计算机应用研究

作者：周志强,吴桐,张严辞,

单位：四川大学a.视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室;b.计算机学院,成都610065；

关键词：表面重建,表面粒子提取,透视网格,厚度,自适应,窄带,

基金：四川省重点研发项目(2023YFG0122)；；

为了提升基于粒子的流体表面重建效率，提出了一种基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法。与基于物体空间的方法相比，该方案根据粒子密度、离散系数等信息自适应提取视锥范围内最靠近视点的表面粒子，使表面粒子数、内存消耗仅与可见的表面区域相关，而不是整个流体表面或模拟域。此外，利用透视网格沿视线排布的优势，提出了基于粒子密度的自适应厚度估计方法。实验结果表明，该方案有效减少了40%～76%的表面粒子和30%～50%的内存开销，解决了表面粒子冗余和空洞问题，并以较低的代价获取了厚度信息。该方案为后续的表面重建和渲染带来了明显的性能提升，可以更好地处理大规模粒子集的重建和渲染。

来源：2023年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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