一种面向虚拟现实基于感知模型的自适应细分LOD方法及系统

本发明属于计算机图形学领域，公开了一种面向虚拟现实基于感知模型的自适应细分LOD方法及系统。首先研究影响视觉感知的因素，结合双目视差，建立融合立体视觉的感知模型BD‑castleCSF，并动态划分渲染区域。然后，基于离散LOD初始分阶处理网格模型，引入镶嵌技术执行网格细分，并根据感知模型计算降采样因子动态调整细分程度，提出感知自适应细分LOD算法。实验结果显示，与传统静态渲染方法相比，该方法LOD切换频率降低了67％，有效细分触发率提升了19.9％，冗余三角面压缩率提升了11.9％，帧时间标准差降低了。这表明该方法在不同注视条件下能动态、平滑地调整模型细节，保证视觉效果一致，并显著提升渲染效率。该方法为虚拟现实领域提供了一种高效自适应的渲染解决方案。