opengl - 平面阻塞多分辨率体绘制

Question

为了将大量数据加载到我的光线投射体积渲染系统中，我想实现平面阻塞多分辨率策略- 将体积分成许多大小相等但分辨率或 LOD（细节级别）不同的子块子块的重要性。

我读了一篇论文，上面说我可以这样做：

通过分析内部数据的变化率，我们可以确定每个块的特殊LOD，以显示块的重要性。

图 1：带有 2D 纹理的平面块

根据平分块策略，块的维度必须是2的幂，即用2^n * 2^n * 2^n大小划分体积，因此对于每个块，有n+1个细节层次( 0-n)。由于内部数据的变化是区块重要性的数学基础，区块的每个细节层次可以用下面的公式来限定

公式1 ：

这是第 i 个块的变化，avgi 表示某个父块的第 i 个子块中 2^(3 * max_l) 标量值的平均值，max_l 表示父块的最高细节层次， l 表示正在分析当前的详细程度。Sj 表示标量值。最后使标量值在约束条件下变化到[0,1]范围内。

我的问题是：正如它所说，在某个父块的第 i 个子块中有 2^(3 * max_l) 个体素，图像 1 中的子块和父块是什么？另外，按照公式，好像有2^(3 * (max_l - l))体素。看不懂~

Answer 1

平面分块多分辨率策略——将卷分成许多大小相等的子块

“八叉树细分”将是更传统的术语，而不是“阻止多分辨率策略”。事实上，min|max octree 已经使用了几十年来加速体积光线投射，关于这个主题有大量的出版物和专利......

正如它所说，在某个特定的第 i 个子块中有 2^(3 * max_l) 个体素

如果（从根到叶的八叉树级别数为：0 -> max_l）

然后

2^(3 * max_l) 是所有体积中所有体素的数量。

和

2^(3 * (max_l - l)) 是级别“l”的细分体积（子体积）中的体素数

是区块重要性的数学基础

好吧，如果您这样定义它，那么它确实是一个“基础”；o）您应用的启发式方法确实是任意的；在这种情况下，您使用“标准偏差”作为衡量标准；显然，您可以对每个子卷应用其他措施，例如： (max-min)>>(max_l-l) 或 ((max-avg)*(avg-min))>>(max_l-l) 等...