一种可行的大规模云层真实感建模及绘制研究的开题报告

一种可行的大规模云层真实感建模及绘制研究的开题报告【题目】一种可行的大规模云层真实感建模及绘制研究【背景】云层在自然景观中是非常重要的元素，其形态、颜色、透明度、光源反射等多方面因素都对整个场景的真实感起到至关重要的作用。但是现有的云层建模和绘制技术存在一些局限性，如单一的形态、低分辨率、不真实的反射等问题。因此，通过研究一种可行的大规模云层真实感建模及绘制技术，可以提高自然场景的真实感，并广泛应用于游戏、电影等多个领域。【目的】本研究旨在探索一种可行的大规模云层真实感建模及绘制技术，将云层的形态、颜色、透明度、光源反射等多方面因素融入进来，并且具有较高的分辨率。【方法】本研究将采用计算机图形学、深度学习等技术，通过收集、分析、处理真实云层数据，建立大规模云层数据集，并基于该数据集使用深度学习技术进行训练，生成具有真实感的云层模型。最后使用GPU优化的物理模型对模型进行渲染，以呈现最终的真实感云层绘制结果。【研究内容】1.收集、整理、处理真实云层数据•收集真实云层图片及气象数据•通过图像处理技术割取云层边缘及颜色信息•分析云层形态、颜色、透明度、光源反射等多方面因素，并进行统计分析2.建立大规模云层数据集•根据分析结果建立大规模云层数据集•设计云层参数生成算法，实时生成大规模云层数据3.使用深度学习技术建立云层模型•基于大规模云层数据集使用深度学习算法进行建模•控制云层形态及颜色等因素，使生成的模型更加精确及真实4.使用GPU优化的物理模型对模型进行渲染•使用GPU加速进行物理模型计算•基于光线追踪技术，实现云层光照及反射效果•基于渲染技术输出最终云层绘制结果【预期成果】本研究的预期成果包括：1.建立一种可行的大规模云层真实感建模及绘制技术2.创建大规模云层数据集，并开放云层模型免费下载使用3.通过实验验证，证明本方法的有效性及优越性4.推广本方法，让更多人受益，促进云层真实感建模及绘制技术的发展【时间安排】1.第一阶段：真实云层数据处理与分析，约2个月2.第二阶段：大规模云层数据集的建立，约3个月3.第三阶段：使用深度学习技术建立云层模型，约6个月4.第四阶段：使用GPU优化的物理模型对模型进行渲染，约3个月【参考文献】[1]BuatoisL,McGuireM,VidalFP,etal.Cloud-drivensimulationofavolcaniceruptiononMars[J].Icarus,2016,264:232-249.[2]BiesC,RaghupathiL,DaanenHAM.Amodelfortheangulardependenceofliquidwatercloudreflectivityforvisibleandnear-infraredwavelengths[J].RemoteSensingofEnvironment,2014,145:17-27.[3]StrombergaI,BriedeA.EvaluationofEnMAPclouddetectionalgorithmsintheopticalandtheshortwaveinfraredspectral