Opengl 平面分块多分辨率体绘制

为了将大体积数据加载到我的光线投射体绘制系统中，我想实现平面块多分辨率策略-根据子块的重要性，将体积划分为许多大小相同但分辨率或LOD（细节级别）不同的子块

我读了一篇文章，上面说我可以这样做：

通过分析内部数据的变化率，我们可以确定每个块的特定LOD，以显示块的重要性

图1：具有2D纹理的平面块

根据平坦阻塞策略，块的维数必须是2的幂，即将体积除以2 ^ n×2 ^ n×2 ^ n的大小，因此对于每个块，存在n+1个细节级别（0～n），因为内部数据的变化是块重要性的数学基础，砌块的每一细节等级可通过以下公式进行限定

公式1：

这是第i个块的变化，avgi表示某个父块的第i个子块中2^（3*max_l）标量值的平均值，max_l表示父块的最高细节级别，l表示分析当前的细节级别。Sj表示标量值。最后将标量值的变化范围设置为[0,1]带着约束

我的问题是：正如它所说的，在某个父块的第i个子块中有2^（3*max_l）个体素，在图像1中，什么是子块，什么是父块？此外，根据公式，似乎有2^（3*（max_l-l））个体素。我不明白~

平面分块多分辨率策略-将体积划分为大小相同的多个子块

“八叉树细分”将是更传统的术语，而不是“阻塞多分辨率策略”。事实上，min | max八叉树已经被用于加速体积光线投射数十年了，在这个主题上有大量的出版物和专利

正如它所说的，在特定图像的第i个子块中有2^（3*max_l）个体素

If（从根到叶的八叉树级别的计算为：0->max\l）

然后

2^（3*max_l）是所有体积中所有体素的数量

及

2^（3*（max_l-l））是级别“l”的细分体积（子体积）中的体素数

是块重要度

的数学基础

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好吧，如果你这样定义它，那么它确实是一个“基础”；o） 你所采用的启发式方法确实是武断的；在这种情况下，您使用“标准偏差”作为度量；显然，你可能会对每一分册应用其他措施，如：（max-min）>>（max\u-l）或（（max-avg）*（avg-min））>>（max\u-l）等。

我不确定帮助人们阅读技术论文是否适合这个问答网站。从（未引用的）论文中释义的上下文混乱且不完整。