航天試驗任務星體外觀可視化方法研究

范文山,周建亮

(北京航天飛行控制中心,北京100094)

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航天試驗任務星體外觀可視化方法研究

范文山,周建亮

(北京航天飛行控制中心,北京100094)

摘要：針對航天試驗任務中地球、月球等大尺度星體的真實感可視化問題，提出了新型的四叉樹相容的金字塔模型，以解決可視化系統中多分辨率遙感影像的存儲、調度和實時繪制問題；設計了視感正確的三維地形繪制方法，在統一的紋理框架下管理、調度高程數據，在GPU端執行地形信息的逐像素恢復。實驗結果表明，該算法計算開銷小、存儲容量低，能在通用微機平臺上實現大規模、復雜天體的實時繪制。

關鍵詞：航天試驗任務；可視化；星體外觀；GPU；實時

1 引言

航天飛行試驗任務可視化系統,需要對飛行器空間環境進行三維真實感顯示。作為構成空間環境的基本天體,如何實現地球、月球的正確、真實繪制,是測控可視化系統首先要解決的問題。

在航天任務中可視化全球規模的星體對象,主要面對兩方面的困難。第一,為了正確繪制星體地貌,需要應用實測的遙感影像數據。隨著遙感技術的發展,獲取全地球、月球規模的高分辨率影像數據已經成為可能。但是,由此出現了數據爆炸問題。以1 km分辨率全地球衛星影像為例,其數據規模即達到約2 GB,其圖像分辨率每增加1倍,數據的存儲容量將增加4倍,在當前圖形硬件設備上,無法一次性地完整顯示如此規模的影像數據。尤其考慮星體的其它屬性,如地形信息,以及多天體同時顯示的情況,硬件設備的能力與數據需求之間的矛盾更為突出。第二,航天任務的全程可視化中,既要處理全局視點下,全球規模宏觀星體的繪制,也要考慮局部視點下,星體表面細節的詳實繪制,要求實時可視化系統解決算法的計算和訪存效率問題,以滿足不同規模場景下,多分辨率、視點連續的星體外觀可視化需求。

目前在實時大規模的復雜場景繪制中,通常采用兩種方法提高實時性。一種基于視點相關的自適應層次細節技術(LOD)［1］簡化整個場景的復雜度,該方法能夠以1～2個冪級的程度有效降低每一幀繪制多邊形的數目,并在提高幀頻的同時,減小生成圖像的失真。另一種方法是采用可見性剔除技術,包括視域剔除［2-3］、背向面剔除［4］和遮擋剔除［5］。通過對場景執行低開銷的預計算,獲取場景中有效元素的可見子集,達到降低場景復雜度、加速繪制性能的目的。

在構建星體的表面細節方面,由于航天任務可視化系統的特殊性,必須采用真實數據,繪制外觀正確的星體特征。其中最基本的方法是應用遙感衛星圖片顯示地貌信息。由遙感系統生成的二維圖像經過校正、投影處理后,作為紋理,疊加到理想的幾何球面。這種方法實現簡單,盡管是真實星體的近似,但能夠滿足航天任務大場景下全局星體可視化的需要。然而對局部地表的細節繪制,這種簡單球面疊加紋理的方法可視化效果難以滿足實際任務需要,為了精確繪制星體形體特征,需要應用數據高程模型,構建三維網格,表達地形特征,這些方法中,典型的如ROAM［6］、PBDAM［7］、Geometry Clipmap［8］。但星球規模的三維地形實時構建與繪制技術算法復雜、數據吞吐量大,影響可視化系統的實時性能。

2 星體實時可視化算法

2.1 總體框架

本文提出的星體外觀可視化算法總體框架是兩階段過程,包括紋理數據的離線處理及場景顯示的實時計算兩部分,如圖1所示。

圖1 算法框架Fig.1 The framework of the proposed algorithm

1)離線預處理部分。以原始圖像數據為初始輸入,并作為最高分辨率紋理,在其上應用四叉樹規則采樣,生成各分辨率紋理層級,形成金字塔結構,并對每個層級分片生成小片的數據分塊(Tile),便于運行時的硬件換入/換出操作。

2)實時運行部分。在實時運行階段,系統采用多線程機制,主線程的根據視點參數,基于屏幕空間誤差算法［9］計算塊紋理的LOD層級,進行可見性剔除。子線程負責數據分塊的換入換出,將有效數據從外存中載入。最后,換入的有效數據進入繪制流水線,在GPU上執行定制片元程序,逐點計算顏色值,送幀緩存顯示。

2.2 表面細節信息預處理方法

2.2.1 海量影像數據預處理

在簡單球體表面應用高分辨率遙感影像是繪制高質量天體可視外觀的最直接的方法。全球規模高分辨率影像數據的尺寸大,一次性整體調入系統影響顯示性能；此外,在航天任務可視化系統中,用戶需要與系統實時交互,在不同空間視角,瀏覽星體表面特征,需要系統具備多細節、多層級繪制能力。

為了適應上述需求,在預處理階段,算法對原始遙感影像執行視點無關的上采樣(up-sampling),生成不同分辨率的細節紋理。首先將遙感影像的原始數據定義為分辨率最高的L層級。之后,按照算法四叉樹劃分規則執行上采樣,即分別沿影像的u、v維度,將鄰近的兩個像素構成的2×2區域,共四個像素濾波合并為對應的上一層級中的一個像素。在完整的L層級的數據完成采樣后,得到分辨率低一級的第L-1層紋理數據。應用同樣的方法,算法依次生成其它層級的數據,最終得到如圖2所示的紋理數據金字塔結構。

圖2 紋理金字塔結構Fig.2 Pyramid structure of textures

將海量影像數據完整調入到主存效率低,在當前硬件條件下甚至不可能,為此,通常做法將完整圖片劃分為等尺寸的多個分塊(Tile)［9］,在實時繪制階段,按需調入。本文算法在紋理采樣階段中應用了四叉樹策略,因此邏輯結構上,紋理金字塔結構的頂層即為四叉樹層級的根節點,每一級節點都是下一級四個孩子的父節點,且父節點u、v維度分辨率與孩子節點保持為2的比例關系。基于這一屬性,算法在紋理層級的每個維度上應用2k的劃分方案,相應地,其鄰接的孩子層級應用2k＋1劃分。

在上述處理中,算法對紋理的采樣和分割應用了四叉樹策略,既滿足了層級間紋理分辨率的連續性需要,又保證了各層級紋理分片尺寸的一致性,保持換入換出過程IO吞吐量的穩定；更重要的是,可以在實時繪制階段,應用四叉樹結構實現基于層級的快速剔除,提高系統的實時性能,具體實現見2.3.1節。

2.2.2 高程信息封裝到紋理

三維地形是空間天體的基本可視屬性,是繪制真實感天體的關鍵要素。目前NASA提供了全地球90米分辨率高程數據,可滿足中低分辨率地球的繪制需要；而對就位勘測等需要航天器與環境交互的活動,甚至需要厘米級地形數據構建精確的非結構化實驗環境。但是實時構建三維地形網格計算開銷大,為了避免其對系統實時性的影響,本文算法基于法矢圖技術［10］,將數字高程模型(DEM)的地形信息打包(pack)到細節紋理中,在實時繪制階段,提取紋理中的信息,在簡單幾何球體表面,恢復高程細節。其實現過程如圖3所示。

圖3 基于細節紋理的地形效果繪制過程Fig.3 The method of visually correct terrain recovering by mapping normal map on simple geometry

算法在預處理階段,首先基于高程數據構建法矢圖。在高程數據中,每個元素存儲了一個單獨的無符號數值,對應該像素位置處的高度。轉換期間,對高程數據的每個元素,以及它正上方和右方的元素采樣得到高度值,然后計算兩個差分向量。如圖4所示。

圖4 通過鄰接像素計算法矢Fig.4 Normal calculation by sampling its adjacent pixels

第一個差分向量是［1, 0, Hr?Hg］,其中Hg是給定紋理元素的高度,Hr是給定紋理元素右邊紋理元素的高度；第二個差分向量是［0, 1,Hr?Hg］,其中Ha是給定紋理元素正上方的紋理元素高度。兩個差向量的外積定義第三個向量,它指向高度域的外表面方向。如式(1)所示,歸一化這個向量,可以創建一個適用于高程細節紋理的法向量n。

之后,對法矢分量的數值進行范圍調整,將有符號的法矢值,映射到無符號的細節紋理中(x、y、z分別映射到r、g、b分量,并且將(-1,1)映射為(0, 255)區間)。算法使用GDAL庫［11］的柵格操作功能執行細節紋理的讀寫訪問。

原始細節紋理生成后,應用2.2.1節影像紋理的處理算法和同樣的處理參數,對細節紋理執行上采樣和分割,生成各個分辨率的紋理分塊,構建相應的金字塔層級。

本算法設計的細節紋理處理方式,將高程信息和影像數據納入到統一的管理框架下,實時計算階段,系統采用一遍計算即可實現高程和影像數據的訪問,簡化了影響系統性能的海量數據訪存模塊的設計,降低了訪問地形數據的計算開銷。

2.3 地表細節信息實時繪制

星體表面特征實時繪制過程包括CPU端的場景剔除和GPU上的逐像素繪制兩部分工作。

2.3.1 基于四叉樹的可見性剔除

在可視化場景圖中,算法采用四叉樹層級結構表示多分辨率星體節點,根節點對應于最低分辨率的完整球體。在實時運行階段,系統采用多線程機制提高性能,其中主線程根據視點參數計算塊的LOD層次。根據層級結果,從當前節點開始,動態構建其四個孩子節點,相應地,對從屬于當前節點的球面等分為四個子球面,分配給新生成的四叉樹孩子節點。

在動態構建四叉樹的過程中,算法同步執行視錐體的可見性剔除操作。視錐體為根據視點參數定義的平頭椎體,如下圖所示的A′B′C′D′?AB?CD。其中,P1, P2, P3分別代表對象與視椎體的外、內、相交三種關系。

圖5 根據視錐體判斷場景可見性Fig.5 Scene visibility test.

視錐體具有六個裁剪平面,分別是近(前)裁剪平面、遠(后)裁剪平面、左裁剪平面、右裁剪平面、上裁剪平面和下裁剪平面。這六個面的平面方程定義為式(2)：

其中,Ai、Bi、Ci、Di為相應的視錐體平面系數,x、y、z為對象中心點坐標。算法利用六個剪裁平面與模型之間的相互關系確定可見性。

考慮到球體面片為單調凸體,本算法的剔除操作首先執行分離面計算(separate-plane)。選擇球面上的任一點,構建與其相切的平面,則該球面片完全位于平面的內側。之后,基于點-平面關系,依次判斷平頭視錐體的8個頂點與該分離面的空間關系。若全部8個頂點完全落在平面的外側,顯然該面片不可見,終止對該節點的四叉樹分割,遍歷終止；否則,存在潛在的可見性。執行視錐體-球面的相交測試,即依次計算球體中心到六個裁剪面的距離(含方向),根據距離的絕對值與球體半徑的關系以及距離的正負確定物體是否可見,即判斷式(3)是否成立：

其中r為星體半徑。

“很多問題要等監管層的明確批示。”上述銀行資管部門經理告訴《中國經濟周刊》記者，目前有很多細節還沒有確認，尤其是涉及到存量產品和存量業務轉移的具體事宜。此外，缺人也成為眼下成立理財子公司的銀行面臨的主要問題。“且不論新產品的開發和新業務的展開，僅是目前的存量業務，原有負責人員肯定不可能全部轉去理財子公司。現在在市場上，權益投資、固收投資等方面的人才，幾家銀行全都在抓緊招聘。”

通過測試的可見面片,由換頁線程根據坐標位置計算編號,形成影像和細節紋理的唯一標識,調入系統主存,送入圖形繪制流水線。

2.3.2 逐像素地表細節信息繪制

在實時繪制階段,算法設計GPU程序(shader),融合地表顏色和地形信息,逐點繪制星體表面細節。顏色信息可以在片元shader中,根據紋理坐標,調用內置函數獲取。GLSL中的該函數形式如式(4)：

其中,TexID為細節紋理對象ID,u、v為紋理坐標, col為獲取的高程細節紋理信息。

地形信息的繪制根據Blinn-Phong［12］模型計算。計算公式如式(5)：

其中,Ia為環境光照強度,Ka為環境光反射系數, Kd為漫反射系數,Il為光照強度, LTS為光照方向, NTS為封裝到細節紋理中的法矢, HTS為半向量,由視點方向矢量和光線方向矢量決定。

由于法矢圖所使用的坐標定義在紋理空間系統,而光向量和視向量通常在世界空間中處理,為了實現正確的光照計算,需要將光向量、視向量與法向量轉換到同一個坐標系統。因為與在一個法矢圖中調整每個法向量相比,旋轉兩個方向向量到另一個坐標系統的工作量要少得多,所以簡單起見,系統實現中,將光向量和視向量都統一變換到紋理空間,該空間也稱為切平面空間［13］,如圖6所示。

圖6 切面空間與物體空間Fig.6 Tangent space and object space

這一個過程需要構建一個切平面空間坐標系的基矩陣來對光向量和視向量進行變換。首先,在法矢圖中檢索到頂點處的法線n,然后找到一個與n互相垂直的表面切向量t,它的方向沿著兩個紋理軸u和v中任意一個方向。第三個向量為副法線b,可以通過一個簡單的叉乘得到：b＝n×t。將得到的所有向量進行歸一化處理,就可以構建出式(6)所示切平面空間坐標系基矩陣。

之后,應用物體坐標空間到世界坐標空間變換矩陣的逆矩陣將光源位置和視點位置變換到物體空間,再根據式(7)再將它們轉換到切平面空間中：

其中,LOS是物體空間中的光向量,LTS是切平面空間中的光向量。應用相同的變換過程,可以得到視向量VOS在切空間中向量VTS,完成以上步驟后,法向量、光向量、視向量、半向量(由LTS和VTS計算得到)都統一到同一個坐標系中。

算法在頂點shader中對每個頂點執行并行的坐標轉換,以提高系統性能。之后對每個頂點處的光向量、半向量插值,再傳遞到片元shader中。

得到切面空間中的法矢向量、光照向量和半向量后,片元shader應用Blinn-Phong公式,計算當前像素處包含地理信息的明暗值,并與地貌的紋理顏色進行調和,輸出最終結果,送幀緩存顯示輸出。

3 結果和分析

本文基于C＋＋語言和OpenGL圖形接口實現了星體外觀可視化實時繪制算法,在配備Intel 3.5GHz CPU、4G主存,NVIDIA GeForce GTX 560顯卡的微機平臺進行了性能測試。

試驗中,應用NASA Blue Marble項目的衛星遙感圖片、SRTM的高程數據處理生成6級紋理金字塔層級,合成地球可視化效果。應用NASA LRO項目的遙感衛星影像和高程數據處理生成7級紋理金字塔層級,進行月球可視化繪制。

圖7分別為全局視點下地球和月球的繪制效果。其中地球外觀除了地表細節外,基于GLSL語言實現了大氣散射的實時繪制,并疊加了云圖效果。該云圖在紋理調度算法中統一管理。其中,圖7(a)視點高度約22,000 km,調度第2層級紋理數據；圖7(b)視點高度約5,000 km,調度第2層級紋理數據。

圖7 全局視點下的星體可視化效果Fig.7 The synthesized images of the global Earth and Luna

圖8為視點臨近星體時,本文方法繪制的星體表面效果,可見山脈、隕石坑等細節特征。其中圖8(a)視點高度約500 km,應用第4層紋理數據繪制；圖8(b)視點高度約300 km,應用第5層紋理數據繪制。

真實感地形構建與實時渲染是研究人員長期關注的難點問題。傳統方法通常依賴復雜數據結構實現,如ROAM技術［11］,ChunkLOD［7］方法等,由于其復雜性,難以滿足大規模實時應用需要；為了提高算法性能,研究人員近來基于多CPU、GPU等技術,設計了并行算法,如Geometry clipmaps［8］,改善系統實時性能。但現有的方法主要針對地理信息、娛樂游戲等需求,解決局部的、平面地形的構建顯示問題。且算法在對象空間構建三維地形,算法性能依賴場景的復雜度。

本文算法采用紋理預處理與GPU實時繪制技術,在圖像空間,實現了星體規模多分辨率地形外觀的實時可視化,與傳統方法相比,具有實現簡單、性能不依賴場景復雜度的特點。算法對典型的空間任務場景進行了性能測試,幀頻達到了35 幀/秒。數據表明,本文提出的算法,能夠在通用微機平臺上實現視感真實的、表面細節豐富的星體的實時三維可視化,滿足大規模、復雜航天試驗任務中真實感星體外觀渲染需要。

圖8 局部視點下的星體表面細節可視化效果Fig.8 The synthesized images of the local surface on Earth and Luna

4 結論

大規模真實感星體外觀繪制一直是航天任務可視化系統的難點問題,通常的做法對高程數據構建三角形網格,表示地形三維信息,但是算法開銷大、計算復雜度高,嚴重影響系統的實時性能。本文基于紋理技術,在預處理階段將高程信息編碼到細節紋理中,并結合影像紋理,采用四叉樹策略,構建金字塔層級；在實時繪制階段,利用GPU的紋理訪問能力,應用Blinn-Phong模型,逐像素計算顏色信息,合成視感真實的三維星體外觀。算法具有計算開銷低、數據吞吐量小、性能與場景復雜度無關等優點。滿足最普遍的衛星、飛船等在軌運行的航天活動中,復雜星體真實感繪制的需要。

本文提出的算法構建了視感正確的星體外觀,滿足了大規模三維星體可視化的需要。而對就位勘測等需要地形環境參與計算的航天實驗活動而言,必須要基于高程數據構建高精度的三維地形網格。后續工作中,擬對這類基于網格表示的、星體規模的三維地形實時構建和顯示算法進行研究,進一步提高可視化系統的星體繪制質量與計算能力。

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·基礎研究·

Research on Visualization Method of Planet Appearance in Aerospace Experiments

FAN Wenshan，ZHOU Jianliang
（Beijing Aerospace Control Center，Beijing 100094，China）

Abstract：The realistic rendering for large scale planets in visualization system of aerospace experiments is a key issue.In this paper，a novel quad-tree based pyramid model was proposed and the problems of storage，scheduling and rendering of the huge volume and multi-resolution images were resolved.A visually correct terrain rendering algorithm was introduced in which the DEM data and texture were managed in a coherent framework，and 3D height information was rendered on GPU with per-pixel style.The feasibility of rendering complex scene of aerospace experiments on the current commercial computer was evaluated.The results demonstrated the effectiveness of the proposed visualization method.

Key words：aerospace experiments；visualization；planet appearance；GPU；real-time

作者簡介：范文山(1975-),男,博士,工程師,研究方向為實時渲染算法、GPU并行算法。E-mail：phoenix2fly＠sohu.com

收稿日期：2015-07-06；修回日期：2016-02-14

中圖分類號：TP39

文獻標識碼：A

文章編號：1674-5825（2016）02-0227-06