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Vision-Degree-Driven Loading Strategy for Real-Time Large-Scale Scene Rendering
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OA
AI
DOI：10.3390/computers14070260.png)
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摘要
En 中文
大规模场景渲染在管理海量场景数据以及缓解因次优加载顺序导致的渲染延迟方面面临挑战。尽管现有方法利用细节层次（LOD）进行动态资源加载，但仍存在两点局限性。一是加载优先级未能充分考量影响视觉效果的因素，如LOD选择和可见区域；二是渲染质量与加载延迟之间的权衡不足。为此，我们提出一种名为视觉度（VD）的加载优先级指标，该指标源自LOD选择、加载时间以及渲染质量与加载延迟之间的权衡。渲染过程中，VD按降序排列以实现优化的加载与卸载顺序。同时，提出补偿因子以进一步补偿因降低LOD级别造成的视觉损失，并优化渲染效果。最后，通过最小化平均模型到视点的距离来优化初始视点选择，从而减少初始场景加载时间。实验结果表明，与现有的基于兴趣区域（AOI）的加载策略相比，本方法将渲染延迟降低了24%～29%，同时保持了相当的视觉质量。
Keyword:
Level of Detail (LOD)
loading prioritization
rendering latency
vision degree (VD)
scene rendering
期刊
C
IF:
4.2
论文数:
1.5K
被引数:
3.3K
机构
暂无机构信息
引用论文
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