平面阻挡多分辨率体积渲染

Question

为了将大量数据加载到我的光线投射体绘制系统，我想实现平面阻塞多分辨率策略 - 将体积划分为多个具有相同大小但不同的子块分辨率或LOD（细节级别）根据子块的重要性。

我读了一篇论文，它说我可以这样做：

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。

图片1：使用2D纹理进行平面遮挡

根据平坦阻塞策略，块的维数必须是2的幂，即将体积除以2 ^ n * 2 ^ n * 2 ^ n的大小，因此对于每个块，有n + 1级细节（0-n）。由于内部数据的变化是块重要性的数学基础，块的每个细节层次都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表示最高级别的详细信息。父块，l表示分析当前的详细程度.Sj表示标量值。最终使标量值的变化为约束范围[0,1]。

我的问题是：因为它说某个父块的第i个子块中有2 ^（3 * max_l）个体素，所以子块是什么，图像1中的父块是什么？另外，根据公式，似乎有2 ^（3 *（max_l - l））个体素。我不明白〜

Answer 1

  

平面阻塞多分辨率策略 - 将音量划分为许多具有相同大小的子块

“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光线投射，有大量的出版物和专利......

  

因为它说在某个的第i个子块中有2 ^（3 * max_l）个体素

如果（从根到叶子的八叉树水平的数字变为：0 - ＆gt; 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））是等级“l”的细分体积（子体积）中体素的数量

  

是块重要性的数学基础

好吧，如果你这样定义那么它确实是一个“基础”; o）你应用什么样的启发式实际上是任意的;在这种情况下，您使用“标准偏差”作为衡量标准;显然你可以为每个子体积应用其他测量，例如：（max-min）＆gt;＆gt;（max_l-l）或（（max-avg）*（avg-min））＆gt;＆gt;（max_l-l）等...