Vision-Degree-Driven Loading Strategy for Real-Time Large-Scale Scene Rendering

渲染(计算机图形) 实时渲染 计算机科学 学位(音乐) 计算机图形学(图像) 比例(比率) 计算机视觉 人工智能 地理 地图学 物理 声学
作者
Yu Ding,Ying Song
出处
期刊:Computers [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:14 (7): 260-260
标识
DOI:10.3390/computers14070260
摘要

Large-scale scene rendering faces challenges in managing massive scene data and mitigating rendering latency caused by suboptimal loading sequences. Although current approaches utilize Level of Detail (LOD) for dynamic resource loading, two limitations remain. One is loading priority, which does not adequately consider the factors affecting visual effects such as LOD selection and visible area. The other is the insufficient trade-off between rendering quality and loading latency. To this end, we propose a loading prioritization metric called Vision Degree (VD), derived from LOD selection, loading time, and the trade-off between rendering quality and loading latency. During rendering, VDs are sorted in descending order to achieve an optimized loading and unloading sequence. At the same time, a compensation factor is proposed to further compensate for the visual loss caused by the reduced LOD level and to optimize the rendering effect. Finally, we optimize the initial viewpoint selection by minimizing the average model-to-viewpoint distance, thereby reducing the initial scene loading time. Experimental results demonstrate that our method reduces the rendering latency by 24–29% compared with the existing Area-of-Interest (AOI)-based loading strategy, while maintaining comparable visual quality.
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