基于GPU的自适应曲面细分方法.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CN106887042A(43)申请公布日2017.06.23(21)申请号201710058646.9(22)申请日2017.01.23(71)申请人北京工业大学地址100124北京市朝阳区平乐园100号(72)发明人何震震肖创柏禹晶(74)专利代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司11203代理人刘萍(51)Int.Cl.G06T17/30(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图10页(54)发明名称基于GPU的自适应曲面细分方法(57)摘要基于GPU的自适应曲面细分方法涉及计算机图形学领域。现存的细分方法，随着细分的进行，顶点和边的数量会急剧增加，实际情况是，在细分迭代数次后，某些区域(如较平坦部分或者初始控制网格较稠密的部分)其控制网格已较好地逼近极限细分曲面，而在另外一些区域(如曲率变化较大的部分)其控制网格还比较粗糙，需要继续细分。为了减少不必要的计算资源的浪费，自适应的曲面细分算法就很重要了。本发明有效的解决曲面光滑度和数据量之间的矛盾，使得在保证曲面细分显示效果的前提下提高渲染帧率。采取了两种基于三角形面片的细分模式：PN三角形和Phong细分进行验证，实验证明，基于GPU的自适应曲面细分方法具有很好的现实和理论意义。CN106887042ACN106887042A权利要求书1/3页1.基于GPU的自适应曲面细分方法；其特征在于，在计算机中是依次按以下步骤实现的：步骤(1)，Directx11初始化步骤(2)，读取网格模型数据与初始化顶点缓存：在Directx11中集成了曲面细分管线，在GPU中实现PN三角形细分策略时，对于每一个三角形面片，由三个控制点生成一个有10个控制点的3阶贝塞尔三角形；在GPU中实现Phong细分算法时，对于每一个三角形面片，需要知道每个顶点的法向量；在自定义顶点结构中定义顶点的相关属性，PN三角形细分策略与Phong细分策略顶点格式相同，都包含一个坐标信息和法向量信息；步骤(3)，创建顶点布局：在自定义顶点结构中定义顶点的相关属性，PN三角形细分策略与Phong细分策略顶点格式相同，都包含一个坐标信息和法向量信息；步骤(4)，网格渲染：设置InputAssembler的图元拓扑类型，使其接收的是控制面片的结构，用IASetPrimitiveTopology设置D3D11_PRIMITIVE_TOPOLOGY_3_CONTROL_POINT_PATCHLIST，使得GPU以面片的方式读取顶点缓存；步骤(5)，自适应曲面细分：准备好顶点缓冲后，在GPU中实现曲面细分算法，GPU以D3D11_PRIMITIVE_TOPOLOGY_3_CONTROL_POINT_PATCHLIST组装方式对输入的顶点缓冲进行读取；在Directx11中，曲面细分阶段分为三个管线，分别为Hull着色阶段，Tessellator阶段以及Domain着色阶段；其中，Hull着色阶段由两部分构成，分别对应两个不同的hlsl程序，分别为Hull着色阶段和patch静态函数；在patch静态函数中决定了曲面片的细分程度，从而告知Tessellator阶段要细分出多少顶点；第一步：在patch静态函数中，进行自适应曲面细分算法的实现；自适应策略包括：背部剔除、距离自适应、垂直面自适应及面片大小自适应；计算出面片的细分因子后，需要进行裂缝消除；背部剔除：在进行计算细分因子之前，先做背部剔除测试，对于没有通过背部剔除测试的面片，只需要把该面片的每一条边的曲面细分因子置为0，那么渲染管线将不再渲染该面片；对于一个给定的三角形面片，对于每一条边，计算公式如下：其中edgedot为点积结果，Nj,Nk表示三角形面片中任意两个顶点的组合，V为视向量；对于左手坐标系，若该结果为负值，说明该面片的这条边为背向；当一个面片的三条边都为背向时说明该面片为背向；距离自适应：基于距离自适应的细分因子计算公式如下：Factor1＝1-(Dis-minDis)/disFrange其中，Dis表示视点与面片边中点的距离，minDis表示使用最大细分因子的最小距离；2CN106887042A权利要求书2/3页disFrange表示近平面与远平面之间的距离，Factor1为使用距离自适应策略得到的调节因子；得到的Factor1的值位于[0,1]之间；得到调节因子后，使用线性差值公式：x1＝1+Factor*(x-1)其中，x1为使用距离自适应策略调解后的细分因子大小，x为初始细分因子大小；垂直面自适应：对于每一个面片处理如下：其中edgedot为点积结果，Nj,Nk表示三角形面片中任意两个顶点的组合，V为视向量；其中edgedot为归一化后的两个向量之间的乘积；根据公式：F