Построение изображений ландшафта в реальном времени (стр. 8 из 8)

Рис. 4.2.1. Результаты исследования № 2

Из проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

· время загрузки ландшафта из текстового файла значительно больше времени загрузки из типизированного файла (при малых объемах файлов это различие составляет десятки раз, при увеличении объемов оно достигает тысяч (!!!) раз);

· такое отличие времени загрузки, очевидно, объясняется постоянным преобразованием информации из символьного представления в числовое (работой функций Val или StrToFloat) при загрузке из текстового файла, в то время как при чтении из типизированного файла такого преобразования не требуется;

· использование типизированных файлов полностью оправдано за счет колоссального увеличения скорости загрузки ландшафтов, даже несмотря на почти троекратное увеличение объема получаемых LND-файлов.

4.3 Исследование № 3

Как уже говорилось, при создании HCL-файлов, хранящих информацию о разметке карт, используется метод группового кодирования. Этот метод уже был описан выше, поэтому в данном разделе будет приведена информация, доказывающая эффективность использования метода, и выяснена степень этой эффективности.

Демонстрация результатов использования метода была проведена на следующем наборе карт (размеры приведены в пикселях):

· Австралия.hcl (500 x 395);

· Алтай.hcl (430 x 409);

· Африка.hcl (700 x 730);

· Несжимаемый.hcl (200 x 200);

· Тест сглаживания.hcl (400 x 200);

· Южная Америка.hcl (735 x 1125).

Ниже приведена таблица, которая позволила бы выяснить степень сжатия изображения при использовании метода группового кодирования:

Таблица 4.3.1. Результаты исследования № 3

Название карты	Размеры карты (пиксели)	Размер BMP-файла (Кб)	Размер HCL-файла (Кб)	Отношение сжатия
Австралия.hcl	500 x 395	771	36	21:1
Алтай.hcl	430 x 409	687	78	9:1
Африка.hcl	700 x 730	1460	60	24:1
Несжимаемый.hcl	200 x 200	117	156	1:1,3
Тест сглаживания.hcl	400 x 200	312	10	31:1
Южная Америка.hcl	735 x 1125	3150	107	29:1

Из проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

· применение метода группового кодирования в данной работе полностью оправдано, поскольку при использовании его в отношении карт изообластей высот, наблюдаются достаточно высокие показатели сжатия (от 9:1 до 29:1, карта «Тест сглаживания» не учитывается, так как она не является реальной картой). Единственным недостатком использования этого метода является незначительное увеличение времени загрузки кодированных файлов в программу «Редактор карт» (это не демонстрировалось в данном исследовании);

· единственный случай, когда размер кодированного файла превышает размер исходного файла, наблюдается на специальном примере, призванном продемонстрировать недостаток метода.

5. Заключение

Разработанный программный комплекс отвечает всем предъявляемым к нему требованиям. Он обеспечивает возможность создания карт изообластей («Редактор карт») и построения в реальном времени на их основе трехмерных изображений ландшафтов («Просмотр ландшафта»). В нем реализованы все рассмотренные в данной работе алгоритмы машинной графики. Проведены исследования работы алгоритмов на различных наборах исходных данных. Тем не менее, существует множество путей усовершенствования описанного программного комплекса.

Во-первых, построение ландшафта возможно только на основе четко размеченной карты изообластей высот – невозможно использование, например, файла, полученного в результате сканирования некоторой карты. Но подготовка (разметка) карты изообластей вручную – очень трудоемкий процесс. Автоматизация процесса разметки значительно расширила бы возможности программного комплекса.

Во-вторых, получаемые изображения трехмерных ландшафтов выглядят не реалистично – они лишь позволяют получить представление о рельефе рассматриваемой области. Кроме того, изображение просматриваемого ландшафта не предоставляет пользователю информации о географических объектах, присутствующих в области, представляемой ландшафтом. Добавление возможности текстурирования и подписи географических объектов повысили бы информативность получаемого изображения ландшафта.

Однако, описанные проблемы очень сложны (распознавание и разметка карт), а некоторые из них выходят за рамки машинной графики.

6. Список литературы

1. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики: пер. с англ.— М.: Мир, 1989.— 512 с.: ил.

2. Порев В. Н. Компьютерная графика. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 432 с.: ил.

3. Никулин Е. А. Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 560с.: ил.

4. Авдеева С.М., Куров А.В. Алгоритмы трехмерной машинной графики: Учебное пособие. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1996. – 60 с.: ил.

5. Архангельский А.Я. Приемы программирования в Delphi. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2003. – 784 с.: ил.

6. http://www.xdev.ru – «Генерация трехмерных ландшафтов».

Оглавление

1. Введение. 1

2. Конструкторская часть. 2

2.1. Выбор, обоснование и описание используемых алгоритмов и понятий машинной графики. 2