计算机图形学中的大气云建模方法：回顾、趋势、分类和未来方向

制作和主办：Elsevier沙特国王大学学报计算机图形学中的大气云建模方法：回顾、趋势、分类和未来方向Abraad Najib Zamria，b，Mohd Shahrizal Sunara，b，a马来西亚新山马来西亚技术大学工程学院计算学院b马来西亚新山马来西亚科技大学人类中心工程学院媒体与游戏创新卓越中心阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2020年2020年10月30日修订2020年11月16日接受2020年11月28日网上发售关键词：大气云云建模云形状驱动方法计算机图形可视化A B S T R A C T大气云的建模是自然现象可视化系统中的关键要素之一。多年来，已经提出了各种各样的方法来处理与视觉现实主义和性能相关的具有挑战性的问题。然而，缺乏最近的评论文章，对大气云建模方法可用的计算机图形学，使研究人员和从业人员很难理解和选择适合的解决方案，以开发大气云可视化系统因此，我们进行了全面的审查，以识别，分析，分类，总结现有的大气云建模解决方案。我们从可识别的数据源中选择了113项研究，并分析了该主题的研究趋势。根据大气云建模方法的相似性，对各种方法进行了分类，并对各种方法进行了总结。最后，我们强调了几个研究问题和潜在的未来工作的方向综述结果提供了大气云模拟方法的概述和©2020作者由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。内容1.导言34692.方法34692.1.设计审查34702.2.进行审查34702.3.评论34712.4.第3471章审查3.结果34723.1.出版物趋势分析3.2.大气云模拟方法的分类34723.3.现有大气云模拟方法的总结34723.3.1.物理驱动方法34753.3.2.启发式驱动方法34763.3.3.数据驱动方法3479*通讯作者：马来西亚科技大学人类中心工程学院媒体与游戏创新卓越中心，81310 Johor Bahru，Johor，Malaysia。电子邮件地址：najibzamri@utm.my（M.N. Zamri），shahrizal@utm.my（M.S. Sunar）。沙特国王大学负责同行审查https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.11.0301319-1578/©2020作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页：www.sciencedirect.comNajib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报34693.3.4.混合驱动方法34803.3.5.控制驱动方法34813.3.6.硬件驱动的方法34823.4.未来研究方向34823.4.1.多类型大气云的模拟34833.4.2.大气云的建模可扩展性3.4.3.沉浸式虚拟现实云建模系统34843.4.4.现有大气云模拟方法的探索3.4.5.虚拟云的建模4.讨论34845.结论3486竞争利益声明确认3486利益冲突作者贡献声明参考文献34861. 介绍云是天空中大气环境的一部分。几乎每天都可以观察到大气云的存在，它们具有迷人的形状和众多的结构。它们对丰富天空中的自然现象至关重要。这些成分具有挑战性和复杂性，因为它们的特征需要关于大尺度大气环境和解释云粒子的可见性和形成的物理过程的科学知识体系（Lohmann等人，2016年）。因此，了解大气云在计算机图形领域中，大气云通常用于广泛的应用中，诸如电影制作（例如，Hasegawa等人，2010; Miller等人，2012; Webb等人，2016; Murphy等人，2018年），气象研究（例如，Yang等人，2013年; Xu等人，2015;Rimensberger等人，2019年; Xie等人，2019），视频游戏（例如，Nowak等人，2018;Schneider，2018），飞行模拟（例如，Hu等人，2009 b; Zhang等人，2014年; Kang等人，2015）、虚拟现实（例如，Penney，2016;Wright等人，2019年; Li等人，2020），以及艺术可视化（例如，Álvarez等人，2007; Shen等人， 2019年）的报告。在计算机图形学领域，对大气云的建模有着特殊的云建模在生成虚拟云的过程中起着重要的作用，也是云最终外观渲染和可视化的基础在没有正确理解和实际设计的情况下，开发大气云的现实性质是具有在过去的四十年里，已经提出了几种模拟方法来解决与大气云主要是 图 像 质 量 （ 例 如 ， Qiu 等 人 ， 2013; Suzuki 等 人 ， 2015年 ;Goswami，2019年），每例（例如，Yuan和Guo，2015; Goswami和Neyret，2016;Murphy等人，2018），或两者（例如，Wang，2003; Xu等人，2009; Nowak等人， 2018年）。然而，研究人员和实践者，特别是新手和经验不足的人，发现很难理解和选择适合他们研究工作的解决方案。一个促成因素可能是缺乏可用的审查文件的大气云建模方法在计算机图形学。据我们所知，没有全面或系统的文献综述论文涵盖这一主题在先前的文献中，已发表的手稿仅集中于审查建模方法的子集（例如，Ebert，1996; Ebert等人，2003; Tan和Yang，2009; Lagae等人，2010; Limtrakul等人，2010），但未涵盖与大气云建模方法相关的完整解决方案本文旨在提供一个广泛的和最新的审查以前提出的大气云建模方法在计算机图形学领域，包括经典和现代的解决方案。本文的灵感和动机是大气云建模方法在各种基于图形的应用中的内在意义和广泛使用，以及对这一主题进行最新综述的必要性。简而言之，我们的审查过程是根据连续的阶段和步骤进行的。这些包括设计、执行、分析和记录审查。本研究的结果将有助于研究者和实践者了解现有文献中提出的每种方法的特点和行为，也可以作为快速参考，以获得有用的方法。这篇论文也将是计算机图形学中与大气云有关的研究工作的调查的延伸（Ebert，1996年; Ebert等人，2003; Cerezo等人，2005; Tan和Yang，2009;Lagae等人，2010; Limtrakul等人，2010; Hufnagel和Held，2012;Zamri和Sunar，2019）。本审查文件的贡献包括：通过提供关于按手稿类型、年份和地点的出版物分布的最新信息，描述研究报告的出版趋势分析，基于六种不同工作性质的关键驱动方法（物理、启发、数据、混合、控制和硬件），提出了现有大气云建模方法的最新分类通过深入识别相关方法的核心特征，阐明拟议分类法中涉及的每一种方法，以及通过对长期以来没有更新的现有解决方案模式的分析，强调了未来的研究方向及其挑战性任务，并强调了几个有助于研究人员参与未来的研究机会本文其余部分的结构如下：第2介绍了用于审查过程的方法，第3节介绍了回答预定研究问题所获得的结果，第4讨论了现有大气云建模方法的优点和缺点，第5节总结了本文。●●●●Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3470Fig. 1. 审查进程。表1选择标准。标准类型要求RQ 4.在计算机图形学中，大气云建模的未来研究方向是什么？目的：探讨当前大气云模拟研究中存在的问题和差距以期刊论文，会议论文，书籍，书籍章节，技术报告，论文，课程笔记的形式进行包容性研究。研究课题将应用于计算机图形学领域。研究报告用英语撰写。没有出版年份的限制。排除研究重点是云计算，而不是指大气云。研究重点是点云，而不是指大气云。2. 方法本节解释了回顾计算机图形学中的大气云建模方法所涉及的过程。我们采用了Snyder（2019）建议的指南，其中在审查过程中将执行四个阶段：（i）设计，(ii)（3）分析;（4）记录。图1显示了所涉及的整个过程和每个阶段的产出。2.1. 设计审查第一阶段的目的是设计和规划编制审查议定书的战略。通过定义（i）研究问题（RQ）、（ii）检索词、（iii）数据源和（iv）选择标准，将考虑四个步骤。为了实现我们的研究目标，我们需要回答以下研究问题：RQ 1.在计算机图形学中模拟大气云的研究的出版趋势是什么？目的：根据文献数量对主要研究进行分类，以评估出版类型、年份和地点的分布的主要研究。RQ 2.计算机图形学中表示大气云建模方法的最新分类是什么？目的：对现有的大气云模拟方法进行分类，系统地、系统地组织成特定的组，以给出所关注主题的总体情况RQ 3.在计算机图形学中，现有的大气云建模方法有哪些？目的：总结了现有大气云模拟方法的主要特点，概 括 了 该 课 题 的 研 究 现状。这篇综述为了定义搜索词，我们使用了基于一组重要关键字的搜索字符串。这些包括“云”、“大气云”、“云建模”、“建模云”、“云形状”、“云生成”、“云构造”、“云创建”，以及‘‘cloud关于数据来源，我们确定了几个在线数字数据库和搜索引擎，可用于搜索和收集手稿作为文献综述过程中的主要研究。其中包括ACM数字图 书 馆 ， IEEE Xplore 数 字 图 书 馆 ， ScienceDirect ， Scopus ，Springer Link ， Taylor Francis Online ， Web of Science ， WileyOnline Library ， CiteSeerX ， Google Scholar ， ResearchGate 和Semantic Scholar。我们考虑纳入和排除标准来定义选择标准，如表1所示。一般来说，手稿必须用英语编写，手稿中提出的方法应应用于解决计算机图形学问题。重点讨论云计算和点云的手稿被排除在外，因为关键词是不相关的，超出了我们的范围，因为它们不是指大气云。2.2. 开展审查第二阶段是在前一阶段定义的这是一个简单的过程，搜索活动开始于在线数字数据库和搜索引擎上应用定义的搜索关键字。文献检索结果称为“候选研究”。然后将纳入和排除选择标准应用于候选研究，以筛选和确定相关研究。在从不同的数据来源中删除重复的相关研究后，收集了手稿。根据我们最终的选择过程，我们成功地编辑了113篇手稿。这些结果被称为“初步研究”，作为我们审查过程的主要数据集。特别是，我们首先根据出版年份和第一作者的姓名将主要研究按升序排序。然后，我们为每个排序的主要研究分配了唯一的论文ID（见表3）。提取的基本特征，从●●●●Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3471图二. 按类型分发出版物。图三. 每年出版物的发行。然后进行初步研究并以表格形式存储这些包括出版年份、类型、地点、作者2.3. 分析审查第三阶段是通过分析从前一阶段提取的数据来合成一些信息，以便它可以用来回答我们的研究问题。这些分析包括：出版趋势（RQ1）。这是通过调查和分类的基础上的出版年份，类型和地点的主要研究。大气云模拟方法的最新分类（RQ 2）。为了发展分类学分类，对初步研究中提出的方法进行了比较研究，通过调查所提出的方法的核心特征，并在具有相似工作性质时将方法归为同一类别。基于我们提出的分类学分类（RQ3）对现有的云建模方法进行了总结这是通过调查多年来的方法的趋势，并详细说明所提出的方法的特点，涉及的共性，相似性和差异。通过研究差距分析（RQ4）预测计算机图形学中大气云建模这是通过调查主要研究的讨论和未来的我们研究了所提出的解决方案2.4. 记录审查最后阶段通过编写最终报告来实现，以呈现从分析阶段获得的结果。每个研究●●●●Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3472表2在每个地点分发出版物，主办至少两项主要研究。会场患者数量出版类型出版年份ACM SIGGRAPH计算机图形8杂志1979年、1982年、1983年、1984年（2）、1985年、1989年、1990年ACM SIGGRAPH讲座6会议2009，2010，2012，2016，2018，2019计算机图形与交互技术年会6会议1985、1986、1993（2）、1995、1996年计算机图形学论坛6杂志2001，2010，2014，2017，2018，2020太平洋计算机图形学与应用会议6会议1998、1999、2001、2002、2013、2018视觉计算机5杂志1991、1993、1999、2001、2005年ACM Transactions on Graphics3杂志1983、2008、2012年计算机动画与仿真3会议1995（2）、1997年计算机图形学与应用3杂志1990年，1996年，2019年ACM SIGGRAPH草图2会议2003年、2005年计算机图形2杂志1980年、1992年图形接口2会议1991年、1994年国际多媒体与普适工程2杂志2012年，2015年问题3. 结果3.1. 出版物趋势在回答第一个研究问题（RQ 1）时，本部分从发表类型、时间和地点三个角度分析了113项主要研究的发表趋势 图 2说明了基于不同出版物类型的手稿数量。结果表明，在主要研究中，会议论文占55.75%，期刊论文占38.05%，其他类型的论文占6.19%关于大气云建模出版物随时间的分布，图。 3显示了42年的出版趋势，范围从1979年到2020年。可以看出，平均每年出版物的数量为3份，并呈增长趋势，在2015年达到顶峰，当时选择了7份关于该主题的手稿。后来，这一趋势波动上升，2017年、2018年、2019年连续三年发表六七篇稿件的频率很高因此，这一结果证实了计算机图形学界对探索和解决大气云建模问题的一致兴趣关于目标出版场所的分布，表2列出了至少有两份主要研究出版物的出版场所可以推断出，最常见的场地是ACM SIGGRAPH计算机图形（113个中的8个），其中发表的手稿是初步的研究工作，经典文献有助于从20世纪70年代末到90年代初开始的大气云建模工作的存在。其次是计算机图形论坛，计算机图形和交互技术年度会议，计算机图形和应用太平洋会议和ACM SIGGRAPH会谈中均匀分布（113个中的6个）。我们注意到，表2中列出的大多数场地都是发布计算机图形领域高质量手稿的突出平台。因此，本文3.2. 大气云模拟方法的分类本节回答第二个研究问题（RQ2）。在分析现有大气云模拟方法的基础上，对现有的大气云模拟方法进行了分类。我们引入了一种层次细分形式的分类法，代表了计算机图形学领域云建模的全部方法。 图 4描述了分类层次结构的细节。本文将大气云模拟方法分为初级和次级两大类。表3显示了一级分类和二级分类之间的关系。主要分类分为四种方法：（i）物理驱动的方法，（ii）物理驱动的方法，（iii）数据驱动的方法，和（iv）混合驱动的方法。这些方法作为构造大气云的重要基础发挥了重要作用。此外，在表3中，突出显示或标记了适当方法（物理驱动、物理驱动或数据驱动）的相应行，以显示混合驱动方法中涉及的融合。其次是二级分类。它分为两种方法：（i）控制驱动方法和（ii）硬件驱动方法。这些方法需要与前四种方法分开，因为这两种方法都是用来支持初级分类的。它可以进一步提高所提出的方法的灵活性和性能。3.3. 现有大气云模拟方法综述本节回答了上述第三个研究问题（RQ3）。我们分析、总结和描述了各种云建模方法，这些方法是从解决计算机图形学问题的主要研究中确定的，与我们在前一节中提出的分类学分类有关首先，我们提出了现有的方法之间的关系，在初级分类的出版手稿计数。如图5所示，化学驱动方法的成功率最高，即在113项主要研究中有70篇手稿，其次是数据驱动方法（21篇）、混合驱动方法（16篇）和物理驱动方法（6篇）。另一方面，图6显示，二级分类中的方法在50篇文献中进行了讨论，其中控制驱动方法的出版数量最多，有38篇手稿，其次是硬件驱动方法（8篇）和控制驱动和硬件驱动方法的组合（4篇）。分析表明，控制驱动的方法是首选的，将与主要分类的方法。我们还观察到，在初级分类方法和次级分类方法中，分类驱动的方法是最高的，如图1和2所示。分别为7和8。这一观察结果也意味着人工智能驱动的方法成为控制和加速云建模过程的首选目标方法。其次是分析现有方法的发展趋势。图9描述了所有六种驱动方法每年的出版频率。如果我们将图9和表3中的数据结合起来，一个明显的发现是，Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3473见图4。 大气云模拟方法的分类。主要研究中讨论的最多。相比之下，物理驱动方法的讨论次数最少。我们还观察到，从1996年到最近，数据驱动的方法被强烈推荐。混合驱动方法在21世纪初最为活跃，尤其是实验驱动和数据驱动方法的融合。在此之上，一个杂交方法也是在过去十年中提出的。在二级分类方法中，控制驱动的方法不断地提供用户交互解决方案来支持初级分类方法，而硬件驱动的方法由于硬件处理技术的进步在过去十年中被频繁地采用Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3474表3一级分类和二级分类之间的关系。ID年份作者主要分类次要分类物理驱动法启发式驱动方法数据驱动方法混合驱动法控制驱动法硬件驱动方法P11979东干山口P21980Fishman和SchachterpP31982Norton等人pP41983最大pP51983里夫斯pP61983沃斯pP71984加德纳pP81984Kajiya和Von HerzenpP91985加德纳pP101985柏林p pP111985沃斯pP121986最大pP131986Yaeger等人d dpP141989稻上pP151989刘易斯pP161989绍佩山口P171990Ebert和ParentpP181990马斯格雷夫和伯杰pP191991稻上pP201991Stam and FioroppP211992Sakas和GerthpP221993Nishita等人pP231993萨卡斯·p·pP241993Stam and FioroppP251994Stamp pP261995Gamito等人pP271995Luciani等人pP281995拉茨科夫斯基和卡明斯基pP291995Stam and FioroppP301996Lee等人pP311996Nishita等人pP321997埃伯特p pP331997内雷特山口P341998Dobashi等人pP351999Dobashi等人pP361999西田和土桥d dpP372001哈里斯和拉斯特拉p pP382001Miyazaki等人d dp pP392001西田和土桥d dpP402001特伦比尔斯基d dpP412002Heinzlreiter等人pP422002Overby等人p pP432002Trembilski和Broßlerd dp pP442003Riley等人d dp pP452003Schpok等人p p pP462003王普P472004Bouthors和NeyretpP482004RoditakispP492005Hasan等人p pP502005克拉尔和哈林顿d dp pP512005脂质体和指南P522006ManpP532006Rana等人p pP542007Alvarez等人p pP552007Hufnagel等人，2007年d dp pP562008Bouthors等人p pP572008Dobashi等人p pP582008Wither等人p pP592009Batte和Fup pP602009aHu等人pP612009bHu等人p pP622009Xu等人p pP632010Dobashi等人pP642010Hasegawa等人p pP652010Ostroushko等人pP662010Stiver等人p pP672011Cui等人pP682011龚和胡pP692011Yu和Wangp pP702012Do等人p pP712012Dobashi等人pP722012工D DPNajib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3475表3（续）ID年作者主要分类二级分类物理驱动启发式方法数据驱动方法混合驱动法控制驱动硬件驱动方法P732012Miller等pP742013Abdessamed等人p pP752013Qiu等人d dpP762013Yang等人pP772013Yuan等人pP782014Alldieck等人pP792014土桥p pP802014Wei等人p pP812014Yuan等人p pP822014Zhang等人pP832015Kang和KimpP842015Kang等人pP852015Mukhina和Bezgodovp pP862015Sun等人pP872015Suzuki等人p pP882015Xu等人pP892015袁和郭pP902016Bi等pP912016Goswami和Neyretd dp pP922016彭尼公司P932016Webb等人d d dp pP942017Dobashi等人p pP952017Iwasaki等人pP962017Kobak和Aldap pP972017黑山等p p pP982017施耐德p pP992017Zhang等人d dpP1002018Cen等人pP1012018Chen等人p pP1022018Jiménez de Parga and Gómezp pPalomo等人，2018P1032018Murphy等人p pP1042018Nowak等人pP1052018施奈德pP1062018Webanck等人p pP1072019戈斯瓦米P1082019Jiménez de Pargap pP1092019Rimensberger等人，2019年pP1102019Shen等人p p pP1112019Wright等人p pP1122019Xie等人d dpP1132020Vimont等人d d pp p注：p为重点研究工作中的相关方法，d为杂交组分。在接下来的小节中，考虑到所涉及的研究人员、所使用的具体方法的类型以及所操纵的与云相关的特性，3.3.1. 物理驱动方法物理驱动方法是基于物理的模拟，试图通过严格遵循云物理定律来生成大气云。这些通常涉及流体动力学、热力学和偏微分方程（PDE）。物理驱动的方法可以分为两种技术：（i）一般流体动力学和（ii）特定流体动力学。3.3.1.1. 普通流体动力学。一般的流体动力学技术被用来作为偏微分方程的求解器，涉及的Navier-Stokes方程模拟云的形成，通过流动性元素。在计算机图形学中，Kajiya和Von Herzen（1984）是采用数值流体解算器对大气云进行建模和他们提出了考虑体积密度的大气流体动力学模型方程然而，一些重要的基于物理的参数，如绝热冷却和温度，在计算过程中被忽略了建模过程，影响云可视化的视觉质量。Overby等人（2002）提出了一种基于高效计算流体解算器、通过操纵速度场和动量守恒来模拟云形成的多云生成模型。他们将流体解算器与自然现象参数混合，考虑浮力、相对湿度和冷凝。此外，Dobashi等人（2008）提出了一种基于计算流体动力学（CFD）生成和模拟积云的方法。他们的方法考虑了云形成过程中的物理参数，如速度、压力、蒸汽密度、云密度和温度。3.3.1.2. 特殊的流体动力学。特定的流体动力学技术是指特殊的数学函数或计算流体求解器来模拟云的形成。 Gamito等人（1995）和Luciani等人（1995）提出了通过2D湍流流体以适当高的结果质量分辨率模拟流体的方法。然而，他们各自的方法仅处理2D病例因此，从2D到3D表示的转换存在成本，这将由于性质的差异而影响云生成的视觉质量最近，Kobak和Alda（2017）介绍了Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3476图五.主要分类方法的分布（手稿总数= 113）。见图8。涉及硬件驱动方法的主要分类中的方法分布（手稿总数= 12）。见图6。二级分类方法的分布（手稿总数= 50）。见图7。涉及控制驱动方法的主要分类中的方法分布（手稿总数= 42）。连续函数，其包括若干参数，包括温度、湿度和垂直气流，以建模和模拟大气云。3.3.2. 启发式方法启发式方法是一种基于规则的方法，它通过简化的过程和计算来模拟大气云这些方法是物理驱动方法的主要竞争对手，计算量更少，得到的结果非常合理本文将分形驱动的方法分为五种技术：（i）分形，（ii）粒子系统，（iii）粒子系统，（iv）粒子系统，（v）粒子系统，tems，（iii）基于语法的技术，（iv）过程函数，以及（v）多启发式技术。3.3.2.1. 分形。 分形是利用递归特征来创建特定对象的数学表达式。这些方法在越来越小的尺度上表现出相似的模式，称为自相似性.分形的近似是非常有用的建模自然现象，如大气云，由于其性质在随机形状外观。根据经典文献，Voss（1983）利用基于Fourier级数的高斯分形，并在次年（Voss，1985）扩展了他的研究，探索和应用分形Nishita等人（1993）提出了一种基于Mandelbrot集的二维分形云建模方法。因此，从外层空间可以观测到有大气云覆盖的地球.生成的云的质量也可以通过将分形与其他函数、表示或算法相结合来提高。Raczkowski和Kamin'ski（1995）提出了一种简单的方法，通过操纵分形和正弦函数来模拟各种类型的云，以获得逼真的结果。Nishita等人（1996）扩展了他们的研究工作，将分形应用于称为元球的隐式对象来表示云的形状。Sun等人（2015年）提出了一种新颖实用的算法，用于使用分形和立方体-钻石-正方形算法生成3D体积云。3.3.2.2. 粒子系统。粒子系统是一种方法，其中小对象表示的集合，当分组时，它们将形成更复杂的模糊对象。这些复杂的效果是通过使用属性（包括初始位置、速度和寿命）指定单个粒子的行为来控制的。因此它适用于大气云的静态和动态模拟。粒子系统方法最初由Reeves（1983）引入计算机图形学领域。他提出了一种建模模糊对象的方法，如云、火和水。这个想法是通过粒子系统来定义对象的体积，粒子系统Reeves分层管理基于球体的粒子系统，并采用重复过程来生成和控制粒子系统中的这些粒子。Inakage（1989，1991）探索了粒子系统的使用，通过定义具有不同半径值的粒子并将它们分布在立方体空间中来模拟大气云密度粒子系统中的单个粒子通常表示为简单的几何对象。球形粒子由于其简单的表示形式，而不是立方体、长方体、椭球体、四面体等其它形状的粒子，因此被广泛采用。Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3477见图9。 主要和次要分类中所有驱动方法随时间的分布。Harris和Lastra（2001）通过假设粒子代表大致球形的体积来开发云模型。每个粒子都依赖于多个参数，包括中心、半径、密度和颜色。他们通过用不同大小和密度的粒子填充指定的空间，获得了对真实云的良好估计他们的工作随后由Wang（2003）扩展，他模拟了不同的大气云，包括雨层云，积雨云和高积云。他还介绍了一种使用纹理飞溅粒子模拟云形成的方法Bouthors和Neyret（2004）提出了一种通过将准球形粒子存储在层次树结构中来定义和创建积云形状这些粒子的形状由隐式场定义，该隐式场根据相邻粒子而变化。本文还遇到了一个研究工作，只专注于建模和可视化云Álvarez等人（2007年）提出了通过使用粒子系统抽象大气云的视觉和几何复杂性来生成具有卡通和素描效果的云的方法与自然云的真实生成相反，这是一种生成看起来像自然云的云类型的方法。云 动 力 学 的 模 拟 在 计 算 机 图 形 学 领 域 也 很 重 要 。 Batte 和 Fu（2009）使用粒子控制表面网格，跟踪云的运动，并创建云的二次运动。他们使用控制贴图来定义粒子属性，如半径、发射率和次级运动量。Yu和Wang（2011）提出了一种基于粒子的云建模方法，通过提出多边形采样技术来获得大量的3D云形状。首先选择目标2D形状，然后将其扩展到3D表示。他们声称是第一个引入粒子系统的云变形方法。一些研究工作已经提出了在系统中 Rana等人（2006）提出了一种基于随机化方法的高效云形状建模方法，使用粒子系统创建云的详细体积形状。Hu等人（2009 a）提出了一种简单的实时大气云建模方法，通过模拟云粒子在 2D 平 面 上 的 投 影 运 动 来 形 成 云 密 度 。Stiver等人（2010）提出了一种粒子定位系统，用于通过网格表示创建云外观。粒子被填充并约束在网格边界空间内，以创建完全体积的云。实时粒子填充过程是通过将网格散列成二维网格表示来实现的。 Do等人（2012年）提出了旨在大规模云生成的方法，同时考虑在具有较低计算能力的实时环境中更少地建模和显示各种云。通过分层管理粒子，将层次顶部的 大粒 子 细分 为 小尺 寸 粒子 来表 示 云的 细 节。Abdessamed 等 人（2013）使用了Do等人（2012）提出的类似想法，但只专注于模拟积云。最近，Zhang等人（2014）讨论了一种3D云模拟方法，其中大气云建模是一个重要方面。3D云首先使用粒子系统通过指定自然世界中云的大气特征来建模然后用纹理图像包裹颗粒，以改善云的视觉外观。3.3.2.3. 基于语法的技术。基于语法的技术起源于形式语言理论，其中语法描述了如何根据语言的语法从语言的字母表中形成有效的字符串。这些建模技术基于一组以字符串形式表示的规则和符号。在大气云建模中，Kang和Kim（2015）以及Kang等人（2015）提出了利用递归L系统（Lindenmayer系统）的方法，因此定义了产生规则和相应的参数，以符合云的属性，包括云的形状，密度和方向。3.3.2.4. 程序功能。过程函数是计算机图形学中生成和模拟大气云在本文中，我们将这些方法分为五类：（i）高度场函数，（ii）基于纹理的函数，（iii）噪声函数，（iv）隐式函数，和（v）多过程函数。3.3.2.4.1. 高度场函数。这些函数用于通过考虑高度场特征来创建云层，高度场特征表示为由顶平面和底平面限定的区域。基于Najib Zamri和Mohd Shahrizal Sunar沙特国王大学学报3478通过对经典文献的分析，我们发现，由于高度场函数的简单表示和易于实现，因此云建模方法的前期研究工作侧重于操纵高度场函数Dungan （ 1979 ） 应 用 这 些 函 数 在 地 形 上 生 成 半 透 明 云 后 来Fishman和Schachter（1980）也采用了这种方法，他们创造了不透明的积云作为云层。Max（1983）通过定义两个高度场之间的区域来模拟云体积。少量的参数就足以确定云的形状，而不是使用广泛的数据库访问。后来，马克斯扩展了他的研究工作，建立了基于高度场的多尺度云分布模型（马克斯，1986）。在模型中，大规模的组件使用多项式函数建模中小尺度分量由不同波矢、振幅和相位组成的一系列正弦函数3.3.2.4.2. 基于纹理的功能。这些函数用于操纵纹理坐标的纹素（纹理像素）形式的一个或多个数据阵列，以生成云形状。早期的工作是由诺顿等人完成的。（1982）提出了一种基于频域卷积近似的纹理函数（称为箝位函数）的抗混叠技术。他们特别使用了一个表格化的周期性云纹理函数来生成用于飞行员训练的实时云模拟后来，Gardner（1984，1985）使用纹理函数，利用傅立叶展开和傅立叶合成原理。为了操纵3D纹理函数，Ebert和Parent（1990）引入了基于湍流的实体纹理函数来定义和建模气体对象相比之下，Sakas和Gerth（1992）通过考虑距离和体积采样，采用了云的3D体积密度后来，Bouthors等人（2008）实现了一个名为Hypertexture的3D纹理函数，以支持大气云中的多重散射模型。Xu等人等人（2009）使用通过采用分数布朗函数的概率场映射模拟空间获得的体纹理函数Gong和Hu（2011）使用改进的中点位移方法来合成纹理以构建3D云。最近，Mukhina和Bezgodov（2015）提出了一种新的方法，通过生成纹理函数并将其与着色器模型集成来建模大气环境中的多层层积云。他们将所有需要的数据存储在纹理函数中，以便于快速访问数据。此外，Murphy等人（2018）使用基于纹理的函数来建模他们的体积云，这些函数在开发动画电影3.3.2.4.3. 噪声函数。这些函数充当具有非结构化模式的随机数生成器。这些方法用于细化和提供云的视觉外观的细节。Perlin（1985）通过引入噪声函数进行了初步的研究工作，其中云是通过将样条函数与湍流函数组合而产生的。这个函数也被称为柏林噪声，它被归类为梯度噪声家族后来，Lewis（1989）提出了固体噪声函数，它由两个重要的算法组成：Wiener插值和高效稀疏卷积算法。Musgrave和Berger（1990）开发了一种固体噪声函数来调制折射率，作为室外场景海市蜃楼模型的一部分。Stam和Fiorge（1991）在小尺度上使用同时，他们在大尺度水平上采用克里格Sakas（1993）提出了一种称为随机谱合成的新型噪声函数，用于模拟湍流的真实动力学行为，通过傅立叶空间在2D和3D环境中的云等气态物体所采用的所有参数都对应于湍流场的物理性质Man（2006）继续使用柏林噪声。他提出了一种基于随机数生成器的噪声函数，用于生成3D云图，这些云图随后被映射到椭圆形云体上。噪声函数经常应用于电影制作中。Hasegawa等人（2010）开发了他们的建模工具Cumulo，用于制作电影 Miller等（2012）将模块化云建模为多边形网格，以制作动画电影 “ 靴子 猫 ” 。他 们遵循 了 Hasegawa 等人 实施的类 似程序。（2010）通过操纵基于体积的水平集表示并添加位移噪声函数来产生从积雨云到羽状雨云的不同类型的云。最近，Nowak等人（2018）提出了在名为“虚幻引擎4 00”的3D游戏引擎中获得逼真实时云的有效方法。他们提出了几种模拟云的噪声函数这些包括单纯形，梯度，快速梯度和Voronoi噪声。他们还提出了一种形成云现象的简化模拟方法。相比之下，Shen等人（2019）通过使用片段着色器模型应用改进的Perlin噪声来引入云复杂性原理。3.3.2.4.4. 隐函数。这些函数用于匹配和拟合大气云的隐式表示。通常，几个简单的几何图元被使用、组合和混合以产生最终的云外观。Neyret（1997）提出了基于气泡的隐式函数，通过控制位温和潜热来模拟对流云的生长。Lipueland和Guid（2005年）介绍了一个新的隐式函数的基础上，集合理论的混合隐式基元，特别是设计的体积云建模。Wither等人（2008）从Gardner（1985）和Neyret（1997）那里获得了一些知识和想法，通过创建一个隐式函数来模拟累积云的形状，该隐式函数组合了一系列由指定的2D轮廓线约束的球形基元。Hu et al.（2009 b）提出了一个函数，它可以基于几个云模板生成大规模的云分布，这些云模板由两个重要组成部分组成：云块和云精灵。Ostroushko等人（1993）提出了一个数学函数，通过考虑细节和云的大小来模拟各种云的形成。在过去的十年中，一种更先进的方法的发展得到了Wei等人（2014）实现了一种混合投影函数，用于从画笔足迹生成体积云，该函数依赖于投影和合并球形对象和边缘。Penney（2016）通过一种称为云壳的功能在虚拟现实电影“Allumette”的制作中对云进行建模，然后使用在（Miller等人，2012年）。最近，Webanck et al.（2018）提出了一