化河道，并结合所述流场信息U(Pi)获取整个河道流场图；基于河道流场图采用FlowMap方法对水流进行渲染绘制，获取实际河道渲染场景图。本发明的水体渲染方法是一种可以适应各种大规模河道形状、正确表现河道流态的渲染可视化方法。本发明还涉及一种基于GPU的大规模自然河道水体渲染的装置、介质和设备。CN113674437ACN113674437A权利要求书1/2页1.一种基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，包括如下步骤：沿河道流向提取河道边界数据信息；通过Delaunay三角剖分算法剖分河道，构建三角化河道，以有限点表示整个河道内流场分布情况；利用所述河道边界数据信息，引入反比例权重函数构建流函数ψ，通过所述流函数ψ计算出符合实际特征的流场信息U(Pi)；基于所述三角化河道，并结合所述流场信息U(Pi)获取整个河道流场图；基于河道流场图采用FlowMap方法对水流进行渲染绘制，获取实际河道渲染场景图。2.根据权利要求1所述的基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，所述沿河道流向提取河道边界数据信息包括：沿河道流向河岸包括左岸与右岸，分别提取左岸线与右岸线；对不同岸线设定不同的流函数值，左岸流函数值与右岸流函数值之差为岸线间单位厚度的水流流量。3.根据权利要求1所述的基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，所述利用所述河道边界数据信息，引入反比例权重函数构建流函数ψ，通过所述流函数ψ计算出符合实际特征的流场信息U(Pi)包括：获取河道边界数据信息，依据水流运动连续性方程，引入反比例权重函数构建河道内流函数ψ(x，y)，其全微分为：河道内任意点的流场为(u，v)，u、v为流速在x，y方向上分量，可通过流函数的偏导数求得，公式如下：则河道内任意点P的流函数值表达为:其中，di为河道内任意点P到边界Bi的最短距离，ψi为边界Bi的流函数值，W为权重函数；其中，s为搜索半径，p为正实数，f为光滑函数，f(t)＝6t5‑15t4+10t3(5)通过上述公式(1)‑(5)得到所有河道剖分点的流函数值ψ，以及通过对流函数求导得到河道剖分点的流场值U(Pi)，其中U(Pi)＝(ui，vi)。4.根据权利要求1所述的基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，基于所述三角化河道将流场信息U(Pi)导入GPU中，并将河道最大流速导入顶点着色器，对流场信息U(Pi)进行归一化处理后导出至片元着色器，经坐标转换为纹理坐标并输出，获取整个河道流场图。2CN113674437A权利要求书2/2页5.根据权利要求1所述的基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，所述FlowMap方法通过纹理动态变换来表现水流的流动效果。6.根据权利要求4所述的基于GPU的大规模自然河道水体渲染的方法，其特征在于，所述基于河道流场图采用FlowMap方法对水流进行渲染绘制，获取实际河道渲染场景图包括如下步骤:在顶点着色器中对纹理坐标进行缩放偏移处理；对流场纹理进行采样，获取河道水流流场信息(u，v)；对流场信息(u，v)进行坐标转换，使其从[0，1]映射到为[‑1，1]；构造两个相位波形函数，所述两个相位波形函数周期相同，互为反相；计算两个相位波形函数对应的混合因子；依据欧拉公式对纹理坐标进行偏移处理，使得纹理发生扭曲变形，并通过改变纹理透明度实现纹理渐入渐出；用偏移后的纹理坐标对法线纹理进行采样，对两个相位波形函数分别进行采样，并将采样结果进行插值混合，实现一张纹理向另一张纹理慢慢转变；将混合后的法线用于光照计算；输出水体渲染结果，获取实际河道渲染场景图。