Real–time appearance–driven memory–efficient dense canopy synthesis

doi:10.1007/s11042-026-21807-4

Real–time appearance–driven memory–efficient dense canopy synthesis

2026-09-10

0

PRE

AI

DOI：10.1007/s11042-026-21807-4

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

精确重建的景观模型能够弥合设计与施工之间的差距，同时提供逼真的设计可视化和演示。尽管树木对景观不可或缺，但它们在交互式设计中通常仅作为视觉参考，因此不值得消耗过多资源进行高度详细的表示和重建。然而，现有技术主要关注在不加限制的内存使用和渲染成本下复制逼真的几何和拓扑细节，而以低资源使用量重建树冠的场景在相关领域尚未得到充分研究。因此，本研究寻求一种以最小内存消耗和卓越渲染效率合成高度逼真的密集树冠的方法。该方法首先使用半椭球体（作为代理）拟合不同视角下的树木轮廓，然后在代理壳上准随机分布示例叶片，以呈现叶片簇的聚合外观并进一步节省内存。视角相关的高变异性视觉外观进一步压缩为多个纹理，作为视角无关的漫反射着色和视角相关的残差光照的组成。前者将着色纹理压缩为每片叶子的量化代表性颜色，后者将基于像素的多视角微妙纹理编码为基于代理的光场。最后，通过若干实验和用户研究将所提出的方法与现有技术基准进行比较。结果表明，所提出的方法在内存使用上表现更优，渲染效率相当，同时呈现与真实情况相似的视觉效果。

Keyword:

Plant synthesis

Image-based plant modeling

Computational modeling

Surface reconstruction

Real–time appearance–driven memory–efficient dense canopy synthesis

摘要

期刊

机构