为了在构建大规模森林场景时快速而有效地在森林区域内分布大量的植物,提出一种基于Poisson disk tiles模型,通过样本块拼铺的方式快速合成大面积植物分布的方法.在样本集生成阶段,采用一种角匹配的方式,并配合Relaxation dart throwing算法来生成植物分布的样本块集合,从而克服了传统方法中的圆盘越界问题和顶角问题;在合成阶段,按照角匹配的方式,并采用直接随机拼铺的模式来快速合成视域范围内的植物分布,可满足大规模植被场景的实时合成与漫游要求.此外,提出一种合成植物多密度变化、多物种混合分布的方法,其采用一种分离策略,通过从高密度样本块中分离提取一部分样本点来生成多密度等级及多物种等级的子样本块集;根据所合成地区的密度信息和物种信息来选取合适的样本块集进行拼铺,从而合成带有密度变化及多物种混合的植物分布.在此基础上,实现了一个大规模森林场景的构建与漫游系统.实验结果表明,文中方法在构建大规模植物场景上是非常有效的,即使植物规模达到千万级,其合成效率也可以满足交互式应用的需求.
提出一种基于形态特征的月季单株植株建模及大规模园林场景模拟方法。精确采集月季植株各主要器官的真实形态数据;对这些数据特征进行深入分析,获取诸如黄金分割等形态特性;以这些特性为基础建立单株植株主枝与各层分枝间、枝与叶间的拓扑关系,同时模拟茎、叶、花、刺等各器官以生成完整的植株;通过基于角策略的Poisson Disk Tiles分布模型生成大规模园林月季场景。实验结果表明:算法能够真实、有效地生成多种不同形态的单株月季植株并模拟大规模园林月季场景,具有广泛应用价值和广阔发展前景。
