植物场景的实时并且高真实感绘制一直是计算机图形学的一个重要目标。鉴于植物在人们生产生活中的重要性，许多应用，如电脑游戏、城市规划、飞行模拟以及虚拟现实，都需要在已有场景中添加植物并对其进行绘制以增强虚拟环境的真实感，提高人们的沉浸度。此外植物场景的可视化还能为农林学家提供直观的三维图形，有助于他们展开研究和对农林进行科学的管理以及准确的预测。随着人类生态意识和环境保护意识的提高，这一研究方向的重要性还将不断提升。但植物通常具有复杂的拓扑形态和丰富的几何细节，使得植物场景的实时绘制一直是一个难题。近十年来，图形处理器硬件得到迅猛发展，致使植物场景的实时绘制成为可能。但与此同时，人们对植物场景的规模，以及绘制结果的真实度程度要求也在不断提高，因此，实现大规模植物场景的实时和高真实感绘制至今仍是一个挑战。　　 本文采用细节层次技术(Level-0f-Detail，L0D)，建立树冠部分的多分辨率模型。在结合树枝简化算法与植物场景建模软件后，最终对数万棵树木组成的森林进行漫游时，实现了速度和质量的统一。并支持任意漫游方式，如平视、仰视、俯视等，且无需事先设定漫游路线。　　 本文的主要研究工作和贡献包括以下6个方面：　　 ①提出了通用的叶片简化算法，适用于具有任何形状的叶片，从而克服了现有算法只能简化四边形或三角形形状叶片的缺陷。　　 ②提出了如下三种方法对叶片简化过程进行加速，以提高简化效率，减少预处理时间。实验表明，对于含有巨量树叶的树木，使用本文方法预处理时间只有几秒，而现有算法至少需要几十个小时。　　 ·通过设定距离条件限制，采用改进的八叉树结构，预先剔除了相距较远而不可能被简化的叶对，以避免对这些叶对进行不必要的计算和筛选。　　 ·根据树木的拓扑信息对叶片进行分级简化。即按照树枝拓扑结构依次对位于各个级别的子树的叶片进行简化。　　 ·采用均匀网格或其他非均匀方式对树冠中的叶片进行聚类，并对每一聚类中的叶片单独进行迭代简化。　　 ③提出了如下西种方法对冠层部分的绘制过程进行加速，使得树冠的绘制时间从传统的几毫秒甚至几百毫秒缩短至几十微秒。并且树的枝叶越茂森，本文方法的速度优势越明显。　　 ·提出了高效的细节层次模型提取算法。该算法采用了更适合CPU、GPU操作的数组结构，代替传统的二叉树结构对叶片简化关系数据进行存储。一旦给定视点信息，只需通过两次二次搜索，即可得到冠层部分适合的细节层次模型。此外，该数组结构还支持GPU加速，使得在绘制过程中CPU和GPU之间几乎不需要数据传输。　　 ·在距离相关的基础上，提出了密度相关和可见性相关的两种算法来减少送往显卡的叶片的数目，同时保持绘制结果的视觉效果不变。其中密度相关算法根据叶片密度值区别对待树冠中疏密程度不同的叶片，使得叶片越茂密的区域简化程度越厉害。可见性相关算法则利用树自身的遮挡性，通过可见性调节树冠中不同位置的叶片的描述精度。最终使可见的叶片采用精细的描述，而不可见或部分可见的叶片采用粗糙的描述。　　 ④针对针叶类植物冠层，提出了基于多分辨率圆柱模型(或者多边形模型)和半透明线模型的细节层次模型构造方法。相对于传统叶片简化方法，本文方法对近距离的针叶植物能取得真实感更高的结果；而对于远处的针叶能更有效地压缩几何数据，同时保持树冠的视觉效果不变，并能有效地克服走样现象。　　 ⑤提出了一种新的分级广告牌模型算法。该算法根据树枝的拓扑信息建立各级子树的纹理图像，并利用树木的自相似性减少所需纹理图像的数目，从而改善了传统基于图像的绘制算法的瓶颈-内存消耗。该算法可用于绘制远距离的树木。与基于多边形的算法结合可对大规模的植物场景实现实时且高真实感的漫游。　　 ⑥采用了八叉树结构分级地管理场景，能更快速有效地判断树木是否在视锥体内。同时通过假设同一节点内由同一棵树复制而来的树木可采用相同的细节层次模型，避免了对每一棵树提取细节层次模型，进一步提高了绘制效率。