虚拟场景中视点质量计算与视点选择的研究是计算机图形学和可视化领域值得深入研究的问题。为了实现对虚拟场景的快速认知和理解,需要给用户提供一个或一系列最优的观察视点,甚至给出一条对场景进行漫游的路径,以便最大程度地获取场景信息。本文围绕着视点质量计算和视点选择展开了以下几个方面的研究:·对视点质量的定义进行了阐述,并从三维观察机制和空间维度的角度剖析了观察视点效果产生差异的原因。深入研究和比较了基于视点熵的视点质量计算方法、基于KL距离的视点质量计算方法以及基于观察信道模型的特征信息加权的视点质量计算方法,得出了基于观察信道模型的特征信息加权算法对视点质量变化更敏感,观察效果更好的结论。·最优视点的选择是在一定采样密度确定的参考视点集上选取的,其计算效率由视点采样密度决定。为了解决采样密度与计算效率的间矛盾,本文采用粒子群智能算法,使视点迅速聚焦到虚拟场景中的视点质量较大的区域,极大地提高了计算效率,能够极大的消除冗余视点质量的计算。·研究了交互漫游中一类特殊的漫游方式即绕场景中心点水平环绕漫游观察时的视点参数选择问题,根据视点质量评价机制对候选集中观察效果进行评价,确定最优观察俯仰角。·研究了给定起点和终点的漫游路径规划问题,本文给出了路径的选取要满足两个条件:一是视点沿着视点质量值高的方向前进;二是视点前进方向指向终点的分量始终为正值。·视点的选择不仅与空间位置信息又关,时间信息同样重要,即要在适当的时间显示适当的信息。结合仿真数据可视化系统,仿真回放时,在时域和空域上对视点进行编辑;再次回放时,播放已编辑好视点的回放文件,节省了用户对视点进行手动调节的工作量,从繁琐重复的大量劳动中解脱出来。