对于realtime interactive 3d environment,现实的速度是非常重要的，虽然现在的硬件能力非常的快，但是要想保持30FPS的同时处理数十万的三角形，以现在的主流机器来说还是非常困难的。
为了解决这种问题，人们提出了很多方法，其中有LOD，有Culling,对于LOD,它可以从2FPS提高到10FPS,但是很难从4FPS提高到20FPS。这两种方法并不矛盾，而且我们往往需要在culling的基础上再使用lod进一步解决pipeline的负担。
这里我主要希望讨论一下culling方面的技术：culling的意思是select from a flock，就是“从一群里面选择一部分“。对于3d engine来说，就是要从几十万的triangle之中选择出一小部分送给pipeline进行渲染。
选择的方法总的来说有如下几种途径：
最简单的就是backface culling，这个已经很普通，我就不说废话了。
然后就是view frustum culling,只选择在view frustum中可见的部分送入pipeline,通常人们会采用hierarchy的数据结构来有效的进行view frustum culling,层次型的结构在各种图形学算法中普遍采用，比如碰撞检测，光线追踪，radiosity等等。我尝试过一种基于AABB Tree的view frustum culling,加上frame coherency,plane masking等优化的方法之后，我认为效率已经非常高了。
但是对于现在的游戏场景viewfrustum culling是远远不够用的，因为view frustum实在是非常的大，现在的场景又非常的复杂，采用view frustum culling对于场景漫游的视角来说,平均可以删除场景中60%左右的数据，对于一个100,000triangle的场景来说，剩下的数据也会有好几万多边形，对于pipeline来说依然是比较重的负担。
不过view frustum culling是最容易实现的算法了，非常的方便和有效，对于一部分3d rpg来说，我认为是一个不错的选择，因为你可以要求camera处于较高的位置，并且总是向下观察，这样用view frustum culling就可以以非常低的代价筛选出很少的一部分场景数据了，对于《格兰蒂亚》,《星辰物语》，还有最新的《绝冬城之夜》等,是足够了，他们对于镜头都有比较严的限制，正好适用于viewfrustum culling.如果大家想做3d游戏，还是先从这类游戏入手的好，因为可以直接集中精力于渲染技术和其他有趣的部分。
但是对大部分第一人称射击游戏而言，view frustum culling是远远不够的，事实上，在实际的环境中我们的视野总是被各种物品遮挡住，所以我们往往只能看到整个场景中的一小部分，远远小于我们的view frustum的范围。这些物品被称作occluder,所以有很多方法就是在考虑如何使用occlusion culling来提高显示的性能。然而，occlusion culling比起view frustum culling复杂度上升的太多，直径也很难找到一个很完美的解决方案，下面我就将现有的一些途径简单的介绍一下：
这些方法都有需要将整个场景进行层次划分(用bsp tree,kd-tree)，分解成一个个cell。可见性判别的力度往往就是到达cell的级别，你可以根据自己需要决定cell的粒度来平衡效率。
先介绍run-time的一些方法：
1. 基于portal的occlusion culling,
这是一种基于object space的run-time method,这种方法特别适用于全封闭的建筑类场景，洞穴类场景，因为这些场景有一个特点，遮挡非常明显，比如一个大楼，每个房间（cell)的大部分都被墙壁所遮挡，只能透过少数的门，窗看到场景中的其他部分。对于这种场景，我们可以采用如下的方法进行有效的culling:
首先，识别出场景中每个cell的portal(门，窗),渲染的时候，找到view point所在的cell,然后view frustum从当前cell开始，一次通过该cell的portal来遍历场景，每经过一个portal, 就对view frustum进行一些修正，因为这些portal与视点形成更多的限制，直到看不到任何portal位置。遍历过的cell就是可见的cell.
这种方法对于这类场景非常有效，因为通常我们的遍历透过几扇门窗就停止了。portal需要事先人工设置，或者用算法自动识别。然而对于很多户外场景，很难存在这样的cell和portal,因此对于那些场景这个方法就不适用了。
2. single occluder culling
在portal算法的基础上，这又是一种基于object space的run-time method,这种方法可以用于那些有很多高大的遮挡物的场景，比如大都市，高山环绕的场景。这些场景的特点是，存在很多单个的高大有效的遮挡物，比如大山，大楼，他们往往能够遮挡住viewfrustum中的很多部分。当然对于portal算法对应的室内场景该方法也同样适用。算法的过程如下：
维护一个occluder列表，利用层次性的结构，从视点出发，以从前往后的顺序访问各个cell,判断是否被occluder列表中的某个occluder挡住，如果没有对于该cell中的物体，判断它是否是比较好的occluder(根据它在是平面上的投影面积等因素）,如果是则加入occluder列表，继续遍历。
这种方法有时也会采用一些与处理的过程，标记一些物体为好的occluder,或者生成一些virtual occluder(外形更加简单，近似代替一些occluder）,这些都是为了减少运行时选择occluder的时间，以及让occluder的选择更加有效。
这种方法的缺陷是，无法考虑几个occluder共同的作用效果，有很多东西也许既不能被occluder A挡住，也不能被occluder B挡住，但是有了occluder A和B,你确实看不见这个东西了。所以对于没有非常大的occluder的但是仍然遮挡很密集的场景，比如丛林，这个方法一点用也没有。然而要想在run-time的时候考虑多个occluder共同的影响（在object-space中)，是非常难以做到速度的保证（计算的代价太大）。
3. 由上面两个例子，可以看出如果可以考虑多个occluder的作用影响，那么viewfrustum中的部分就可以限制得非常多，而且也可以处理更加复杂的场景。但是像在object-space中处理这种情况实在是很难以很低的计算代价来获得。因此一些基于image-space的方法就诞生了。最普通的例子就是z-buffer.利用image-space来处理的好处就是image-space的可见性是由有限的元素（屏幕上的像素个数）来决定的，比起object-space有很大的优势。但是依靠z-buffer已经到达了渲染阶段，是不够的。有一种hierarchy z-buffer的做法，也称作z-pyramid,因为它生成一系列的不同精细度的z-buffer,比如，最大的z-buffer是32*32的一块suface,那么它生成16*16,4*4,2*2,1*1的另外4级z-buffer,每一级z-buffer对应上一级中的四个像素，并且取其中的最远深度。因此我们在绘制场景的时候可以通过层次性结构，从前往后渲染，并且每次可以先拿层次结构中的结点的bounding box先进行比较（从最粗的那一级z-buffer开始），那么就可以非常有效的绘制遮挡关系复杂的场景。这种方法我感觉非常有希望，但是唯一不足的是如果没有硬件的支持，考软件的方法来实现这种z-pyramid以及相应的检测，速度还是非常慢的。
因此我认为如果以后硬件开始很好的支持z-pyramid,那么这会是一个非常好的方法，说不定会成为一个标准方法，就像现在的z-buffer那样。
4. image-space确实是一个解决多个occluder共同影响可见性的好途径，但是没有硬件的支持，使得他的效率降低。然而对于某些特殊的环境，可以采用一些特殊的方法，使得我们也可以将objec-space和image-space的方法结合起来从而得到一个比较好的trade off.这种场景就是那些2.5d的场景，最常见的就是城市环境。基本上，绝大部分在城市场景的游戏都可以看作是2.5d的环境，可见性的判断只要在2d的基础上考虑一下高度的因素就可以了。
因此这里有一个方法可以有效的处理城市的环境。算法如下：首先将cell的划分严格限制在平面上（比如水平的地面上），比如256*256个cell的方格,大小和粒度可以根据具体的场景来决定。每个cell记录属于该cell的objects(需要绘制的），以及该cell中最高object的高度。为了提高效率，也需要事先标记一些良好的occluder，比如各个楼房的正面，不过这里有一个限制，就是occluder必须是垂直于水平面的矩形。
有一个surface buffer,比如我们这里的是256*256的一块surface对应各个cell,一开始该surface对应的z-buffer都是0，然后我们根据视点选择附近的一些occluder,可以选择上百个，（这是比object-space方法好的一点，一般的object-space算法只能是用少量的occluder）,将视点与occluder形成的shadow volume以正投影视角（从天空上往地面的方向正投影）渲染在我们的surface上，这样surface对应的z-buffer上就留下了该shadow volume的高度，多个shadow volume的影响只要将他们都渲染到该suface上就可以得到，而且这种渲染可以使用硬件加速，所以可以使用许多occluder.最后对于每个cell的可见性判断，只要比较cell的高度和surface中对应的点的z-buffer的高度就可以判断出来了。
这里还有一点需要改进的是，直接读取z-buffer是非常慢的，所以必须用个比较好的办法，将这种信息转换到surface buffer上，将surface buffer的数据拷贝到系统内存中的代价要低很多。
具体做法如下：一开始surface buffer全部清0，对应的z-buffer设置为各个cell的高度。然后关闭z-buffer check和write,现将view frustum以颜色1渲染到surface buffer上，打开z-buffer check,用颜色0渲染shadow volume,最后将surface buffer拷贝到系统内存，数据为1的地方就是可见的cell。
这种方法对于2.5d的城市来说确实是个好办法，不过他也有很多限制，比如对occluder的限制，你可能不得不为此专门写一个编辑器。对于其他全3d的复杂场景，这种方法也不行了。
介绍了这些run-time的方法，我们可以看一下很多preprocess的方法，在run-time的时候计算可见性，对于一个相当复杂的场景来说，代价确实非常高。而事先计算好可见性的一些方法却可以取得非常好的效果。这种方法放弃了计算point to cell的可见性，转而计算cell to cell的可见性，这样虽然增加了可见部分，把一些不可见的cell也送入pipeline处理，但是preprocess却不用占用run-time的时间，这一节省大大提高了效率，因为在很多最坏的情况下，特别是在处理复杂场景的时候比起run-time就非常具有优势。基本的做法是计算出在每个cell中任何一个视点可能看到的其他cell的集合,也叫做PVS。运行的时候只要将pvs中的cell同时又处于view frustum中的cell绘制出来就可以了。然而如何计算出好的pvs却是一件非常复杂的事情。
每个人也有不同的方法，具些简单的例子如下:
1. 在portal引擎适用的环境中，利用portal间形成的全影半影来计算pvs
2. 在cell的附近，选择一些occluder，然后不断的与周围的某些occluder形成一些virtual occluder(可以这挡住一些比较大的范围）,然后再用这些virtual occluder去计算对其他cell的可见性。
3. 有一种针对2.5d的城市环境的pvs算法，对occluder也仅限于垂直于地面的rectangle,基本计算都是在进行2d空间的visibility计算，只在需要的时候才进行高度的检测。还有其他的一些算法，感觉都非常的复杂，我也还没有完全搞清楚，就不在这里乱说了
转载来源：CSDN
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