3D渲染在城市數字化模型渲染中的應用

周 佶，尤 翔

ZHOU Ji，YOU Xiang

（南京工業大學 土木工程學院 工程圖學中心，南京 210009）

0 引言

本文解決了城市數字化模型搭建中，超大規模數字模型的渲染與軟硬件設備和工作效率之間的矛盾。重點在于在現有軟硬件設備的情況下，找出更加合理的技術解決方案，實現快速三維渲染成像。

現在渲染引擎很多，各有特點，有些渲染效果好，但速度慢，有些速度快但則渲染效果較差。其中渲染參數的設定是很重要的，本文的“UF參數組群”法可以較好地解決這個問題。

1 UF渲染的參數組群“Render ＆Combination of Parameter”

渲染是生成虛擬場景圖像的重要技術環節。針對此環節，各種軟件都提出了自己的解決方案。但是大多數的軟件中的渲染算法未能解決海量數據模型中對渲染的多種要求。針對本文的要求，我們重點對各種渲染算法進行了研究，并從大量的實驗數據中總結出一套行之有效的參數組群。

2 渲染算法分析

1）每一個渲染器都基于一套基本的求解算法，這些算法的名稱大家都已耳熟能詳了。基本渲染算法有三種：Scanliner（掃描線）、Raytrace（光線跟蹤）、Radiosity（輻射度）。Scanliner與Raytrace都為大多數軟件所采用，而Radiosity就只有BMRT與Lightscape采用。Scanliner最早被開發，應用亦最廣泛。其中Renderman的REYES（Render Everything You'd Ever Seen）算法是Scanliner的最極致的發揮，但也表示Scanliner已經走到了盡頭了。

Raytrace的應用越來越廣泛，它最初用來求解非漫反射面之間的光能傳遞，即反射與折射的模擬。后來分布式光線跟蹤與雙向光線跟蹤得到長足發展，特別是先進的有限元采樣算法得到發展后，光線跟蹤也被應用于漫反射面的光能傳遞求解。MentalRay的Global Illumination、Vray、Brazil、FinalRender就是很好的例子。其中，分布式光線跟蹤的算法決定了軟件輸出的質量。MentalRay假定每個元面都有一張PhotonMap（在雙向光線跟蹤算法的創始人Arvo（ARVO1986）的論文中叫Illumination Map），在PhotonMap上投射光線采樣，然后把PhotonMap像Texture一樣貼在元面上。所以MentalRay必須設定光線的大小（Radius）以方便在PhotonMap上采樣。這樣保證了速度，但要在有豐富經驗的人調較下才能渲染出高質量的圖片。Brazil直接用半球體采樣，用立體方位角投射到元面表面，類似于Radiosity算法的立方體采樣，但Brazil通過控制輻射殘差來加快速度，也犧牲了質量，所以在采樣不足的情況下，Brazil渲染的質量是最差的。Vray用有限元采樣，同時保證了速度和質量。有限元是一種結合Radiosity的采樣方法。Radiosity是在80年代末發展起來的渲染算法，它采用熱力學的輻射積分式：

B（x）=E（x）+p（x）$B（x'）[cos（x）cos（x'）/pi*r^2]*HID（dS（x）,dS（x'））dA（x'）

其中x'為源元面，x為目標元面，B（x）是x的輻射度分量，E（x）是x的源能量，p（x）是x的漫反射系數,$是對元面x積分，HID是遮擋函數（x與x'之間有遮擋為0，沒有則為1），dA（x）是x的面積。可以看到，Radiosity是通過對整個場景的表面都求解輻射度來達到模擬光能傳遞效果。Lightscape的求解過程就是Radiosity的Shooting過程，它采用空間四叉樹算法來加速求解，所以速度比較快。Radiosity渲染基于物理學理論，其渲染效果真實，是Raytrace所不能比擬的，但從視覺效果上考慮，現在Raytrace和Radiosity不相上下，在速度上，Raytrace更占絕對優勢。而且，Refract（折射）、caustic（焦散效果）是Radiosity無法模擬的（所以Lightscape也帶了Raytrace渲染器）。

2）每個渲染器都有貼圖的優化算法，這也是渲染的關鍵。因為高級的渲染往往極依賴貼圖，所以貼圖的質量是十分重要的！Renderman的優化算法堪稱第一！它用了先進的改良式B-spline（B樣條）算法，克服了許多貼圖變形的問題，尤其是在同等元面由于鏡頭焦距不一引起的走樣。

3）光能傳遞。Lightscape中的完成百分比實際是它估算的環境內輻射平衡殘差，但也可以看作是封閉環境中剩余的未平衡能量。

Raytrace極其成功地解決了兩種傳遞：非漫反射面～非漫反射面和漫反射面～非漫反射面。

Radiosity把元面上的光能看作整體，采用全局求解的方法，先把整個場景的光能分布求出，再在屏幕上顯現。它不在受一條條的光線所限制，而把能量一分分地送出去。

PhotonMap用在Caustic上是一種十分精確的方法，但在全局光照里就屬于基于視覺上的算法，并不精確真實。

根據對上述渲染算法的研究，我們發現，速度與質量始終是一對矛盾。解決這一矛盾的最好辦法就是針對不同的模型對象采用不同的渲染計算方式，并且將這些計算方式的參數組群化。

在本文的渲染中我們重點選擇了Scanliner（掃描線）、Retrace（光線跟蹤）兩種渲染計算法；PhotonMap和ShadowMap兩種渲染貼圖計算方式；選擇Radiosity、Raytrace 以及Raytrace 中PhotonMap光照圖和BSP模式作為渲染光能傳遞方式。

3 不同場景下對象所用渲染技術選擇

不同場景下根據成像要求的不同，應該選擇不同的渲染計算方式，具體選擇方法，如表1所示。

4 參數組群

根據以上選擇的渲染計算方法，我們主要采用了Scanliner和Vray的分布式等兩種渲染引擎，并針對輸出圖像的細致要求程度進行了參數組群化。不同的對象選用不同的渲染引擎參數。Scanliner渲染引擎參數組群如表2所示。

表1 不同場景對象渲染技術選擇

表2 Scanliner渲染引擎參數組群

圖1 Scanliner渲染引擎粗參數渲染

使用上述參數組群的各種渲染效果：Scanliner渲染引擎粗參數渲染的效果如圖1所示 ，Vray的分布式等兩種渲染引擎粗參數渲染的效果如圖2所示。

5 結論

圖2 Vray的分布式等兩種渲染引擎粗參數渲染

本文所舉應用實例，因為需要反映大面積區域的整體規劃，因而無論從規模上還是數據量上都屬于大場景城市虛擬模型。總結本文的研究結果，我們認為，對于要求逼真效果的虛擬場景渲染，本文的研究成果可以使普通渲染人員在渲染參數組群的指導下順利完成，且能夠保證品質的統一性。