大规模场景的消隐技术
基于射线管分裂方法的SAR场景快速消隐技术
基于射线管分裂方法的SAR场景快速消隐技术董纯柱;殷红成;王超【摘要】SAR场景模型常采用非均匀三角网格描述，使得传统的基于Z-Buffer技术的消隐算法难以在保持较高的消隐精度的同时兼顾消隐效率。
该文提出了一种基于射线管分裂方法的 SAR 场景快速消隐技术，将复杂 SAR 场景的消隐问题分解为两个简单过程：一是对场景三角网格在发射平面上的投影点云做2维Delaunay 三角网格划分，二是基于射线管分裂方法对新生网格可见性进行判断和拓扑重构。
典型飞机目标和草地上T-72坦克的消隐结果验证了该方法的准确性和高效性。
% Traditional hidden surface removal algorithm based on hardware Z-Buffer technique cannot give attention to precision or efficiency at the same time when dealing with the non-uniform triangulated SAR (Synthetic Aperture Radar) scene model. A novel high-precision hidden surface removal approach using fast ray-tube splitting algorithm is proposed, where the SAR scene hidden surface removal problem is decomposed into two simple procedures, i.e. a Delaunay triangulator is used to generate the initial ray tubes from the projected point clouds of all incident visible vertices, then an adaptive ray-tube splitting method is adopted to carry out the complex scene shading situations and resultant visible model reconstruction. Simulation results of typical aircraft and T-72 tank show that, the new approach is feasible and effective.【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2012(000)004【总页数】5页(P436-440)【关键词】消隐算法;射线管分裂方法;Delaunay三角剖分;Z-Buffer算法;SAR场景【作者】董纯柱;殷红成;王超【作者单位】中国传媒大学信息工程学院北京 100024; 电磁散射重点实验室北京100854;中国传媒大学信息工程学院北京 100024; 电磁散射重点实验室北京100854;电磁散射重点实验室北京 100854【正文语种】中文【中图分类】TN957对基于模板匹配的SAR图像解译而言，SAR图像中特有的透视收缩、叠掩和阴影等几何畸变特性是重要且稳定的识别特征[1]。
消隐算法
3.消隐中主要考虑的基本问题
• （2）相关性correlativity（连贯性） • 所谓相关性问题是指形体之间或一个 形体的各部分之间引起隐藏现象改变 的相互关系。即场景的可见性在局部 区域内保持不变的倾向 • 通常利用连贯性，来提高排序过程的 效率。
连贯性问题：
• 扫描线的连贯性：
相邻两条扫描线上，可见面的分布情况相似。
一般平面物体的消隐算法 （凹多面体）
• 关于潜在可见面： • 对于单个凸多面体，它的表面不是全部 可见，就是全部不可见。其棱线的可见 性也只有这两种状况。 • 对于凹多面体则不同，它的棱线除了全 部可见、全部不可见外，还有部分可见、 部分不可见的情况 • 如根据外法线向量与视线向量夹角关系 判断得出的可见边9、10、11、12构成的 平面上，9—10全部可见；10—11全部不 可见，而11—12则部分可见 • 因此对凹多面体上经判断后得出的可见 面只能看作为潜在可见面，它上面的每 一条棱线最终的可见情况，还需作进一 步的判定。
• 深度连贯性：
同一表面上的相邻部分深度是相近的，而占据屏幕上同 一区域的不同表面的深度不同。这样在判断表面间的遮挡关系 时，只需取其上一点计算出深度值，比较该深度值即可得到结 果。
• 区域连贯性：区域指屏幕上一组相邻的像素，它们通常为同
一个可见面所占据，可见性相同。区域连贯性表现在一条扫描 线上即为扫描线上的每个区间内只有一个面可见。
• 由向量N和V的数量积得：
N V N V cosθ N V cosθ N V
, 其正、负号与N V一致
（5）表面可见性判断
• 显然表面可见性取决于表 面外法线向量N与视线向 量V之间的夹角θ • 若为0°≤θ≤90°,则该表面 可见 • 若为90°＜θ≤180°,则该 表面不可见 • 可得表面可见性判断依据 为： N V N V cosθ • 若N·V≥0,则该表面可见 • 若N· V＜0,则该表面不可见 N V cosθ N V
13-消隐算法
Basic Concepts
投影变换失去了深度信息， 投影变换失去了深度信息，往往导致图 形的二义性
要消除二义性， 要消除二义性，就必须在绘制时消除被遮挡 的不可见的线或面， 的不可见的线或面，习惯上称作消除隐藏线 和隐藏面，简称为消隐。 和隐藏面，简称为消隐。
经过消隐得到的投影图称为物体的真实 图形。 图形。
提高消隐算法效率的常见方法1
物体连贯性：如果物体A与物体B是完全相互分 离的，则在消隐时，只需比较A、B两物体之间 的遮挡关系就可以了，无须对它们的表面多边 形逐一进行测试。例如，若A距视点较B远，则 在测试B上的表面的可见性时，无须考虑A的表 面。 面的连贯性：一张面内的各种属性值一般都是 缓慢变化的，允许采用增量形式对其进行计算。 区域连贯性：区域指屏幕上一组相邻的像素， 它们通常为同一个可见面所占据，可见性相同。 区域连贯性表现在一条扫描线上即为扫描线上 的每个区间内只有一个面可见。
9.3 Depth-Buffer Method
Z缓冲区算法或称深度缓冲区算法 所有图像空间消隐算法个原理最简单的一种， 所有图像空间消隐算法个原理最简单的一种， 是由catmull 1975年提出的 catmull在 年提出的， 是由catmull在1975年提出的，适用于正投影时的消隐处理 基本思想是．对于显示屏上的每个像素．记录下位于此像素上 基本思想是． 对于显示屏上的每个像素． 最靠近观察者的一个对象的深度， 最靠近观察者的一个对象的深度， 通过深度的比较来决定该对 象可见或不可见。为此．我们不仅有存储每一像素点亮度或色 象可见或不可见。 为此． 彩的帧缓冲器frame frame， 彩的帧缓冲器frame，还要设置一个用于存储每一像素点所显示 对象深度的缓冲区，称为Z缓冲区或深度缓冲区。可见， 对象深度的缓冲区，称为Z缓冲区或深度缓冲区。可见，深度缓 冲区是帧缓冲区的简单推广。假定显示器的分辨率是M 冲区是帧缓冲区的简单推广。 假定显示器的分辨率是M×N ， 则 两个缓冲区的大小均为M 两个缓冲区的大小均为M×N， 但每个像素位置所需用的字节数 可以不同，根据实际情况来确定， 可以不同， 根据实际情况来确定， 如深度缓冲区每位的字节数 根据z坐标的大小或精度来确定。因此， 根据z坐标的大小或精度来确定。因此，如果我们仍然假定视点 在右手坐标系z轴正向无穷远处， 在右手坐标系z轴正向无穷远处，则用深度缓冲区算法来实现消 隐的基本过程如下： 隐的基本过程如下：
SCSI技术
Ｗ ｉｄ ｒ ｓ Ｍ ｃ ａ Ｈ川 ． ９ ４． ｎ ｃｅｔ Ｇｒ ｗ． １９
［】曾建超 ．俞志和 ． 虚拟现实 的技术 及其应用 ［ ２ Ｍ】 北京：清华大学
出版 社 ， １９ ． ９６
（）射频识别技术 ２ 射频 识别技术是通过附着在被处理物 品上 的识别卡和阅读器之 间的射频信号交换信息，可以对物体 身份等备种属性进 行识别，从 而 自动完成分检 、统 计和定位 等各种 处理丁作 ，在实际技术阵地中
（）场景 速 度 ５
用 Ｏｐ ｎ ｅ ＧＬ提供的双缓存 （Ｄｏ ｂｅ Ｂｕｆｒｎ ） ｕ ｌ ｆｅｉｇ 技术可以解决 场景的速度问题 ，双缓存即前台和后 台缓存．后台缓存进行计算和 动 画生 成 ，前 台缓 存 则 负 责 示 后台 缓 存 已画 好 的 图 像 。 （）场景真实感 ６ 要高质量的保证虚拟的真实感，颜 色和效果是关键。 Ｏｐ ｎ ｅ ＧＬ 提供了 ＲＧＢ 和颜色索引两种颜 色模式和 光照光合成技术 ：辐射 Ａ 光、环境光、漫反射光和镜面光。 ３２ 虚 拟 设备 库 的 实现 。 为方便二次开发，利用 Ｖ ｓａ Ｃ ＋面 向对象 的特 征，建立 了 ｉ ｌ ＋ ｕ 所有保障设备或保障资源 虚拟设备 图形库。 ３３ 设 备 识 别技 术 ． （）视频识别技术 １ 视频 识别技术是通过安装 在各 个操作间的摄像头确定各设备空 间位置的视频信号，然后通过 网络将视频 信号传输给 虚拟保 障阵
也不算是新 的接 口类型．从 １ ８ 年 正式订下 Ｓ Ｓ 的标准 以来，至今也经 ９６ Ｃ Ｉ 历了将近 ２ 年的时间， Ｓ Ｓ 总线技术已经发展到第 １ ０ Ｃ Ｉ ７代．达到 了令人惊 奇的 ３ ０ ／ ２ ＭＢ 秒的数据传输速度 ，所 以 Ｓ Ｓ 技术的发展是大有前途 的。 Ｃ Ｉ
虚拟与现实复习重点
题型：填空、单选、简答第一章虚拟现实技术概述1.虚拟现实的概念：集成了计算机图形学、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术和网络并行处理技术等领域的最新发展成果，把客观上存在的或并不存在的东西，运用计算机技术，在用户眼前生成一个虚拟的环境。
2.虚拟现实的基本特性：沉浸、交互、构想3.虚拟现实发展：20世纪60年代（首次出现概念）→ 80年代逐渐兴起→ 90年代产品问世4.三个发展阶段：70年代前（虚拟现实技术思想的产生）→ 80年代初到中期（初步发展）→80年代末至今（日趋完善）5.虚拟现实系统的构成，主要包括六个模块：检测模块、反馈、传感器、控制、3D模型库、建模模块6.虚拟现实应用：军事、教育、体育、游戏、建筑7.虚拟现实系统基本功能：创建虚拟世界，人与虚拟系统的交互8.虚拟显示研究的内容：虚拟现实技术（人机交互、虚拟系统创建），虚拟现实应用（真实世界仿真、抽象概念建模与可视化）第二章观察方法与观察设备1.虚拟显示系统两种实现：沉浸式实现（交互方式：基于自然方式的人机交互），非沉浸式交互（基于常规交互设备的人机交互）2.VR系统组成：虚拟系统生成设备、感知设备、跟踪设备、基于自然方式的人机交互设备(1)虚拟系统生成设备：一台或多台高性能计算机。
分类：沉浸式（高性能图形工作站、分布式异构计算机的VR系统），非沉浸式（高性能个人计算机）听觉通道信号的生成与显示（声音生成与播放）视觉通道信号的生成与显示（建模与绘制）触觉与力觉通道信号的生成与显示（力的建模与反馈）支持实时人机交互的功能（三维空间定位、碰撞检测、语音识别、人机实时对话。
）(2)感知设备功能：将VR系统各类感知模型转变为人能接受的多通道刺激信号的设备。
感知包括：视、听、触、嗅、味觉等多种通道。
视觉感知设备：立体宽视场图形显示器，包括沉浸式（头盔显示器：封闭式、透视式）和非沉浸式（立体显示器）(3)跟踪设备功能：跟踪并监测位置和方位的设备。
虚拟现实技术考试题答案
虚拟现实技术考试题答案虚拟现实技术试题（一）1、虚拟现实是一种高端人机接口，包括通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等多种感觉通道的实时模拟和实时交互。
2、虚拟现实与通常CAD系统所产生的模型以及传统的三维动画是不一样的。
3、虚拟现实技术应该具备的三个特征:Immersion(沉浸) Interaction(交互) Imagination(想象)4、一个典型的虚拟现实系统的组成主要由头盔显示设备\多传感器组\力反馈装置5、从虚拟现实技术的相关概念可以看出，虚拟现实技术在人机交互方面有了很大的改进。
常被称之为“基于自然的人机界面”计算机综合技术，是一个发展前景非常广阔的新技术。
6、根据虚拟现实对“沉浸性”程度和交互程度的不同，可把虚拟现实系统划分为四种典型类型沉浸式\桌面式\增强式\分布式。
7、有关虚拟现实的输入设备主要分为两类。
三维位置跟踪器8、在虚拟现实系统的输入设部分，基于自然交互设备主要有力反馈设备\数据手套\三维鼠标.9、三维定位跟踪设备是虚拟现实系统中关键设备之一，一般要跟踪参与对象的宽度、高度、深度、俯仰角(pitch)、转动角(yaw)和偏转角（roll）,我们称为6自由度（6DOF）。
10、空间位置跟踪技术有多种，常见的跟踪系统有机械跟踪器\电磁跟踪器\超声波跟踪器\惯性跟踪器\光学跟踪器。
11、所谓力反馈，是运用先进的技术手段将虚拟物体的空间无能运动转变成物理设备的机械运动，使用户能够体验到真实的力度感和方向感，从而提供一个崭新的人机交互界面。
该项技术最早应用于尖端医学和军事领域。
12、立体显示技术是虚拟现实系统的一种极为重要的支撑技术。
要实现立体的显示。
现已有多种方法与手段进行实现。
主要有互补色\偏振光\时分式\光栅式\真三维显示 .12、正是由于人类两眼的视差，使人的大脑能将两眼所得到的细微差别的图像进行融合，从而在大脑中产生有空间感的立体物体视觉。
13、HMD（Head_Mounted_Display）,头盔式显示器，主要组成是显示元件\ 光学系统14、洞穴式立体显示装置（CAVE Computer Automatic Virtual Enviroment）系统是一套基于高端计算机的多面式的房间式立体投影解决方案,CAVE主要组成由高性能图形工作站\投影设备\跟踪系统\声音系统。
信息隐藏技术的研究与应用
信息隐藏技术的研究与应用一、介绍信息隐藏技术是指一种将一定信息嵌入到其他媒介（如图像、音频、视频等）中的技术。
它可以用于保护数据隐私和版权、数字水印、信息安全等多个领域，因此受到了越来越多的关注和研究。
本文将简要介绍信息隐藏技术的发展过程、应用场景、常用方法以及未来发展趋势。
二、发展过程信息隐藏技术的起源可以追溯到二战期间，当时盟军曾将机密信息嵌入到音乐唱片中，以便在秘密交换中使用。
随着电子技术的日益发展，人们开始利用数字信号处理技术将信息隐藏到数字多媒体中。
2000年以后，信息隐藏技术逐渐成熟，广泛应用于许多领域。
现在，人们对于信息隐藏技术持续进行探索，以期进一步完善该技术的应用效果和方法，为信息安全领域提供更多的保障。
三、应用场景信息隐藏技术的应用场景非常广泛。
以下是几个重要的应用方向。
1、数字水印：数字水印是指将信息隐藏到音频、图像等数字多媒体中的技术。
这种技术可以用于涉及版权方面的保护和证明，例如检测盗版、防止图片盗用等。
2、隐私保护：信息隐藏技术也可以用于隐私保护。
例如，隐私保护算法可以将用户的个人信息嵌入到剪贴板、云服务等模拟媒体中，以此来保护用户的个人隐私。
3、密码学：密码学是指将密文嵌入到伪装成普通多媒体的密文中的技术。
这种技术可以用于向特定人员传递重要机密信息或执行其他秘密任务。
以上三个应用场景只是信息隐藏技术的部分应用。
实际上，信息隐藏技术在许多领域都有广泛的应用，并且随着技术的不断完善，其应用领域将会继续扩展。
四、常用方法信息隐藏技术的实现方法非常多样化。
这里我们介绍三种常用的实现方法。
1、置换法：置换法是指将数据中不相关的低阶位码替换成相关的高阶位码。
例如，在图像中将低阶位的像素值替换成高阶位的像素值。
这种方法实现简单，且嵌入的信息并不影响原始媒介的使用效果。
2、扩频技术：扩频技术是指通过将待隐藏的信息序列按指定模式与一发射信号相乘的方式，实现对待发射信号进行扩展。
这种技术可以使得隐藏的信息在原有媒介中不被检测到，同时也可以有效地抵抗信道干扰，保证信息安全性。
消隐算法——精选推荐
消隐算法消隐算法⼀、消隐当我们观察空间任何⼀个不透明的物体时，只能看到该物体朝向我们的那些表⾯，其余的表⾯由于被物体所遮挡我们看不到。
若把可见的和不可见的线都画出来，对视觉会造成多义性。
会有后边两种情况要消除⼆义性，就必须在绘制时消除被遮挡的不可见的线或⾯，习惯上称作消除隐藏线和隐藏⾯，简称为消隐。
消隐不仅与消隐对象有关，还与观察者的位置有关。
⼆、消隐的分类1>按消隐对象分类线消隐：消隐对象是物体的边⾯消隐：消隐对象是物体上的⾯2>按消隐空间分类物体空间的消隐算法：以场景中的物体为处理单位。
假设场景中有k个物体，将其中⼀个物体与其余k-1个物体逐⼀⽐较，仅显⽰它可见表⾯已达到消隐的⽬的。
（此类算法通常⽤于线框图的消隐！）图像空间的消隐算法：以屏幕窗⼝内的每个像素为处理单元。
对屏幕上每个像素进⾏判断，决定哪个多边形在该像素可见（这类算法是消隐算法的主流）三、图像空间的消隐算法：1>Z-buffer算法2>扫描线算法3>Warnock消隐算法画家算法：去除隐藏⾯最简单的算法原理：若场景中有许多物体，就是先画远的物体，再画近的物体。
这样⼀来，近的物体⾃然就会盖住远的物体。
但实际情况并不理想，在三维场景中，⼀个物体可能有些部分远，有些部分近，所以不管⽤什么顺序画，都⽆法得到正确的结果，所以画家算法只能解决简单场景的消隐问题。
Z-buffer算法1、也称Z缓冲区算法和深度缓冲器算法（能跟踪屏幕上每个像素深度的算法），让计算机⽣成复杂图形成为可能。
2、该算法有帧缓冲器和深度缓冲器，对应两个数组：Intensity(x,y)-属性数组（帧缓冲器），存储图像空间每个可见像素的光强或颜⾊Depth(x,y)-深度数组（Z-buffer），存放图像空间每个可见像素的Z坐标。
Z-buffer保存的是经过投影变换后的z坐标，距离眼睛近的地⽅z坐标的分辨率⽐较⼤，远处的分辨率⼩。
3、Z-buffer算法思想（开⼀个和帧缓存⼀样⼤⼩的存储空间，利⽤空间上的牺牲换区算法上的简洁）（1）先将z缓冲器中各单元的初始值置为最⼩值（2）当要改变某个像素的颜⾊值时，⾸先检查当前多边形的深度值是否⼤于该像素原来的深度值（3）如果⼤于原来的z值，说明当前多边形更靠近观察点，⽤它的颜⾊替换像素原来的颜⾊。
计算机图形学中的可见性算法
个 深度 缓 存Ｚ 存储 深 度值 。 来
帧缓存初 始化为背景颜色，ｚ 缓存则初始化为剪裁
平 面 的最 大 ｚ ， 至 于 多边 形 则 被 扫 描 转 换 到 帧 缓 存 值 中 。在 进 行转 换 扫 描 时 ，ｚ 缓存 中 的现有 点如 果 比多边
形 中对 应 点 （ ，Ｙ Ｘ ）距 离视 点更 远 ， Ｎｚ 存 中的 点会 缓
础 【 ．机 械 工 业 出版社 ，０ ２ Ｍ］ ２ ０．
作者 简介 ： 中亚（９ ３ ， 河 南周 口人 ， 南经贸职 欧 １７一）男， 河
业学院信息管理 系助教 ， 硕士研 究生， 研究方向： 处理。 图像
第 三 ， 利 用 帧 与 帧 之 间 的 时 间 相 关 性 ，用 Ｈ Ｂ Ｚ 算 法 对 其 进 行 加速 优 化 。它 的基 本 思 想 如 下 ，在 一个 帧 中 的 八又 树 节 点 ， 如 果 是 可 见 的 ，那 么 在 另外 一个 帧 中 ， 也 可 能 是 可 见 的 。首 先 ，对 上 一 帧 可 见 的 景物 进 行 无 条 件 绘 制 ，进 而 构 造 初 始 的层 次 缓 冲 器 ， 这个 缓 冲 器 可 以快速 高效 的去 掉 不可 见 面 。这个 改进 的ｚ 存 缓
机 械 ｍ＿ 出版 社 ，０４ ， ｌ ｋ ２０ ．
持金 字 塔 形 结 构 ，每 次 在 ｚ 冲器 中写 入 值 时 ，都 要 用 缓
递 归 的 形 式 实 现 ， 由较 粗 的层 次 来进 行 传 播 这 个 值 ，
一
直 到 这个 值 到达 最 顶层 。
【 ４ ］潘云鹤 ， 董金祥 ， 陈德人 ．计 算机 图形学 ： 原理 、 方法及应
为每 个像 素 点只 能找 到一 个 可见 的平 面 。但 是在 标准 图 形 流 水线 中，深 度缓 冲算 法 依 旧有着 非 常重 要 的地位 ，
场景管理技术
场景管理技术【摘要】本文对场景管理进行了系统的介绍，并重点阐述了可见性剔除，几何剖分，碰撞检测，入口等关键技术。
【关键词】场景管理虚拟现实一、引言虚拟现实系统的显示部分主要通过客户端引擎来实现，随着显示场景的不断增大，显示对象的不断增加，场景管理模块作为客户端引擎的一个重要组成部分发挥着越来越巨大的作用。
设计场景管理模块的目的是在无较大程度视觉差异，不影响真实性效果的情况下人为的减少三角面数量，从而保证场景渲染的实时性，流畅性。
二、场景管理技术在大规模虚拟场景绘制中，往往追求用最少的处理器时间和内存耗费创造出最有真实感的效果，因此，能否保证实时高质量的画面显示是虚拟现实图形部分开发成败的关键。
对于高度复杂的场景，简单的图形硬件加速并不能满足虚拟现实的实时绘制需要，因而必须设计高效算法来进一步加速复杂场景的漫游。
与一般的真实感绘制不同，虚拟现实中图形技术在追求速度的同时可以适当损失图形的绘制质量。
基于这一原则，虚拟现实中的图形技术大致可以从如下几个方面进行考虑：场景的几何组织与优化、场景多边形网格模型的优化、绘制状态优化技术、层次细节技术以及在此基础上的快速可见性判断与消隐技术等。
在实时绘制的前提下，控制每帧画面绘制的多边形数目、检查虚拟现实中的物理特性以及管理网络吞吐量等，这就是场景的组织和管理。
在整个虚拟场景中，用户的视角包括整个场景，它是一个未知的需要探索的世界，可能会包含室外场景的成千上百个对象以及室内场景中的几百个房间，甚至每个房间中还将存在几十个以至上百个物体，所有的这些室外室内的物体都由几千个或者更多的三角形组成，整个场景的三角形数目达到了几百万个[3]。
如果没有场景优化管理，实时性根本无法保证。
在多人在线的虚拟现实场景中，同样需要场景的组织和管理，对某个客户端而言，显然不需要不可见的物体的状态。
（一）可见性剔除。
可见性剔除技术是通过评估一个绘制元素或一组绘制元素的可见性或不可见性来快速地剔除不可见的绘制元素，从而减少送入绘制管道的绘制元素的数量，来达到提高绘制速度的快速绘制技术。
大规模图像数据处理与分析
大规模图像数据处理与分析随着数字化时代的到来，图像数据的产生与存储呈现出爆炸性增长的趋势。
如何高效地处理和分析这些大规模的图像数据成为了重要的研究问题。
本文将介绍大规模图像数据处理与分析的相关技术和方法。
1. 图像数据的特点与挑战大规模图像数据处理与分析在实际应用中面临着许多挑战。
首先，图像数据具有高维度的特点，每个像素的数值都需要进行处理和分析，造成了计算复杂度的增加。
其次，图像数据的规模往往非常庞大，传统的图像处理方法往往无法满足实时性的要求。
此外，图像数据中还包含了大量的噪声和冗余信息，如何去除噪声并提取有用的特征也是一个重要的问题。
2. 图像数据预处理在进行大规模图像数据处理与分析前，需要对原始的图像数据进行预处理。
图像数据预处理的目标是消除噪声、改善图像质量，以及提取感兴趣的特征。
常用的图像数据预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪的方法有基于滤波器的方法、基于小波变换的方法等。
图像增强的方法有直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
图像分割是将图像划分成不同的区域或对象的过程，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测等。
3. 图像特征提取与描述图像特征提取是图像分析的关键步骤，它是将图像中的信息提取出来并进行有效表示的过程。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征可以通过颜色直方图、颜色矩等进行表示；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波纹理等进行表示；形状特征可以通过边缘检测、角点检测等进行表示。
图像特征描述的目标是将这些特征进行高效的表示和编码，以便于后续的图像分析和检索。
4. 图像分析与识别在大规模图像数据处理与分析中，图像的分析和识别是重要的任务。
图像分析的目标是从图像中提取出有价值的信息，如图像分类、目标检测、图像标注等。
图像分类是将图像分到不同的类别中，常用的分类方法包括支持向量机、卷积神经网络等；目标检测是在图像中检测特定的目标，常用的目标检测方法有边缘检测、模板匹配等；图像标注是为图像添加文字描述，常用的图像标注方法有基于文本检索的方法、基于深度学习的方法等。
《计算机图形学》练习题答案
《计算机图形学》练习题1．直线扫描转换的Bresenham 算法(1) 请写出生成其斜率介于0和1之间的直线的Bresenham 算法步骤。
(2) 设一直线段的起点和终点坐标分别为(1,1)和(8,5)，请用Bresenham 算法生成此直线段，确定所有要绘制象素坐标。
(1)✍输入线段的两个端点，并将左端点存储在(x0,y0)中 ✍将(x0,y0)装入帧缓存，画出第一个点✍计算常量?x, ?y, 2?y, and 2?y-2?x,并得到决策参数的第一个值： p0 = 2?y - ?x④从k=0开始，在沿线路径的每个xk 处，进行下列检测:如果pk < 0,下一个要绘制的点就是(xk +1,yk) ，并且pk+1 = pk + 2?y 否则下一个要绘制的点就是(xk +1, yk +1)，并且 pk+1 = pk + 2?y- 2?x ⑤重复步骤4，共 ?x-1次 (2)m=(5-1)/(8-1)=0.57 ∆x=7 ∆y=4P0=2∆y-∆x=12∆y=8 2∆y-2∆x=-6 k pk (xk+1,yk+1)0 1 (2,2) 1 -5 (3,2) 2 3 (4,3) 3 -3 (5,3) 4 5 (6,4) 5 -1 (7,4) 6 7(8,5)2．已知一多边形如图1所示，其顶点为V 1、V 2、V 3、V 4、V 5、V 6，边为E 1、E 2、E 3、E 4、E 5、E 6。
用多边形的扫描填充算法对此多边形进行填充时(扫描线从下到上)要建立边分类表(sorted edge table)并不断更新活化边表(active edge list)。
(1) 在表1中填写边分类表中每条扫描线上包含的边(标明边号即可)； (2) 在表2中写出边分类表中每条边结构中各成员变量的初始值(3) 指出位于扫描线y=6,7,8,9和10时活化边表中包含那些边，并写出这些边中的x 值、y max 值、和斜率的倒数值1/m 。
kantorovich距离的场景削减方法
kantorovich距离的场景削减方法Kantorovich距离，也称为Wasserstein距离，是一种衡量两个概率分布之间差异的度量指标。
它更加灵活和全面地比较两个分布的相似性，可以用于各种场景中，包括图像处理、自然语言处理、运筹学和经济学等。
Kantorovich距离的计算非常复杂，特别是在高维和大规模数据集上。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些场景削减方法，以降低计算的复杂性。
一种常用的场景削减方法是分层削减（layered reduction）。
分层削减将问题分解为多个层次，每个层次中的场景规模都比前一个层次小。
首先，我们可以对输入分布进行分组，将相似的场景放在一组。
然后，对于每个组，我们计算其组内的Kantorovich距离，这样可以将问题的规模缩小到每个组内的场景数量。
最后，我们通过计算不同组之间的Kantorovich距离，得到最终的结果。
这种方法可以大幅减少计算量，但可能会引入一定的误差。
另一种常见的场景削减方法是采样削减（sampling reduction）。
采样削减通过从每个分布中随机采样一小部分场景，然后计算这些采样场景之间的Kantorovich距离，从而得到近似的距离。
这种方法通过减少要计算的场景数量，来降低计算复杂性，但存在采样误差的风险。
除了分层削减和采样削减，还有一些其他的场景削减方法。
例如，在一些特殊情况下，可以使用凸包削减（conve某 hull reduction），它将每个分布用凸包来代替，从而降低计算复杂性。
还有一些启发式方法，如迭代削减法（iterative reduction），它通过多次迭代计算，逐渐降低问题的规模。
需要注意的是，场景削减方法虽然可以减少计算复杂性，但可能会引入一定的误差。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求来选择合适的削减方法，并权衡计算复杂性和精度之间的平衡。
总的来说，Kantorovich距离的场景削减方法是一种有效的技术，可以帮助我们在处理大规模和高维数据时，降低计算复杂性。
zero-shot 意义和使用场景
一、zero-shot的定义zero-shot是指在没有先前训练过相关数据集的情况下，模型能够对不包含在训练数据中的类别或任务进行准确的预测或推断。
这种能力是由先进的深度学习模型和迁移学习方法得以实现的，zero-shot技术通常用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。
二、zero-shot的意义1. 提高模型泛化能力在传统的监督学习中，模型只能对其训练过的类别或任务进行预测。
而zero-shot技术使得模型能够推广到先前未见过的情况下，提高了模型的泛化能力，使其更加适用于现实世界中的多样化场景。
2. 减少人工标注成本传统的监督学习需要大量的标注数据来训练模型，而zero-shot技术通过迁移学习和多任务学习，能够减少对特定任务的标注数据需求，降低了人工标注的成本。
3. 支持多样化的应用场景在一些特定的应用场景下，可能会出现新的类别或任务需要进行预测或推断。
zero-shot技术能够帮助模型应对这种多样化的需求，使其更加灵活和实用。
三、zero-shot的使用场景1. 自然语言处理在自然语言处理领域，zero-shot技术被广泛应用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中。
BERT模型可以通过零样本学习的方式在没有特定训练数据的情况下进行多类别文本分类。
2. 计算机视觉在计算机视觉领域，zero-shot技术能够支持目标检测、图像分类、图像生成等任务。
使用预先训练好的模型进行zero-shot目标检测，可以在没有特定训练数据的情况下识别新的物体类别。
3. 跨领域迁移zero-shot技术还可以在跨领域迁移方面发挥作用，例如将在自然语言处理领域训练好的模型迁移到计算机视觉领域进行zero-shot学习，从而实现不同领域之间的知识迁移和应用。
四、结语随着深度学习技术的不断发展和应用，zero-shot技术作为一种具有重要意义的技术，将继续在各种机器学习任务中发挥重要作用。
它不仅提高了模型的泛化能力，降低了人工标注的成本，而且支持多样化的应用场景，为人工智能技术的发展带来了新的机遇和挑战。
城市三维场景中剔除技术的优化
图３二维投影的ＰＶＳ
如果没有找到完全遮挡元素，那么就需要再细分光束体。具体是根据网格四等分来细分，每一个子光束体的ＰＶＳ 包含于上一层光束体的ＰＶＳ中，光束体越小，ＰＶＳ中所含的三角形的元素个数就越小，一旦某一个光束体的ＰＶＳ的元 素个数小于给定的阂值，或者剖分已达到了最深的层次，则终止对这个光束体的细分。最后对视点各个方向的光束体 的可见面进行融合，这样就可得到了这个视点的ＰＶＳ。
作者简介
安廷波（１９８５－），男，获武汉大学地图学与地理信息系统专业硕士学位 工作单位：深圳市勘察研究院有限公司 单位地址：深圳市福中路１５号 联系电话：１ ３４８０９４４０８１
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图２视点与立方体包围盒表面方格形成的光束
为简明起见，以二维投影来讨论二维空间中任意视点的可能可见集合（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙ Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｓｅｔ，简称ＰＶＳ）。给
３１２
定的视点Ａ，ＡＢ与ＡＣ形成观察视角。如图３所示，元素ａ，ｂ，Ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ可以分成三类，元素ａ，ｂ，ｅ，ｇ是遮 挡类，其中元素ａ，ｅ，ｇ是部分遮挡的，ｂ是完全遮挡的，元素Ｃ，ｆ是完全在其里面类，元素ｄ是属于分离类。对所 有的基本元素进行分类后，可以执行下列操作：
进行了视景体剔除与遮挡剔除
某一视点所见场景实际渲染的三角形面片数 渲染时间（ｍｓ）
２９４ ３．７
不进行剔除
渲染时问（ｍｓ）
３４
参考文献
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MMORPG超大地图中的场景数据组织
电脑编程技巧与维护ＭＭＯＲＰＧ超大地图中的场景数据组织宋桂岭１，明安龙２（１．淮安信息技术学院，淮安２２３００３；２．北京邮电大学，北京１００８７６）摘要：大规模多人玩在线角色扮演的游戏时存在两个需要解决的基本问题：实时性和数据同步。
当游戏中使用超大地图时，这两个问题尤其难以解决。
为此，本文提出了一种基于分层组织的场景数据组织方法，对于场景中的物体，分成了地表层、地表物件层、物件层、障碍层和事件触发层进行数据组织。
本方法满足网络数据处理的实时性和同步性要求。
关键词：多人在线网络游戏；场景；数据组织ＴｈｅＳｃｅｎｅ＇ｓＤａｔａＭａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＭａｐｓｗｉｔｈＢｉｇＳｉｚｅｓｏｆＭＭＯＲＰＧＳＯＮＧＧｌ删，ＭＩ／ｑ６Ａｒａｏ，１ｌ产（１．ＨｕａｉａｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉ７ａｎ２２３００３；２．ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｗｏｂａｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｍａｓｓｉｖｅｌｙｍｕｈｉｐｌａｙｅｒｏｎｌｉｎｅＲＰＧ（ＲｏｌｅＰｌａｖＧａｍｅｓ）ｗｏｕｌｄｂｅｓｏｌｖｅｄ：ｔｈｅｒｅａｌ—ｔｉｍｅｃｈａ卜ａｃｔｅｒａｎｄｄａｔａｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ．胁ｅｎｍａｐｓｗｉｔｈｂｉｇｓｉｚｅｓｕｓｅｄｉｎｇａｍｅ，ｔｈｅｓｅｔｗｏｐｒｏｂｌｅｍｓｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｄｉｆｆｉｃｕｌｔ．Ｔｈｕｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ａｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｗｅｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｏｂｊｅｃｔｓｉｎｍａｐｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｆｉｖｅｌａｙｅｒｓ：ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅ，ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅ—ｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｅｏｂｓｔａｃｌｅａｎｄｔｈｅｅｖｅｎｔ－ｔｒｉｇｇｅｒ．，Ｉ＇１１ｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｕｐｐｌｉｅｓｔｈｅｄｅｍａｎｄｏｆｒｅａｌ—ｔｉｍｅｃｈａｒａｃｔｅｒａｎｄｄａｔａｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｇａｍｅ”Ｔｈｅｒｏｍａｎｃｅｏｆｆａｉｒｙ２”ｏｎｌｉｎｅｈａｓａｄａｐｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｉｓｇａｍｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉＳｅｒｉｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＭＯＲＰＧ：ｓｃｅｎｅ；ｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．１引言ＭＭＯＲＰＧ即大规模多人在线角色扮演游戏川，对实时性和数据同步性有较高的要求。
场景泛化方法
场景泛化方法在计算机视觉领域，场景泛化方法是一种用于处理不同场景下的图像问题的技术。
通过将已有的场景特征进行泛化处理，可以使算法在新的场景中具有更好的适应性和泛化能力。
1. 引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别、目标检测等任务已经取得了令人瞩目的成果。
然而，在实际应用中，我们经常面临着场景变换带来的挑战。
比如，一个在室内训练的目标检测模型，很可能无法在户外的场景中有效工作。
因此，场景泛化方法成为了一个备受关注的研究方向。
2. 场景泛化方法的原理场景泛化方法的核心思想是通过学习场景特征的共享表示，来将不同场景下的问题进行泛化处理。
具体而言，该方法通常包含两个阶段：特征提取和特征对齐。
2.1 特征提取在特征提取阶段，我们需要提取图像中的有意义的特征信息，用于后续的泛化处理。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、深度学习等。
这些方法能够从原始图像中提取出有用的高级特征，如边缘、纹理、颜色等。
2.2 特征对齐在特征对齐阶段，我们需要将不同场景下的特征进行对齐，使得它们具有一致的表示形式。
这样，即使在新的未知场景中，我们也可以通过已知的特征知识进行推理和预测。
特征对齐的方法有很多种，如对抗学习（GAN）、领域间转换等。
3. 场景泛化方法的应用场景泛化方法在计算机视觉领域有着广泛的应用，下面介绍两个典型的应用案例：3.1 目标检测目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。
在不同场景下，目标的形状、大小、姿态等都可能发生变化，传统的目标检测方法往往无法适应新场景中的目标。
而通过场景泛化方法，可以将已有场景中学习到的目标特征进行泛化，使得算法在新场景中能够准确地检测目标。
3.2 图像分类图像分类也是计算机视觉领域的热门任务之一。
在不同的场景下，图像的背景、光照条件等都可能发生变化，传统的分类方法可能受到这些因素的影响而性能下降。
而通过场景泛化方法，可以将已有场景中学习到的图像特征进行泛化，使得算法在新场景中能够准确地分类图像。
计算机图形学基础期末练习题
1.计算机图形学是研究怎样用计算机表示、生成、处理和显示图形的一门学科。
2.构成图形的要素包括几何要素：刻画对象的轮廓、形状等和非几何要素：刻画对象的颜色、材质等。
3.图形主要分为两类，基于线条信息表示和明暗图(Shading) 。
4.20世纪60年代末和70年代初，美国Tektronix公司发展了存储管技术，后来由于大规模集成电路技术的发展和专用图形处理芯片的出现，光栅扫描型显示器的质量越来越好，价格越来越低，已成为图形显示器的常规形式。
5.图形输入和输出设备可以分为矢量型和光栅扫描型两类。
6.为了在帧缓存单元的位数不增加的情况下，具有大范围内挑选颜色的能力，可以采用颜色查找表；高分辨率和高刷新频率要高带宽，解决方法可以采用隔行扫描（现在已经基本不用，主流显示器都采用逐行扫描方式）。
7.在计算机图形学中，字符可以用不同的方法表达和生成，常用的描述方法有点阵式字符、矢量式字符、方向编码式字符和轮廓字形技术。
8.求交问题可以分为两类：求交点和求交线。
9.图形变换及可以看作是图形不动而坐标系变动，变动后该图形在新的坐标系下具有新的坐标值；也可以看作是坐标系不动而图形变动，变动后的图形在坐标系中的坐标值发生变化。
10.用户域是程序员用来定义草图的整个自然空间(WD)，窗口区是用户指定的任一区域(W)，屏幕域是设备输出图形的最大区域(DC)，视图区是任何小于或等于屏幕域的区域(v)。
11.屏幕坐标系统也称设备坐标系统，它主要用于某种特殊的计算机图形显示设备的表面的点的定义。
12.平行投影根据标准线与投影面的交角不同可以分为正交平行投影和斜交平行投影。
13.在交互输入过程中，图形系统中有_请求、采样、事件和它们的组合形式等几种输入（控制）模式。
14.图段是GKS图形标准中采用的基本数据结构，结构则是PHIGS图形标准中所采用的基本数据结构。
15.线消隐是以场景中的物体为处理单元，将一个物体与其余的k－1个物体逐一比较，仅显示它可见的表面以达到消隐的目的。
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大规模场景的消隐技术陆艳青，王章野，彭群生（浙江大学CAD&CG 国家重点实验室 杭州 310027） 可见性判断，即从某个视点决定哪些面可见，是计算机图形学的一个基本问题，其重要性已广为人知。
如今在基于网络的图形学、虚拟环境、阴影测试、全局光照、遮挡剔除和交互漫游中已成为关键问题。
令场景S 由一些模型单元构成（如三角形），S={P 0.P 1,…, P n },视域锥定义了视点，视线方向，及广角, 消隐算法就是要找到可见面，剔除隐藏面，为了减少绘制的元素，定义可见集V S 为至少在屏幕上贡献一个象素的元素集。
然而对大规模场景，困难在于场景的复杂性，当场景个数为n =O(|S|),消隐算法的复杂度可能达到O(n 2)。
大规模场景使消隐成了至关重要的问题，通常可见的物体数要比总数少得多，例如，典型的城市场景，只能看到城市的一角，这类场景称为稠密遮挡场景，在任何一个视点均只能看到一小部分。
其它如室内场景，墙壁遮挡了大部分场景，实际上从房屋的任何视点，仅能看到该屋内的场景及通过门廊的可见物。
常用的一些方法有视域剔除，背面剔除，遮挡剔除（见图1），对大规模稠密场景，用得最多的方法是遮挡剔除。
可见性判断不是个简单问题，因为视点的小小变动有可能引起可见性的巨大变化，解决了一个视点或许对附近点帮助不大。
因此，研究大规模场景的消隐已日益变得重要了。
可见性计算还可用到其它一些问题，例如：---阴影计算：从光源处的不可见部分为阴影，所以遮挡剔除与阴影计算有许多相似之处。
然而，阴影计算通常需要更精确的方法解决，保守可见性计算法则不能应用。
---辐射度算法：在辐射度算法中，能量需要从一个面片传到场景中的每一个可见的面片，这需要在面片上应用区域可见性判断。
1．消隐算法的分类在近几年出现的大规模场景消隐算法中，大致可分为以下几类 ●精确对近似。
●保守对精确。
●预处理对实时处理。
●点对区域 ●图象空间对景物空间 ●软件对硬件 ● 静态场景对动态场景 精确可见集:仅包括所有完全和部分可见多边形。
近似可见集：包括大部分可见多边形可能还包括一些隐藏面。
保守可见集：包括所有完全和部分可见多边形，可能还包括一些隐藏面。
1.1 保守对近似:很少算法试图寻找精确可见集，大部分算法是保守估计，即多估计可见集，少部分近似估计可见集，但其可见集视域剔除视域背面剔除遮挡剔除图1. 可见性剔除图2 两物体间的遮挡关系不完全正确，例如PLP 算法[4]。
有些试图找保守的，但实际上丢失了小的可见面，如HOM[12]，基于OpenGL 的遮挡剔除[13]。
1.2 预处理对实时:大部分技术需要一定量的预处理，但这里所指的预处理是指把存储信息作为其一部分，几乎所有的区域消隐都属于预处理。
有些算法需要一些预处理，但仍称为实时消隐，如，HOM[12], DDO[14],Hudson 等[15],Coorg 和Teller[17],花费一些时间选择一定数量的遮挡物，但只需存储很少的信息。
1.3 点对区域：主要不同在于算法执行计算是依赖于精确位置还是在区域内使得其内部任何一点均可重用可见信息。
显然，区域消隐在空间区域执行可见性计算，即在其内部时用相同的几何物体。
1.4 图象空间对物体空间：几乎所有的算法采用了层次结构，分为图象空间和物体空间依赖于在何处执行可见性计算。
例如HOM[12]和HZB[3]在图象空间执行遮挡判断。
在HOM 中，遮挡图在在二维图象投影面上执行而不在原三维表示中执行。
其它利用图象空间的DDO[14]（也利用物体空间执行依赖视点产生遮挡物进行遮挡剔除），其它大部分算法在物体空间进行。
1.5 单独遮挡物对遮挡物融合：给定三个元素，既不被遮挡，也不被遮挡，但被两者联合遮挡，一些算法能够执行遮挡融合，而另一些则只能利用单个元素。
2.景物空间的消隐景物空间的消隐算法最早是Teller 和Sequin[18]对室内场景的工作，处理的是二维情况，把场景组织成2D BSP 树，然后在各个单元网格见判断是否有门廊，由此判断两者是否遮挡。
2.1 Coorg 和 Teller [15，16]的方法Coorg 和 Teller 提出了两种景物空间的消隐技术[15，16]，第二种更适合于场景中有大量的遮挡物，其算法在两个凸体之间判断可见性关系，（见图2），当观察者在两支撑平面之间左边的区域，被完全遮挡。
Coorg 和 Teller 方法基于视点变化时跟踪可见物及变化可见物之间的关系，它利用了时间的连贯性来检测可见物。
在文献[15]中，基于物体轮廓边的关系及不同物体的支撑面和分离面，他们给出了两物体之间可见性判断的有效条件。
并建立了一套算法跟踪这些关系的变化，物体建立层次结构（八叉树）。
在绘制时，根据视点的连续变化重建可见信息。
文献[16]给出了更有效的算法，仍基于两物体之间可见性关系，但抛弃了大量连续可见性判断，动态选择遮挡集用来决定场景中余下的那些部分不可见面。
作者提出了几种有效的建筑物遮挡来执行这个思想，包括用简单的表决定多个遮挡物能否合在一块，一个快速的方法是决定支撑平面和分离平面。
更重要的是他们提出了一个简单的测度，基于物体的近似夹角来判断动态遮挡物：2)(DV N A ∙- 其中A 是遮挡物面积，N 为法向，V 为视线方向，D 为视点到物体中心的矢量。
2.2 Hudson 等人[17]的方法其算法类似[16]，也是动态选择遮挡物，以这些物体剔除余下的物体。
所不同在于所依赖的元素细节，作者给出了新的标准，取代用物体近似夹角，也利用深度复杂性及遮挡物的连贯性。
他们首先对场景进行空间剖分，对每个网格，遮挡物的选择是在该网格内的任何视点均有效，以便存储为以后使用。
实际的遮挡物也不同，对每个遮挡物，用视点与物体的轮廓线建立遮挡阴影锥，任何在阴影锥中的物体被遮挡，通过一些遮挡物，场景中大部分物体被剔除。
2.3 BSP 树剔除[19]该方法联合遮挡物的锥形域形成遮挡树，遮挡树的建立是从一个可见的叶结点开始，每个遮挡物不断插入，如果遮挡物与叶结点的阴影相交，则扩大阴影锥，如果结点完全位于阴影锥内，则剔除该遮挡物。
一旦层次遮挡树建立了，就可用来遮挡比较。
场景结点自上向下遍历，如果结点完全可见或完全遮挡，则停止迭代，否则其子结点重复与遮挡树比较，这样做的好处是避免了与N 个遮挡阴影锥比较，而只与树的深度数目比较。
这个方法把遮挡树用BSP 树表示达到联合遮挡物的目的，虽然使遮挡剔除更有效，但仍需花时建立合理的场景BSP 表示和树的联合。
2.4 优先层投影算法(PLP)[4]优先层投影算法(PLP)是对高度复杂场景的一种快速绘制算法。
执行思想是从给定视点迅速估计可见多边形，每次增加一个元素。
PLP 不是保守算法，适合于对绘制时间要求严格而允许部分错误存在。
PLP 是一般视域锥剔除算法的改进，但是它需要计算每个网格的遮挡值，用来决定元素投影的顺序。
预处理：把空间景物有效的组织成凸单元网格，使每个网格中的面片个数大致相同（如八叉树），类似于体绘制中不透明度，在每个网格内定义遮挡度，遍历算法根据其遮挡度从小到大遍历。
绘制过程：绘制算法大致按从前往后的顺序遍历单元网格，种子网格从包含视点的单元网格开始，其算法如下：函数mi n(F )返回F 中遮挡度最小的元素，函数projec t(c) 绘制c 中所有的面片，同时记录实际已经绘制的面片数，如果绘制数目已达到某个阀值k 则函数reached budge t() 返回true 。
函数cell adjacent t o(c) 得到c 的所有邻接网格；如果网格n 已经投影过，则函数projecte d(n) 返回true 。
函数update solidit y(n,c)基于c 的遮挡度计算网格n 的遮挡度。
函数enqueu e(n, ρ) 根据n 的遮挡度插入队列，如果 n 已经在队列中，则该函数首先删去并重新插入n .直接从视点估计场景中可见的面片数，适合于对绘制时间要求严格而允许部分错误存在，其主要特点是预处理简单快速，绘制效率高，不足是会在上产生空洞。
3.图像空间的遮挡剔除 在视域坐标中执行剔除，关键是在场景绘制的过程中屏幕得到填充，后面的物体通过这些已填充的图像快速剔除。
因为这些操作是在离散的有限的分辨率下进行，比物体空间更简单有效，但这有个数值精度问题。
一个一个的测试多边形很慢，下面的算法几乎都是保守的测试，场景的组织结构都为层次结构，最底层是物体的包围盒，执行层次遮挡测试，近似的方法是根据绘制速度，适当忽略一些对屏幕贡献很小的物体。
当场景中没有大的遮挡物而只有一些小的物体，图象空间的遮挡剔除更有效，许多小的单独的物体投到屏幕空间形成大片，用来遮挡剔除。
这些方法的好处是遮挡物不必是多面体。
3.1 层次Z-Buffer(HZB)[3]层次Z-Buffer 算法由Greene 等人在Siggraph ’1993会议上提出，该算法首次对传统的Z-Buffer 进行了改造，Z-Buffer 用Z-金字塔取代，极大的提高了具有复杂遮挡率场景的消隐过程。
算法将场景中的景物组织成八叉树结构，并利用景物的空间连贯性来考察每一八叉树结点的可见性。
若八叉树结点对应的立方体的六个表面关于当前的缓冲器不可见，则立方体内上任何景物均不可见；否则，重复迭代其子结点。
若为可见叶结点，则该结点内所有景物需逐一绘制。
为提高结点立方体关于缓冲器的可见性判断效率 ，层次算法将屏幕象素的可见点按其深度值组织成四叉树结构，以便快速拒绝被遮挡结点。
该结构类似于纹理映射中的表结构，是个分层结构，其中后一级的分辨率是上一级的四分之一，其中每一象素所存储的值为该象素所对应屏幕空间可见结点的最大值。
这样，利用层次算法就可实现景物八叉树结点Algorithm RenderingLoo p()1. while (empt y(F )!=tru e)2. c = mi n(F )3. projec t(c)4. if ((reached budge t() == tru e)5. brea k;6. for each n; n = cell adjacentt o(c)7. if ((projecte d(n)==tru e)8. continu e;9. ρ = update solidit y(n, c)10. enqueu e(n, ρ ) 第9步的子程序为： float function update solidit y(B, A) 1. ρB =max ρA +(B n ∙ν)*A ρ2. if ((star shape d(ν , B)==false )3. ρB = apply penalty facto r(ρB )4. return ρ B和当前屏幕象素可见点集的快速区域重叠测试和深度比较，从而快速地判定结点和面片的可见性。