LOD는 무엇입니까?: 세부 정보 수준

높은 사실감을 복잡한 시나리오 및 게임의 실현은 그래픽 카드에 사용 가능한 대역폭을 포화하지 않도록 정교한 기술의 사용을 요구.

성능 개선을위한 우선 목표 중 하나를 표현하는 폴리곤의 수를 줄임.

관찰 점에 물체의 거리에 따라 폴리곤 수를 나타내는 객체를 허용 기법이라고 LOD (세부 정보 수준)

이 기사는 사실과 복잡한 장면의 렌더링을 최적화하기 위해 이러한 개념으로 탐구한다.

상세 수준 (LOD) 객체의 (스와의 기하학적 형상) 그 이미지 인식의인지 적 측면에 미치는 영향, 뿐만 아니라 계산 비용에 관하여 그. 표현을 개선하는 두 측면 사이의 균형을 기반으로해야합니다. 좋은 저렴하지만 이미지.

• 이후 인지 적 제공에 대한 “신뢰성” 대표, 사용 어떤 기술. 물체까​​지의 거리, 미적 이미지, 환경, 운동 및 다른 요인은 직접이 공정에 영향.
• 이후 계산 비용의 관점 달성하기위한 것입니다 “속도”, 그래서 모델 해상도, 장면의 개체 수, 조명 등의 유형이 계산., 가용성 또는 프로세스 모두의 능력과 CPU의 GPU에 의해 제한 될 수 있습니다.

이상 모델 20.000 면은 감소 될 것이다 400. 악명 알고리즘으로 계산 된 새 모델은 초기 형상을 왜곡 있지만 (권리), 주어진 거리 차이는 거의 눈에 띄지 않는, 자사의 그래픽 처리에 자원에 상당한 비용 절감을 가정.

더 많거나 적은 내용과 다른 모델의 사용, 같은 객체의, 각 장면의 편의에 따라 사용할 수 있도록하는 특정 자원을 최적화하는 기술이 될 수, 계산 및 투사형 표시 등, 그러나, 다른 측면에 부정적인 영향을 미칠 수있다, 그러한 모델에 대한 메모리 및 전송 데이터의 사용과 같은.

기술 런타임 응용 프로그램에 세부 사항의 중간 수준을 허용 (동적으로 계산) 자원의 균형을 찾고. 객체를 단순화하는 방법, 패싯의 수를 줄임, es objeto de estudio actualmente y se publican multitud de trabajos en foros especializados en imagen sintética. Las técnicas empleadas tratan de buscar aproximaciones lo más próximas posibles al objeto, determinándose funciones de error para su evaluación. 인지 적 측면은 주관적 때문에 더 복잡한 구조.

• 이미지 합성