深入理解Occlusion Culling

Occlusion Culling是一種高效的優化技術，可以幫助遊戲開發者在運行時減少渲染物體數量，提高遊戲的性能。它的基本原理是通過檢測物體的可見性，來判斷是否需要在場景中進行渲染。如果物體被遮擋，則可以直接忽略不渲染，從而節約寶貴的GPU資源。本篇文章將從多個方面詳細討論Occlusion Culling的基本原理、應用場景、演算法實現、優化技巧以及未來發展方向。

一、原理

Occlusion Culling的原理非常簡單：當物體被其他物體遮擋時，它是不可見的，因此無需進行渲染。所以我們需要對場景進行分析，找出哪些物體是可見的，哪些是被遮擋的。這個過程一般包括兩個步驟：

1. 定義遊戲場景的可視範圍。這可以通過攝像機來實現，通常是通過裁剪空間來實現。

// 通過攝像機定義可視範圍，裁剪掉不在範圍內的物體
bool IsInCameraFrustum(Camera camera, GameObject obj)
{
    BoundingBox bbox = obj.GetBoundingBox();

    return camera.IsInFrustum(bbox);
}

2. 檢測已知物體是否被其他物體遮擋。

// 使用層級遮擋圖(Hierarchical Occlusion Map) 檢測物體是否被遮擋
bool IsOccluded(HierarchicalOcclusionMap map, GameObject obj)
{
    BoundingBox bbox = obj.GetBoundingBox();
    return map.IsOccluded(bbox);
}

二、應用場景

Occlusion Culling通常應用在場景較為複雜、物體數量眾多的遊戲中。例如TPS、FPS等射擊類遊戲，實時戰略類遊戲，賽車類遊戲等。在這些遊戲中，場景中往往存在大量的遮擋物，如建築、山脈等。這些遮擋物需要花費大量的GPU資源去渲染，而且它們往往對遊戲性並沒有任何貢獻。通過使用Occlusion Culling，我們可以從渲染流水線中剔除這些無用遮擋物，從而將渲染物體數量減少到最低，提高遊戲的性能。

三、演算法實現

實現Occlusion Culling通常有兩種方式：基於CPU和基於GPU。基於CPU的方式通過計算機演算法快速地找出需要被渲染的物體，然後通知GPU渲染。由於CPU性能有限，這種方法一般只適用於簡單場景。而基於GPU的方式則是利用現代GPU硬體的優化特性，將Occlusion Culling計算放在GPU上，大大提高了計算效率和渲染速度。

在基於CPU的實現中，Occlusion Culling通常採用層級遮擋圖(Hierarchical Occlusion Map)演算法。該演算法首先將場景分為多個單元格(cell)，然後遍歷每個單元格，針對每個單元格，計算其所對應的Occlusion Map。Occlusion Map通常保存為二維點陣圖，點陣圖中的每個像素表示場景中的一個物體。Occlusion Map的計算需要遵循如下規則：

1. 如果兩個物體的包圍盒(Bounding Box)相交，則它們是相互可見的。

// 計算兩個包圍盒是否相交
bool IsBoundingBoxIntersected(BoundingBox bbox1, BoundingBox bbox2)
{
    return bbox1.Intersect(bbox2);
}

// 計算Occlusion Map
void ComputeOcclusionMap(Cell cell)
{
    foreach (GameObject obj1 in cell)
    {
        foreach (GameObject obj2 in cell)
        {
            if (obj1 == obj2) continue;

            if (IsBoundingBoxIntersected(obj1.GetBoundingBox(), obj2.GetBoundingBox()))
            {
                SetPixel(occlusionMap, obj1, obj2, true);
            }
        }
    }
}

2. 對於被遮擋的物體，它們的Occlusion Map可以由遮擋它們的物體的Occlusion Map合併得到。

// 計算被遮擋物體的Occlusion Map
void ComputeOcclusionMap(GameObject occludedObj, List occludedBy)
{
    foreach (GameObject obj in occludedBy)
    {
        if (IsBoundingBoxIntersected(occludedObj.GetBoundingBox(), obj.GetBoundingBox()))
        {
            Merge(occlusionMap, obj.occlusionMap, occludedObj);
        }
    }
}

基於GPU的實現通常採用可編程著色器(Shader)來實現Occlusion Culling演算法。在這種實現中，GPU可以利用並行處理的特性，同時檢測多個物體是否被遮擋，從而大大提高了計算效率。

// 使用著色器計算Occlusion Culling
Shader "Occlusion Culling"
{
    SubShader
    {
        Pass
        {
            CGPROGRAM
            #pragma vertex vert
            #pragma fragment frag

            struct VertexInput
            {
                float3 position : POSITION;
                float2 uv : TEXCOORD0;
            };

            struct FragmentInput
            {
                float4 position : SV_POSITION;
            };

            FragmentInput vert(VertexInput input)
            {
                FragmentInput output;
                output.position = float4(input.position, 1.0);
                return output;
            }

            float4 frag(FragmentInput input) : COLOR
            {
                // 計算是否被遮擋
                bool isOccluded = ...;

                if (isOccluded)
                {
                    // 讓物體不可見
                    discard;
                }
            }
            ENDCG
        }
    }
}

四、優化技巧

1. 使用多層級遮擋圖，增強渲染物件數量的計算性能。

2. 將場景分成多個單元格，每個單元格都有自己的Occlusion Map，提高計算效率。

3. 使用GPU計算來優化Occlusion Culling演算法，提高計算速度。

4. 根據物體的運動狀態，及時更新其Occlusion Map，從而保證物體的可見性。

五、未來展望

隨著硬體性能的提升，基於GPU的Occlusion Culling將會成為趨勢，同時還可以結合深度學習等技術來進一步優化演算法效果。另外，Occlusion Culling還可以結合屏幕空間的反射貼圖、環境光遮擋等技術，進一步提高遊戲的畫質和性能。