먼저. 각 복셀에 대해 알고있는 내용을 작성해 봅시다.
voxel = (x, y, z, color) // or some other information
일반 보관
일반적인 방법은 간단합니다.
set of voxels = set of (x,y,z, color)
복셀이 공간에 있고 두 지점이 한 곳을 차지할 방법이 없기 때문에 삼중 항 (x, y, z)은 각 복셀을 고유하게 식별합니다. 정적 복셀 데이터에 대해 이야기하고 있다고 생각합니다.
간단한 데이터에는 적합합니다. 그러나 결코 빠른 데이터 구조는 아닙니다.
렌더링은 스캔 라인 알고리즘으로 수행되는 AFAIK입니다. 복셀에 관한 Tom의 하드웨어 기사에는 scanline algorithm 이미지가 있습니다.
빠른 조회
빠른 조회가 필요한 경우 조회를위한 가장 빠른 데이터 구조는 해시 (일명 배열, 맵 ...)입니다. 따라서 해시를 만들어야합니다. 따라서 순진하게 우리는 임의의 요소를 얻는 가장 빠른 방법을 원합니다.
array [x][y][z] of (color)
x, y, z 좌표로 복셀을 찾는 O (1)이 있습니다.
문제는 공간 요구 사항이 O (D ^ 3)이고 여기서 D는 각 x, y 및 z 숫자의 범위입니다 (256 개의 범위를 갖는 Chars 인 경우 256을 곱하기 때문에 실수를 잊어 버립니다). 3 = 2 ^ 24 == 16 777 216 배열).
그러나 그것은 복셀로하고 싶은 것에 달려 있습니다. 렌더링이 원하는 것이라면 아마도이 배열 일 것입니다. 그러나 스토리지 문제는 여전히 남아 있습니다 ...
스토리지가 문제인 경우
한 가지 방법은 어레이에서 RLE 압축을 사용하는 것입니다. 복셀 슬라이스 (복셀 세트, 여기서 복셀은 하나의 좌표 상수 값을가집니다. 예를 들어 z = 13 인 평면과 같은)를 상상해보십시오. 이러한 복셀 조각은 MSPaint의 간단한 그림처럼 보입니다 . Voxel 모델은 일반적으로 가능한 모든 장소의 일부를 차지합니다 (모든 가능한 복셀의 D ^ 3 공간). "삼중 좌표에서 한 쌍을 가져 와서 나머지 축을 압축하십시오"는 트릭을 수행한다고 생각합니다 (예 : [x] [y]를 취하고 각 요소에 대해 주어진 x, y에서 z 축의 모든 복셀을 압축합니다 .. 0에서 몇 개의 요소가 있어야하며 RLE는 여기에서 잘 작동합니다).
array [x][y] of RLE compressed z "lines" of voxel; each uncompressed voxel has color
스토리지 문제를 해결하는 다른 방법은 트리 데이터 구조를 사용하는 배열 대신입니다.
tree data structure = recursively classified voxels
for octrees: recursively classified by which octant does voxel at (x,y,z) belong to
- Nick이 언급 한 Octree. 복셀을 압축해야합니다. Octree는 조회 속도가 적당합니다 .N은 복셀 수인 O (log N)입니다.
- Octree는 적절한 임의의 복셀 데이터를 저장할 수 있어야합니다.
복셀이 단순한 하이트 맵이라면 그냥 저장할 수 있습니다. 또는 하이트 맵을 생성하는 함수, 즉 절차 적으로 생성하는 매개 변수를 저장할 수 있습니다.
물론 모든 가능한 접근 방식을 결합 할 수 있습니다. 그러나 코드가 작동하는지 테스트하고 코드가 실제로 더 빠르다는 것을 측정하지 않으면 과도하게 사용하지 마십시오 (최적화 가치가 있음).
TL; DR
Octrees 이외에 voxels, Google "voxlap", "ken silverman"을 사용한 RLE 압축은 ...
자원
목록이 빠르고, 복셀 렌더링을 서류와 소스 코드를 포함하는 방법에 대한 리소스와 토론 .