本發明涉及游戲圖像生成，具體涉及基于3d渲染引擎的游戲圖像生成方法及系統。

背景技術：

1、3d渲染引擎作為游戲圖像生成的核心組件，承載著將虛擬世界轉化為現實體驗的重要任務。通過對場景、模型、光照和材質進行精細化管理，3d渲染引擎能夠實時生成令人印象深刻的游戲圖像。目前業界使用兩種類型的渲染技術分別為：實時渲染和離線渲染。離線渲染器渲染場景時，每次更改都需要重新編譯，即使這種變化可能是微不足道的，例如更改燈光的顏色、更改相機角度、移動角色等。而實時渲染引擎則幾乎可以立即看到最終結果。但是實時渲染需要在有限的計算資源下工作，這限制了復雜度和圖像質量。其中，視距裁剪和級別細節是實時渲染引擎中兩種常用的優化技術，它們的主要目的是減少渲染引擎需要處理的對象數量和幾何復雜度，從而提高渲染效率。常規lod(level?ofdetail，細節層次)級別是根據對象和攝像機視角位置的距離遠近進行匹配的，但其僅適合靜態畫面，當畫面中存在動態元素且當攝像機視角不斷切換時，這種lod匹配策略存在渲染資源浪費，以及出現畫面突兀、細節撕裂的問題，影響游戲圖像的3d渲染效果。

技術實現思路

1、為了解決現有的3d渲染方法對游戲圖像進行生成時存在畫面突兀、細節撕裂的問題，本發明的目的在于提供基于3d渲染引擎的游戲圖像生成方法及系統，所采用的技術方案具體如下：

2、第一方面，本發明提供了一種基于3d渲染引擎的游戲圖像生成方法，該方法包括以下步驟：

3、獲取當前游戲引擎的3d模型中與視椎體的面存在相交關系的相交對象；

4、根據每個相交對象的包圍盒與視椎體的重合情況、每個相交對象的物理引擎信息的變化情況以及視椎體同一個面上的相交對象之間的相對距離，得到每個相交對象的吸睛度；利用吸睛度篩選可疑對象；

5、根據歷史日志數據中歷史相交對象的空間矢量與對應的攝像機視角矢量之間的一致性，得到歷史相交對象對應的一致指標；根據歷史相交對象的空間矢量的變化與對應的攝像機視角矢量的變化之間的匹配關系以及所述一致指標，確定用戶視角跟隨時差；基于每個可疑對象與攝像機的相對距離和除可疑對象外的其他對象與攝像機的相對距離之間的差異，篩選每個可疑對象的匹配對象；

6、綜合可疑對象與其匹配對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影分布以及可疑對象狀態變化時空間矢量的變化，獲得可疑對象與其每個匹配對象的視覺關系因子；結合可疑對象與其匹配對象之間的空間距離、視覺關系因子和用戶視角跟隨時差，計算每個可疑對象的關注度；

7、基于關注度確定lod級模型生成游戲圖像。

8、優選的，所述根據每個相交對象的包圍盒與視椎體的重合情況、每個相交對象的物理引擎信息的變化情況以及視椎體同一個面上的相交對象之間的相對距離，得到每個相交對象的吸睛度，包括：

9、獲取待分析相交對象的包圍盒與視椎體的重合體積，將重合體積與待分析相交對象的包圍盒的體積的比值確定為待分析對象的重合比；

10、獲取待分析相交對象在攝像機鏡頭對準的平面中的投影面積、以及待分析相交對象與視錐體的所有相交平面中相交面積最大的面的面積；將所述投影面積與所述相交面積最大的面的面積之間的比值確定為投影比；

11、將所述投影比與所述重合比之間的比值作為待分析相交對象的重合因子；

12、分別根據待分析相交對象在上一幀圖像與在當前幀圖像中的每類物理引擎信息，計算待分析相交對象每類物理引擎信息對應的變化率的歸一化結果；將變化率的歸一化結果最大時所對應的物理引擎信息確定為待分析相交對象的運動參量；

13、分別將待分析相交對象的包圍盒和與其存在相交關系的視椎體的面上的其他每個相交對象之間的空間距離的反比例歸一化結果，記為所述其他每個相交對象對應的第一權重；利用所述第一權重對所述其他每個相交對象的運動參量進行加權求均，獲得待分析相交對象的動態參照量；

14、將運動參量的數值與所述待分析相交對象的動態參照量的比值，確定為待分析相交對象的吸睛度；

15、所述待分析相交對象為當前游戲引擎的3d模型中與視椎體的面存在相交關系的任一相交對象；其中，相交對象為包圍盒與視椎體的任意面存在相交關系的對象。

16、優選的，所述利用吸睛度篩選可疑對象，包括：將吸睛度的歸一化結果大于預設吸睛閾值的相交對象確定為可疑對象。

17、優選的，所述根據歷史日志數據中歷史相交對象的空間矢量與對應的攝像機視角矢量之間的一致性，得到歷史相交對象對應的一致指標，包括：

18、分別計算每個歷史相交對象的空間矢量與對應的攝像機視角矢量之間的矢量差異；對歷史日志數據中每個歷史相交對象對應的所有所述矢量差異求平均并歸一化處理，將常數1與歸一化處理結果的差值作為每個歷史相交對象對應的一致指標；

19、其中，歷史相交對象的空間矢量由歷史相交對象的平移參數、上下傾斜參數、旋轉參數和速度構成；攝像機視角矢量由攝像機的平移參數、上下傾斜參數、旋轉參數和用于表征攝像機構成拉近拉遠的fov構成。

20、優選的，所述根據歷史相交對象的空間矢量的變化與對應的攝像機視角矢量的變化之間的匹配關系以及所述一致指標，確定用戶視角跟隨時差，包括：

21、計算歷史日志數據中候選對象的相鄰兩個空間矢量之間的差值，記為候選對象的變化矢量，候選對象的所有所述變化矢量構成第一變化矢量序列；

22、計算歷史日志數據中攝像機的相鄰兩個視角矢量之間的差值，記為攝像機的變化矢量，攝像機的所有所述變化矢量構成第二變化矢量序列；

23、對所述第一變化矢量序列和所述第二變化矢量序列進行dtw匹配，獲得各匹配對；分別計算每個匹配對中兩個元素所對應的時間差，其中時間差為匹配對中第二變化矢量序列中的元素減去第一變化矢量序列中的元素獲得的差值；所述候選對象為任一歷史相交對象；

24、將每個歷史相交對象對應的一致指標的歸一化結果作為權重，對所有歷史相交對象所對應的所述時間差進行加權求均，獲得用戶視角跟隨時差。

25、優選的，所述基于每個可疑對象與攝像機的相對距離和除可疑對象外的其他對象與攝像機的相對距離之間的差異，篩選每個可疑對象的匹配對象，包括：

26、將待評價可疑對象與攝像機的相對距離記為第一距離，將除待評價可疑對象外的每個對象與攝像機的相對距離記為所述除待評價可疑對象外的每個對象對應的第二距離；

27、將第二距離大于第一距離時所對應的除待評價可疑對象外的對象，確定為待評價可疑對象的匹配對象；

28、所述待評價可疑對象為任一可疑對象。

29、優選的，所述綜合可疑對象與其匹配對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影分布以及可疑對象狀態變化時空間矢量的變化，獲得可疑對象與其每個匹配對象的視覺關系因子，包括：

30、對于待評價可疑對象和其任一匹配對象：

31、若待評價可疑對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影面積大于或等于所述任一匹配對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影面積，則將待評價可疑對象從當前狀態轉變為待評價可疑對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的最大投影面積時空間矢量轉變程度最小所對應的空間矢量，確定為所述任一匹配對象的最小轉換矢量；

32、對所述最小轉換矢量計算歐式范數獲得第一轉換值；

33、待評價可疑對象與所述任一匹配對象之間的空間距離和預設調整參數的和值，將所述第一轉換值與所述和值之間的比值的歸一化結果，確定為待評價可疑對象與其所述任一匹配對象的視覺關系因子；其中預設調整參數為大于0的數值。

34、優選的，所述結合可疑對象與其匹配對象之間的空間距離、視覺關系因子和用戶視角跟隨時差，計算每個可疑對象的關注度，包括：

35、根據待評價可疑對象與其所有匹配對象的視覺關系因子、待評價可疑對象與其所有匹配對象的空間距離值和所述用戶視角跟隨時差，計算待評價可疑對象的關注度，所述視覺關系因和所述空間距離值均與所述關注度呈正相關關系，所述用戶視角跟隨時差與所述關注度呈負相關關系。

36、優選的，所述基于關注度確定lod級模型生成游戲圖像，包括：

37、將所有lod模型劃分為預設數量個級別，并將所有關注度也劃分為預設數量個級別，按照不同可疑對象的關注度的數值大小所在關注度級別匹配對應的lod級別，并根據lod級別分配對應的渲染資源，獲得游戲圖像。

38、第二方面，本發明提供了一種基于3d渲染引擎的游戲圖像生成系統，該系統包括：

39、相交對象獲取模塊，用于獲取當前游戲引擎的3d模型中與視椎體的面存在相交關系的相交對象；

40、可疑對象篩選模塊，用于根據每個相交對象的包圍盒與視椎體的重合情況、每個相交對象的物理引擎信息的變化情況以及視椎體同一個面上的相交對象之間的相對距離，得到每個相交對象的吸睛度；利用吸睛度篩選可疑對象；

41、匹配對象篩選模塊，用于根據歷史日志數據中歷史相交對象的空間矢量與對應的攝像機視角矢量之間的一致性，得到歷史相交對象對應的一致指標；根據歷史相交對象的空間矢量的變化與對應的攝像機視角矢量的變化之間的匹配關系以及所述一致指標，確定用戶視角跟隨時差；基于每個可疑對象與攝像機的相對距離和除可疑對象外的其他對象與攝像機的相對距離之間的差異，篩選每個可疑對象的匹配對象；

42、關注度計算模塊，用于綜合可疑對象與其匹配對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影分布以及可疑對象狀態變化時空間矢量的變化，獲得可疑對象與其每個匹配對象的視覺關系因子；結合可疑對象與其匹配對象之間的空間距離、視覺關系因子和用戶視角跟隨時差，計算每個可疑對象的關注度；

43、游戲圖像生成模塊，用于基于關注度確定lod級模型生成游戲圖像。

44、本發明至少具有如下有益效果：

45、本發明首先獲取了當前游戲引擎的3d模型中與視椎體的面存在相交關系的所有相交對象，然后根據相交對象的包圍盒與視椎體的重合情況、相交對象的物理引擎信息的變化情況以及視椎體同一個面上的相交對象之間的相對距離，計算了每個相交對象的吸睛度，篩選出所有可疑對象，根據用戶的歷史日志數據中歷史相交對象以及攝像機的相對變化估算出用戶視角跟隨時差；考慮到不同對象在運動過程中可能會出現交互現象，因此基于每個可疑對象與攝像機的相對距離和除可疑對象外的其他對象與攝像機的相對距離之間的差異，篩選出了每個可疑對象的匹配對象，根據可疑對象與其匹配對象相對于攝像機鏡頭對準的平面的投影分布、可疑對象狀態變化時空間矢量的變化情況和用戶視角跟隨時差，得到了每個可疑對象的關注度，進一步地基于關注度來確定lod級模型生成游戲圖像，本發明提供的方法考慮到了用戶攝像機視角實際觀測過程中跟隨動態對象時的低觀測頻率的特點，以及畫面邊緣對象運動時對攝像機視角的引導作用，通過計算相交對象的關注度來作為lod級別的匹配標準，合理分配其渲染資源，避免了當其發生運動且引導用戶攝像機視角跟隨時，畫面的突然切換以及撕裂、延遲等問題，優化資源分配策略，得到最適合用戶觀測習慣的lod級別匹配方法，不僅保證了游戲圖像的渲染效果，還節省了渲染資源。