CN104835202A - 一种三维虚拟场景快速构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种交互式半自动三维场景构建方法，其数据分布存储策略通过建立场景数据索引将地物模型、植被和地形等场景数据以块的方式进行存储，以高效的数据调度载入相关数据，实现场景的动态构建；其地表特征提取方法通过对遥感图像的纹理采样、特征提取和图像分割操作，实现对场景内地表材质、植被、水系分布区域的自动获取；其地物特征提取方法通过对地理信息矢量数据的解析，提取关于河流、道路、桥梁等线状地物和点状地物的位置和属性，实现虚拟场景中地物模型几何尺寸、空间位置等属性的自动获取。因此，本发明能够适用于不同规模、不同复杂程度的场景快速构建，能够显著提高虚拟场景的构建效率。

Description

一种三维虚拟场景快速构建方法

技术领域

本发明属于三维虚拟场景建模领域，尤其涉及诸如虚拟战场场景的真实场景的三维重建。

背景技术

三维虚拟场景构造是虚拟现实技术的基础，在游戏设计、数字城市、虚拟漫游、虚拟展示和模拟训练等交互式应用中都有重要作用。三维虚拟场景构建包括三维模型重建和场景重建两部分，其中三维模型重建是对场景中各种物体的造型和建模，场景重建是在三维模型重建的基础上依据一定的规则对模型之间空间和约束关系的定义。三维模型的重建技术目前已十分成熟，常用的方法主要有测量法建模和CAD造型软件建模两种方法，测量法建模构建的模型精度高，数据量大，主要用于逆向工程领域；CAD造型软件建模过程可视、速度快，编辑修改方便，是虚拟场景构建中首选的三维模型重建方法。

目前场景重建主要采用人工构建和计算机自动重建两种方法，其中计算机自动重建主要用于大规模动态场景的构建，构建的场景具有简单高效的特点，典型的应用如Google Earth、各种三维地理信息系统等；人工构建主要用于小范围复杂场景的构建，构建的场景细节丰富、效果逼真，典型的应用如各种游戏场景、用于模拟训练的虚拟战场场景等。对于大规模复杂场景的构建，人工构建方法虽然能够实现，但构建的效率低，开发的周期长，成本高；计算机自动重建方法无法对细节进行重构，构建的场景无法满足用户对于场景逼真性的要求。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种交互式半自动三维场景构建方法，适用于不同规模、不同复杂程度的场景快速构建，能够显著提高虚拟场景的构建效率。

本发明的交互式半自动三维场景构建方法，其包括：

步骤1：以地形数字高程数据为依据，对遥感影像数据进行校正，实现地形数字高程数据与遥感影像数据的匹配；

校正方法为：在遥感影像上确定数据匹配的参考点，获得该参考点的位置信息并按最小二乘法的原理拟合获得原始图像空间到校正后图像空间的校正系数a_ij、b_ij；采用多项式法对遥感影像的图像进行平移、缩放和梯形变换，建立从原始图像空间到校正后图像空间的校正公式： $\left\{\begin{array}{c}x=F_X(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\\ y=F_Y(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\end{array}\right.,$ 其中，n为多项式的阶数，(x，y)为原始图像空间中的坐标；(u，v)为校正后图像空间中的坐标；利用校正公式对遥感影像的图像进行校正，获得校正后的遥感影像图像；

步骤2：对校正后的遥感影像进行纹理分割，获得地形模型；

步骤21：对遥感影像进行典型特征纹理的人工采样获得样本纹理，记为T_m(m＝1,2,3…n)，采用径向功率谱平均值对样本纹理的频域统计特性进行提取；ω为极坐标系中圆环的半径，m为纹理种类；

步骤22：根据分割精度对遥感影像的图像进行栅格化处理，将遥感影像分割为(L/α)×(H/α)个方格，并计算每个方格的径向功率谱的平均值P(ω)_j,k；其中L×H为遥感影像的图像分辨率，α为分割精度；P(ω)_j,k表示第j行第k列个方格纹理的径向功率谱的平均值；

步骤23：根据公式 $P_{m,j,k}=1-\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}-P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)/\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}+P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)$ 比较P(ω)_j,k与获得方格中纹理与样本纹理T_m之间特征的相似程度P_m,j,k；

步骤24，在P_m,j,k(m＝1,2,3…n)中取最大值，若该值大于分割精度，则将第j行第k列个方格纹理标记为T_l，否则认为方格纹理不属于其中的任何一种样本纹理；其中，l为样本纹理中与第j行第k列个方格纹理最接近的纹理编号；

步骤25，根据步骤24中标记的所有方格纹理建立一个(L/α)×(H/α)的纹理分布灰度图，该纹理分布灰度图的每个像素值由一个8位的字节来表示；

步骤26，对步骤21中的样本纹理进行去噪点、细节增强和重复感消除，生成与之对应的细节纹理；

步骤27：在GPU顶点处理器中计算遥感图像和细节纹理的融合因子，进入像素渲染阶段后分别创建地形遥感图像、所有细节纹理和场景材质分布灰度图的采样器，并结合该融合因子按照步骤25生成的纹理分布灰度图依次对采样器采集的像素颜色进行叠加处理，获得最终的地形纹理的颜色值，此时地形模型建立完毕；

步骤3：解析地理矢量数据中的陆地交通图层和水文图层，提取道路、水系的类别、位置、长度和宽度数据，解析地理矢量数据中的居民地及附属设施图层，提取建筑物的位置数据，从而获得地物数据；将提取的地物数据与使用三维模型重建获得的地物三维模型进行类型和轮廓大小的匹配，如果匹配成功，则将匹配成功的地物三维模型作为最终建立的地物模型；如果匹配失败，则载自动创建一个能够反映其轮廓的多面体作为最终建立的地物模型；

步骤4：将步骤2建立的地形模型和步骤3建立的地物模型载入三维场景，并对地形模型的场景地形和地物模型的地物数据行分割，创建以地形块为单位的地形数据存储结构，分割时块与块之间保留一定的重叠区，便于三维场景加载后无缝连接。

其中，步骤27中遥感图像和细节纹理的融合因子的计算公式为：

$b=\left\{\begin{array}{cc}{b}_{\min }& d\≤d_{\min }\\ b_{\max }& d\≥d_{\max }\\ b_{\min }+\frac{d-d_{\min }}{d_{\max }-d_{\min }}(b_{\max }-b_{\min })& d_{\max }>d>d_{\min }\end{array}\right.$

其中，d_min为遥感图像与细节纹理完全融合的距离，d_max为最大融合距离，b_min和b_max为对应的融合因子，d为地形网格顶点在xy水平面上的投影与视点在xy水平面上投影的距离。

其中，步骤21中的样本纹理的径向功率谱平均数P(ω)的计算公式为：

$P(u,v)={\left|F(u,v)\right|}^2={\left|\frac{1}{N_U{N}_V}\underset{u=0}{\overset{N_U-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{N_V-1}{\mathrm{\Σ}}}f(u,v)e^{-j2\mathrm{\π}(u/N_U+v/N_V)}\right|}^2$

其中u和v是校正后图像空间中的坐标变量，N_U为样本纹理水平方向上的像素数，N_V为样本纹理垂直方向上的像素数，f(u,v)表示坐标点(u,v)处的灰度值。把功率谱的空间频率从直角坐标系P(u,v)转化为极坐标系P(ω,θ)的方式为：ω²＝u²+v²，θ＝arctan(v/u)，设N_ω是圆环2πωdω上的点数，则对于一个给定的半径ω，其径向功率谱的平均值可通过计算面积为2πωdω的圆环上N_ω个点功率谱的平均值得到，即： $P\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{\ω}}}\underset{\mathrm{\θ}=0}{\overset{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}P(\mathrm{\ω},\mathrm{\θ}).$

其中，步骤27中的叠加计算公式如下：

P'＝P₁×a₁+P₂×a₂+…P_n×a_n

P＝P₀×(1-b)+P'×b

其中，P₀表示遥感影像的图像颜色，P表示最终的纹理像素颜色值，P'表示细节纹理像素颜色值，P_i表示步骤26生成的第i个细节纹理的颜色，a_i表示纹理分布图中对应位置灰度值第i位的值，P₀表示遥感图像的颜色，b表示融合因子。

有益效果

1、本发明的三维场景的数据分布存储策略通过建立场景数据索引将地物模型、植被和地形等场景数据以块的方式进行存储，以高效的数据调度载入相关数据，实现场景的动态构建，同时可以对场景数据进行有效的管理，便于场景维护和扩展。

2、本发明地表特征提取方法通过对遥感图像的纹理采样、特征提取和图像分割操作，实现对场景内地表材质、植被、水系分布区域的自动获取。

3、本发明的地物特征提取方法通过对地理信息矢量数据的解析，提取关于河流、道路、桥梁等线状地物和点状地物的位置和属性(如宽度、长度)，实现虚拟场景中地物模型几何尺寸、空间位置等属性的自动获取。

4、本发明在实场景数据自动构建的基础上，还通过随机过程来增强场景的细节表现，提高场景的逼真性和视觉效果。

具体实施方式

本发明的三维虚拟场景快速构建方法包括以下步骤：

步骤1：以地形数字高程数据为依据对遥感影像数据进行校正，实现地形数字高程数据与遥感影像数据的精确匹配。

步骤11：在遥感影像上确定控制点作为数据匹配的参考点，为了用最少的控制点实现精确匹配，控制点的选择需要遵循以下策略：

1)控制点选择标志较为明确、稳定，并在地形图和影像图上容易辨认的地物特征点，这些特征点一般位于线状地物的交叉处，如道路交叉点、河流主支交叉点和田地拐角等；

2)在符合策略1)的控制点集中，选择若干个控制点，使点与点之间的距离概略相等，使匹配过程中影像图的发生畸变的程度最小化。

3)在地形上测量地物控制点时，应注意方向的变换，因为在地形图上坐标原点一般在左下角，而对计算机图像，坐标原点是设在右下角，因此在测量地形坐标点时要使两者一致，便于统一计算；

4)图像上各地物点的测量可以按行列坐标确定；

5)测量两者的同名控制点坐标值后要考虑到它们单位的一致性，如在1:10万地形图上的坐标值，单位为cm,而图像的坐标值是行、列数，就应按比例尺加以换算。

步骤12：获得控制点的精确位置信息，并利用控制点的位置信息按最小二乘法的原理拟合获得原始图像空间到校正后图像空间的校正系数a_ij、b_ij；即使最小二乘误差ε_X、ε_Y最小时获得的校正系数a_ij、b_ij，其中ε_X、ε_Y的表达式为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_X=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(x_k-\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{ij}}{u}_k^i{v}_k^j)\\ {\mathrm{\ϵ}}_Y=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}(y_k-\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}{u}_k^i{v}_k^j)\end{array}\right..$

式中(x_k，y_k)为原始图像空间控制点坐标，(u_k，v_k)为校正图像空间控制点的坐标，K表示控制点的个数，n为多项式的阶数，K和n的关系需要满足K≥(n+1)(n+2)/2，这样才能确保方程得到稳定的解，然后利用校正系数a_ij、b_ij建立从原始图像空间到校正后图像空间的校正公式：

$\left\{\begin{array}{c}x=F_X(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\\ y=F_Y(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\end{array}\right.$

式中(x，y)为原始图像空间中的坐标；(u，v)为校正后图像空间中的坐标；n为多项式的阶数。

步骤13：利用步骤12中的校正公式对整个图像进行校正，建立校正后的遥感影像图像。方法为：

设遥感影像图像的文件大小为L×H，取一个像素点坐标(u，v)(u＝0,1,2…L，v＝0,1,2…H)，根据步骤12的校正公式计算出该点在原始图像中的坐标值(x，y)，如果x，y不是整数，需要采用重采样的方法计算出与(x，y)最邻近的原图像中像素点的坐标，将该像素的灰度值写入校正后的图像文件中的点(u，v)处。通常重采样的方法有：最近邻域法、双线性插值法和双三次卷积法，其计算精度和计算量依次提高，可根据精度要求选择其中的一种。

步骤2：对校正后的遥感影像进行纹理分割，获得地表属性的自动识别和标记。

纹理是由于物体表面的物理属性不同所引起的灰度或颜色变化，不同的物理表面会产生不同的纹理图像，所以纹理是图像的一种十分重要的属性。纹理分割依据纹理特征自动将图像划分成关于该特征属性均匀一致的区域，实现对场景中诸如地表质地、植被、水系等属性的标记。

步骤21：对遥感影像进行典型特征纹理的人工采样获得样本纹理，如砂砾、岩石、泥土、草地、森林等，记为T_m(m＝1,2,3…n)。

步骤22：纹理特征提取。目前对于材质质地纹理这类细而不规则的自然纹理采用频域统计特性来表征其特征，描述一幅图像的统计特性最常用的是功率谱函数：

$P(u,v)={\left|F(u,v)\right|}^2={\left|\frac{1}{N_U{N}_V}\underset{u=0}{\overset{N_U-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{N_V-1}{\mathrm{\Σ}}}f(u,v)e^{-j2\mathrm{\π}(u/N_U+v/N_V)}\right|}^2$

其中u和v是校正后图像空间中的坐标变量，N_U为样本纹理水平方向上的像素数，N_V为样本纹理垂直方向上的像素数，f(u,v)表示坐标点(u,v)处的灰度值。

把功率谱的空间频率从直角坐标系P(u,v)转化为极坐标系P(ω,θ)，其中ω²＝u²+v²，θ＝arctan(v/u)，设N_ω是圆环2πωdω上的点数，则对于一个给定的半径ω，其径向功率谱的平均值P(ω)可通过计算面积为2πωdω的圆环上N_ω个点功率谱的平均值得到，即：

$P\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{\ω}}}\underset{\mathrm{\θ}=0}{\overset{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}P(\mathrm{\ω},\mathrm{\θ})$

步骤23：根据分割精度对遥感图像进行栅格化处理，设遥感图像的分辨率为L×H，若分割精度为α，则将遥感影像分割为(L/α)×(H/α)个方格。

步骤24：利用步骤22依次对步骤23分割的方格计算其径向功率谱的平均值P(ω)_j,k，依次对步骤22采样的样本纹理T_m(m＝1,2,3…n)计算其径向功率谱的平均值利用 $P_{m,j,k}=1-\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}-P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)/\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}+P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)$ 计算方格中的纹理与样本纹理之间特征的相似程度P_m,j,k；m为纹理种类；

式中P(ω)_j,k表示第j行第k列个方格纹理的径向功率谱的平均值，表示样本纹理T_m的径向功率谱的平均值，P_j,k的值介于0～1之间，其大小反映了方格中的纹理与样本纹理T_m之间特征的相似程度，在P_m,j,k(m＝1,2,3…n)中取最大的值P_l,j,k，若P_l,j,k＞β，则将第j行第k列个方格纹理标记为T_l，如果P_l,j,k≤β，则认为方格纹理不属于其中的任何一种样本纹理，其中β为分割精度，在实际的应用中，可根据分割精度进行设置。其中，l为样本纹理中与第j行第k列个方格纹理最接近的纹理编号。

步骤25：根据步骤24标记的所有方格纹理建立一个(L/α)×(H/α)的纹理分布灰度图，灰度图每个像素值由一个8位的字节来表示，字节中第i个字节的值表示该区域的纹理分布是否与样本纹理T_i一致，采用这种方式进行标记，便于发挥GPU的单指令多数据并行处理能力进行后续的纹理融合处理。一幅256阶灰度图最多可标记8种样本纹理的分布情况，实际应用中可以增加表示每个像素颜色的字节数来增加材质数量，例如RGBA四通道的图像，每个像素由32位字节来表示，即可支持32种样本纹理。

步骤26：对步骤21中的样本纹理进行去噪点、细节增强和重复感消除，生成与之对应的细节纹理。

步骤27：根据步骤25生成的纹理分布灰度图，在遥感纹理上进行细节纹理叠加。

步骤271：在GPU顶点处理器中计算遥感图像和细节纹理的融合因子，实现遥感图像和细节纹理的自然过渡。首先设置遥感图像与细节纹理完全融合的距离d_min，最大融合距离d_max，以及对应的融合因子b_min和b_max，以线性的方式实现创建过渡区，则遥感图像和细节纹理的融合因子的计算公式为：

$b=\left\{\begin{array}{cc}{b}_{\min }& d\≤d_{\min }\\ b_{\max }& d\≥d_{\max }\\ b_{\min }+\frac{d-d_{\min }}{d_{\max }-d_{\min }}(b_{\max }-b_{\min })& d_{\max }>d>d_{\min }\end{array}\right.$

其中d为地形网格顶点在xy水平面(大地水平面)上的投影与视点在xy水平面上投影的距离。

步骤272：在GPU像素处理器中对地形的遥感图像和细节纹理进行逐像素的颜色叠加。进入像素渲染阶段后，分别创建地形遥感图像、所有细节纹理和场景材质分布灰度图的采样器，按照纹理分布图依次对采样器采集的像素颜色进行叠加处理，获得最终的地形纹理的颜色值，计算公式如下：

P'＝P₁×a₁+P₂×a₂+…P_n×a_n

P＝P₀×(1-b)+P'×b

其中，P₀表示遥感图像的颜色，P表示最终的纹理像素颜色值，P'表示细节纹理像素颜色值，P_i表示步骤26生成的第i个细节纹理的颜色，a_i表示纹理分布图中对应位置灰度值第i位的值，P₀表示遥感图像的颜色，b表示步骤271计算的融合因子。

步骤3：对地理矢量数据进行解析，提取地物的位置数据。

步骤31：解析地理矢量数据中的陆地交通图层和水文图层，提取道路、水系的类别、位置、长度和宽度数据；解析地理矢量数据中的居民地及附属设施图层，提取建筑物的位置数据，从而获得地物数据。

步骤33：将提取的地物数据与现有技术中三维模型重建获得的地物三维模型通过类型和轮廓大小进行匹配，如果匹配成功，则将模型载入场景，如果不存在，则载自动创建一个能够反映其轮廓的多面体。

步骤4：对步骤2获得的场景地形和步骤3提取的地物数据行分割，创建以地形块为单位的地形数据存储结构，分割时块与块之间保留一定的重叠区，便于场景加载后无缝连接。每一块地形的数据结构包括地形块在整个场景中的位置编号、地形的网格数据、地形纹理数据和地物数据。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种交互式半自动三维场景构建方法，其特征在于，包括：

步骤1：以地形数字高程数据为依据，对遥感影像数据进行校正，实现地形数字高程数据与遥感影像数据的匹配；

校正方法为：在遥感影像上确定数据匹配的参考点，获得该参考点的位置信息并按最小二乘法的原理拟合获得原始图像空间到校正后图像空间的校正系数a_ij、b_ij；采用多项式法对遥感影像的图像进行平移、缩放和梯形变换，建立从原始图像空间到校正后图像空间的校正公式： $\left\{\begin{array}{c}x=F_X(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\\ y=F_Y(u,v)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{n-i}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ij}}{u}^i{v}^j\end{array}\right.,$ 其中，n为多项式的阶数，(x，y)为原始图像空间中的坐标；(u，v)为校正后图像空间中的坐标；利用校正公式对遥感影像的图像进行校正，获得校正后的遥感影像图像；

步骤2：对校正后的遥感影像进行纹理分割，获得地形模型；

步骤21：对遥感影像进行典型特征纹理的人工采样获得样本纹理，记为T_m(m＝1,2,3…n)，采用径向功率谱平均值对样本纹理的频域统计特性进行提取；ω为极坐标系中圆环的半径，m为纹理种类；

步骤22：根据分割精度对遥感影像的图像进行栅格化处理，将遥感影像分割为(L/α)×(H/α)个方格，并计算每个方格的径向功率谱的平均值P(ω)_j,k；其中L×H为遥感影像的图像分辨率，α为分割精度；P(ω)_j,k表示第j行第k列个方格纹理的径向功率谱的平均值；

步骤23：根据公式 $P_{m,j,k}=1-\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}-P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)/\left(\underset{\mathrm{\ω}=0}{\overset{{\mathrm{\ω}}_{\max }/\mathrm{d\ω}}{\mathrm{\Σ}}}{[P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_{j,k}+P{\left(\mathrm{\ω}\right)}_m^{*}]}^2\right)$ 比较P(ω)_j,k与获得方格中纹理与样本纹理Tm之间特征的相似程度P_m,j,k；

步骤24，在P_m,j,k(m＝1,2,3…n)中取最大值，若该值大于分割精度，则将第j行第k列个方格纹理标记为T_l，否则认为方格纹理不属于其中的任何一种样本纹理；其中，l为样本纹理中与第j行第k列个方格纹理最接近的纹理编号；

步骤25，根据步骤24中标记的所有方格纹理建立一个(L/α)×(H/α)的纹理分布灰度图，该纹理分布灰度图的每个像素值由一个8位的字节来表示；

步骤26，对步骤21中的样本纹理进行去噪点、细节增强和重复感消除，生成与之对应的细节纹理；

步骤27：在GPU顶点处理器中计算遥感图像和细节纹理的融合因子，进入像素渲染阶段后分别创建地形遥感图像、所有细节纹理和场景材质分布灰度图的采样器，并结合该融合因子按照步骤25生成的纹理分布灰度图依次对采样器采集的像素颜色进行叠加处理，获得最终的地形纹理的颜色值，此时地形模型建立完毕；

步骤3：解析地理矢量数据中的陆地交通图层和水文图层，提取道路、水系的类别、位置、长度和宽度数据，解析地理矢量数据中的居民地及附属设施图层，提取建筑物的位置数据，从而获得地物数据；将提取的地物数据与使用三维模型重建获得的地物三维模型进行类型和轮廓大小的匹配，如果匹配成功，则将匹配成功的地物三维模型作为最终建立的地物模型；如果匹配失败，则载自动创建一个能够反映其轮廓的多面体作为最终建立的地物模型；

步骤4：将步骤2建立的地形模型和步骤3建立的地物模型载入三维场景，并对地形模型的场景地形和地物模型的地物数据行分割，创建以地形块为单位的地形数据存储结构，分割时块与块之间保留一定的重叠区，便于三维场景加载后无缝连接。

2.如权利要求1所述的交互式半自动三维场景构建方法，其特征在于，步骤27中遥感图像和细节纹理的融合因子的计算公式为：

$b=\left\{\begin{array}{cc}{b}_{\min }& d\≤d_{\min }\\ b_{\max }& d\≥d_{\max }\\ b_{\min }+\frac{d-d_{\min }}{d_{\max }-d_{\min }}(b_{\max }-b_{\min })& d_{\max }>d>d_{\min }\end{array}\right.$

其中，d_min为遥感图像与细节纹理完全融合的距离，d_max为最大融合距离，b_min和b_max为对应的融合因子，d为地形网格顶点在xy水平面上的投影与视点在xy水平面上投影的距离。

3.如权利要求1所述的交互式半自动三维场景构建方法，其特征在于，步骤21中的样本纹理的径向功率谱平均数P(ω)的计算公式为：

$P(u,v)={\left|F(u,v)\right|}^2={\left|\frac{1}{N_U{N}_V}\underset{u=0}{\overset{N_U-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{v=0}{\overset{N_V-1}{\mathrm{\Σ}}}f(u,v)e^{-j2\mathrm{\π}(u/N_U+v/N_V)}\right|}^2$

其中u和v是校正后图像空间中的坐标变量，N_U为样本纹理水平方向上的像素数，N_V为样本纹理垂直方向上的像素数，f(u,v)表示坐标点(u,v)处的灰度值。把功率谱的空间频率从直角坐标系P(u,v)转化为极坐标系P(ω,θ)的方式为：ω²＝u²+v²，θ＝arctan(v/u)，设N_ω是圆环2πωdω上的点数，则对于一个给定的半径ω，其径向功率谱的平均值可通过计算面积为2πωdω的圆环上N_ω个点功率谱的平均值得到，即： $P\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{1}{N}\underset{\mathrm{\θ}=0}{\overset{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\Σ}}}P(\mathrm{\ω},\mathrm{\θ}).$

4.如权利要求1所述的交互式半自动三维场景构建方法，其特征在于，步骤27中的叠加计算公式如下：

P'＝P₁×a₁+P₂×a₂+…P_n×a_n

P＝P₀×(1-b)+P'×b

其中，P₀表示遥感影像的图像颜色，P表示最终的纹理像素颜色值，P'表示细节纹理像素颜色值，P_i表示步骤26生成的第i个细节纹理的颜色，a_i表示纹理分布图中对应位置灰度值第i位的值，P₀表示遥感图像的颜色，b表示融合因子。