地形渲染是虚拟现实技术中非常重要的一部分，也是计算机图形学一个热门的研究课题。它广泛应用于地理信息系统、战场仿真、飞行模拟、电子地图、地形漫游和游戏娱乐等方面。随着遥感技术，卫星技术的发展，使得获取的地形和纹理数据越来越大。这也成为制约地形绘制技术发展的瓶颈，所以研究大规模地型数据的压缩和实时绘制是非常必要的而且意义巨大。　　 本文从计算机图形学经典理论与图像处理技术相结合的角度出发，借助小波变换这一信号分析处理工具，利用其特性针对现有地形和纹理数据处理技术进行改进，提出了高效、高质的地形压缩及绘制算法，实现了大规模地形场景的实时漫游。论文的主要工作和创新思想如下：　　 1．利用整数小波变换的高效计算、多分辨率和局部重构的特点，提出一种基于小波变换的海量地形数据压缩以及基于视点的实时解压缩和绘制更新策略。把地形数据看做灰度图像，使用类似于JEPG2000的压缩方法对数据进行高效率和高压缩率的无损压缩；绘制过程是基于视点进行实时解压缩，构造多分辨率层次模型；更新随视点移动进行，利用局部重构方法，只对视点周围层次的L区域数据进行更新。从而实现简单、高效的海量数据无损压缩和实时解压缩。　　 2．针对上述工作中存在的压缩后的数据仍然较大不能被一次读入内存，和规则网格在绘制地形平坦区域时的资源浪费以及坡度变化较大区域时的失真现象的问题，结合整数小波变换和限制四叉树的特点，提出更为科学的基于地形特点的自适应压缩和绘制算法。这种算法使用小波系数描述地形变化，比较平坦的区域，小波系数的量就小，反之就大，这样的压缩思想更科学。在场景更新过程中，采用限制四叉树的结构构造地形网格。整个绘制过程不仅可以达到实时连续的视觉效果，而且保持着较低的平均内存占用率。　　 3．基于小波多分辨率分解重构的特性，提出一种结合小波变换的多分辨率块纹理加速合成策略。经多级小波分解后，图像的低频部分能够保留原图大部分的信息而且像素个数也大幅度减少，所以利用低频图像来进行块纹理合成可以减少合成过程中的运算量，节约时间消耗，从而提高合成效率。在多分辨率场景绘制中，所使用的纹理由样本从最低分辨率开始合成，高分辨率合成内容由相对应的低分辨率内容重构获得。本方法避免了大数据量的存取和繁琐的预处理过程，具有便捷、高效的特点。　　 实验表明，本文的方法具有较高的压缩比和运行效率，较低的内存占用率和较好的绘制和合成效果，对于大规模地形漫游也能达到高效、实时、连续的视觉效果。