CN101354792A - 一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法 - Google Patents

Abstract

一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，主要分为预处理和运行时两个部分，步骤为：(1)预处理部分：进行初始细节特征线的提取和多分辨率网格模型的预处理；(2)运行时部分：当有新的交互信息(如视点信息、绘制帧率等)时，服务器端根据用户视点信息，使用选取策略对初始细节特征线进行选取，构建合适的多分辨率网格模型，在该多分辨率网格模型上依据简化后模型外围轮廓线的提取方法提取出外围轮廓线，把最终两类轮廓线的集合发送给客户端进行绘制。本发明针对移动终端计算资源、存储资源有限的特点，结合多分辨率网格模型和基于轮廓线的远程绘制的优点，在减少数据量的同时有效的保留了模型的细节特征，满足了移动终端上模型绘制实时性的需求。

Description

一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法

技术领域

本发明涉及一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，属于计算机虚拟现实和计算机图形学技术领域，主要用于面向移动终端的虚拟现实系统。

背景技术

近年来，智能手机、PDA等移动终端持续快速增长，由于其具备良好的便携和移动特性，因此被越来越多地应用于虚拟现实系统中。然而，移动终端自身存在的特点也导致了其应用的局限性，主要表现在：(1)移动终端使用无线网络，带宽有限，对于数据量较大的三维模型数据来说容易造成网络拥塞或延迟；(2)移动终端的存储资源、计算资源有限，屏幕分辨率低；(3)移动终端的绘制能力有限。因此如何在满足实时的前提下实现尽可能逼真的绘制成为研究的关键问题。

目前移动终端上的绘制方法主要分为本地绘制和远程绘制两种。本地绘制需要把大量的模型数据存储到移动终端上，这不仅占用移动终端的存储空间，而且由于其计算能力和绘制能力的限制，绘制效果和帧率都不能满足实际应用的需求。

远程绘制包括服务器端和客户端两部分，通过把大量的计算工作和模型数据转移到服务器端，来有效地减轻作为客户端的移动终端的负担，提高绘制帧率。目前研究主要集中在基于图像和基于轮廓线两类方法上。基于图像的方法是在服务器端根据用户视点等信息进行绘制，将绘制结果以图像的方式发送给客户端进行显示。但基于图像的方法在移动终端上只保留图像信息，而不是模型信息，因此只适用于场景漫游等应用，无法满足虚拟现实应用中交互性的需求，而且图像的数据量比较大。

基于轮廓线的方法，即在服务器端根据模型的几何信息提取轮廓线，把轮廓线传输给移动终端进行绘制。针对现有模型都高度复杂和细节化的特点，为达到在移动终端的实时绘制，目前基于轮廓线方法的研究主要集中在传输策略和利用多分辨率模型两方面，但是简化模型必然导致细节特征的损失，而现有方法并没有考虑到对模型细节特征信息的保留。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的缺点，提供一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，该方法在减少数据量的同时有效的保留了模型的细节特征，满足了移动终端上模型绘制实时性的需求。

本发明的技术解决方案：一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，主要分为预处理和运行时两个部分，具体步骤如下：

第一步，预处理部分

进行初始细节特征线的提取和多分辨率网格模型的预处理。

第二步，运行时部分

当有新的交互信息(如视点信息、绘制帧率等)时，服务器端根据用户视点信息，使用选取策略对初始细节特征线进行选取，构建合适的多分辨率网格模型，在该多分辨率网格模型上依据简化后模型外围轮廓线的提取方法提取出外围轮廓线，把选取后需发送的细节特征线和外围轮廓线的集合发送给客户端进行绘制。

所述第一步中初始细节特征线的提取步骤如下：

(1)遍历模型的每条边，计算每条边两个相邻面的夹角；

(2)与设定的阀值θ相比较，如果夹角小于θ，则该边为初始细节特征线。

所述第一步中多分辨率网格模型的预处理采用基于二次误差度量的网格简化算法，其步骤如下：

(1)计算每个顶点的二次误差度量Q；

(2)选择有效顶点对；

(3)计算每个有效顶点对的折叠代价；

(4)把所有的有效顶点对按照代价的大小放入堆中。

所述第二步中的选取策略步骤如下：

(1)遍历预处理部分提取的初始细节特征线集中的每条边，计算该条边的选择因子；

(2)将选择因子与设定的阀值比较，如果选择因子大于阀值，则选择为需发送的细节特征线。

所述第二步中简化后模型外围轮廓线的提取步骤如下：

(1)遍历模型的每个三角面片，判断是否有轮廓点，并通过线性插值来计算轮廓点的位置；

(2)连接轮廓点构成外围轮廓线。

所述第二步中构建多分辨率网格模型的步骤如下：

(1)根据用户希望达到的在移动终端的绘制帧率得到多分辨率网格模型的面片数F；

(2)从预处理部分得到的堆中选择最小代价的顶点对开始折叠，移动顶点v₁，v₂到新的位置v，然后把与这两个顶点相连的所有的边都连接到新的顶点v，同时删除所有退化的边和面，更新与顶点对的顶点相关的顶点对的代价值；

(3)迭代进行折叠操作，直到面片数为F为止。

本发明与现有技术相比的有益效果在于：

(1)为了克服移动终端自身在绘制、存储、使用无线网络等方面的局限性，本发明通过对原始的精细网格模型进行简化，对简化后模型提取轮廓线来有效的减少远程绘制中需要传输的数据量。

(2)现有技术在简化模型的时候必然会造成细节特征的丢失，为了避免这种缺点，本发明通过在原始精细网格上提取细节特征线来对细节特征进行保留，使在移动终端上绘制的模型尽可能不丢失细节，同时传输的数据量的减少，即需绘制的轮廓线数量的减少也使得在移动终端上绘制的帧率满足虚拟现实系统中对于实时性的需求。

附图说明

图1为本发明方法的具体流程图；

图2为本发明的简化模型上的外围轮廓线提取示意图。

具体实施方法

如图1所示，本发明实施过程包括两个主要步骤：预处理部分和运行时部分。

步骤一：预处理部分，包括初始细节特征线提取和多分辨率网格模型预处理两个阶段。

第一阶段：初始细节特征线提取

预处理部分首先完成服务器本地存储的精细网格模型的加载，然后从精细网格模型中提取初始细节特征线。提取初始细节特征线的方法为：遍历模型的每条边，根据公式

其中n₁和n₂为该边两个相邻面的法向量，计算该边两个相邻面的夹角，把该夹角与设定的阀值θ(通常为60度)相比较，如果夹角小于θ，则该边为细节特征线。

第二阶段：多分辨率网格模型预处理

采用基于二次误差度量的网格简化算法对原始精细网格模型进行多分辨率网格模型预处理。

预处理步骤如下：

(1)计算每个顶点的二次误差度量Q

每个顶点v的二次误差度量Q就等于在这个顶点相交的所有面片的基本二次误差K_p的和，对于每个面片p，K_p代表空间中顶点v到该平面的距离的平方，即K_p＝(n^Tv+d)²＝v^T(nn^T)v+2dn^Tv+d²’其中n为面片p的法向量，d为一个常量。

(2)选择有效顶点对

选择方法为：判断一个顶点是否有效，看它是否满足以下两个条件之一：(v₁，v₂)为一条边或者||v₁-v₂||＜t，t是一个参数值，如果满足即中有效顶点对。

(3)计算每个有效顶点对的折叠代价

计算每个顶点对(v₁，v₂)化简后的位置v，顶点v的二次误差度量Q＝Q₁+Q₂，其中Q₁为v₁的二次误差度量，Q₂为v₂的二次误差度量，则这个有效顶点对(v₁，v₂)的折叠代价Δv＝v^TQv；

(4)把所有的有效顶点对按照折叠代价的大小放入堆中，以便于在接下来的运行时部分构建合适的多分辨率模型。

步骤二：当有新的交互信息时，服务器端根据用户视点信息，采用选取策略对初始细节特征线进行选取，构建多分辨率网格模型，在该多分辨率网格模型上依据简化后模型外围轮廓线的提取方法提取出外围轮廓线，把选取后需发送的细节特征线和外围轮廓线的集合发送给客户端进行绘制。

因此运行时部分，包括细节特征线的选取、多分辨率模型的构建、外围轮廓线提取和数据发送四个阶段。

第一阶段：细节特征线的选取

当有新的交互信息(如视点信息、绘制帧率等)时，首先服务器端根据用户视点信息，使用选取策略对预处理部分得到的细节特征线进行选取，得到最终需发送的细节特征线集E_feature′，及其中包含的线条数L₁。

因为细节特征线根据其距离视点的远近以及其自身的长度不同，对于最后绘制的屏幕贡献不同。即如果对于一个距离视点很远的边，它的长度很短的话，对于最后的图像，它可能只是显示为一个点，对于这类型的边，可以把它们删除不进行发送和绘制，因此本发明以边的长度和边距离视点的距离为基准，定义一个选择因子m，并根据实际应用人工确定一个阀值MAX_M来对预处理部分提取的细节特征线进行选择(一般阀值设为0.005)，最后得出需要发送或者绘制的细节特征线的集合E_feature′。

选取策略具体的步骤如下：

遍历预处理部分提取的细节特征线集中的每条边e(v₁，v₂)，v₁，v₂为边e的两个顶点，v_eye为视点位置，其中每个点v_i(i＝1，2，eye，mid)包含e，y，z三个分量，分别由v_i.x，v_i.y，v_i.z得到

step1：计算该边的长度l，距离v_eye的距离d

$l=\sqrt{{(v_1.x-v_2.x)}^2{(v_1.y-v_2.y)}^2{(v_1.z-v_2.z)}^2}$

$d=\sqrt{{(v_{\mathrm{eye}}.x-v_{\mathrm{mid}}.x)}^2+{(v_{\mathrm{eye}}.y-v_{\mathrm{mid}}.y)}^2+{(v_{\mathrm{eye}}.z-v_{\mathrm{mid}}.z)}^2}$ (其中v_mid＝(v₁+v₂)/2)

step2：计算该边的选择因子m，这里我们定义选择因子为边的长度l与它距离视点的距离d的比值，即m＝l/d

step3：将选择因子m与设定的最大阀值MAX_M进行比较

如果m＞MAX_M，则e∈E_feature′

第二阶段：多分辨率模型的构建

然后根据用户希望达到的在移动终端的绘制帧率f，由映射函数g：f→L得到需要传输的轮廓线数目L，则需要提取的外围轮廓线数目L₂＝L-L₁；然后由边与面片对应的经验公式得到多分辨率网格模型的面片数F，并以此为标准构建合适的多分辨率网格模型，即在预处理部分得到的堆中从最小代价的顶点对开始折叠，移动顶点v₁，v₂到新的位置v，然后把与这两个顶点相连的所有的边都连接到新的顶点v，同时删除所有退化的边和面，更新与顶点对的顶点相关的顶点对的代价值，迭代进行折叠操作，直到面片数满足简化的需求(即面片数为F)为止。

第三阶段：外围轮廓线的提取

最后在该多分辨率网格模型上依据简化后模型外围轮廓线的提取方法提取出外围轮廓线集E_contour，并把E_feature′和E_contour发送到客户端进行绘制。

对于原始精细网格来说，提取外围轮廓线，只需遍历网格模型的每条边，判断它相邻两个面的法向量与视线向量的点积的乘积，如果为负，则该边为外围轮廓边，但是对于简化后的多分辨率网格模型，采用这种方法提取到的轮廓线不连续，因此，本发明在外围轮廓线提取时引入线性插值方法以有效地得到简化后模型的外围轮廓线，具体步骤如下：

遍历简化网格模型的每个三角面片Δ(a，b，c)，a，b，c为该三角面片的三个顶点，其顶点位置为v_a，v_b和v_c，顶点法向量为n_a，n_b和n_c，v_eye为视点位置

step1：计算顶点v_i的单位点积式d_i和符号值s_i

$d_i=\frac{n_i\·(v_i-v_{\mathrm{eye}})}{\left|\right|n_i\left|\right|\left|\right|v_i-v_{\mathrm{eye}}\left|\right|},(i=a,b,c)$

$S_i=\left\{\begin{array}{c}+,d_i\&GreaterEqual;0\\ -,d_i<0\end{array}\right.,(i=a,b,c)$

step2：对于面片的每条边，如果该边两个顶点的符号值为一正一负，则说明这条边上有一个d值为0的点，这里称这个点为轮廓点，并通过线性插值来计算这个点的位置V′，如图2所示

$V^{\&prime;}=\frac{\left|d_i\right|}{\left|d_i\right|+\left|d_j\right|}{V}_j+\frac{\left|d_j\right|}{\left|d_i\right|+\left|d_j\right|}{V}_i$

step3：连接同一面片中的两个轮廓点得到边e，则e∈E_contour。

第四阶段：数据发送

把最终得到的细节特征线和外围轮廓线的集合发送给客户端进行绘制。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1、一种保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于包括预处理部分和运行时部分，其步骤如下：

第一步，预处理部分

进行初始细节特征线的提取和多分辨率网格模型的预处理；

第二步，运行时部分

当有新的交互信息时，服务器端根据用户视点信息，采用选取策略对初始细节特征线进行选取，构建多分辨率网格模型，在该多分辨率网格模型上依据简化后模型外围轮廓线的提取方法提取出外围轮廓线，把选取后需发送的细节特征线和外围轮廓线的集合发送给客户端进行绘制。

2、根据权利要求1所述的保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于：所述第一步中初始细节特征线的提取步骤如下：

(1)遍历模型的每条边，计算每条边两个相邻面的夹角；

(2)与设定的阀值θ相比较，如果夹角小于θ，则该边为初始细节特征线。

3、根据权利要求1所述的保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于：所述第一步中多分辨率网格模型的预处理采用基于二次误差度量的网格简化算法，其步骤如下：

(1)计算每个顶点的二次误差度量Q；

(2)选择有效顶点对；

(3)计算每个有效顶点对的折叠代价；

(4)把所有的有效顶点对按照代价的大小放入堆中。

4、根据权利要求1所述的保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于：所述第二步中的选取策略步骤如下：

(1)遍历预处理部分提取的初始细节特征线集中的每条边，计算该条边的选择因子；

(2)将选择因子与设定的阀值比较，如果选择因子大于阀值，则选择为需发送的细节特征线。

5、根据权利要求1所述的保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于：所述第二步中简化后模型外围轮廓线的提取步骤如下：

(1)遍历模型的每个三角面片，判断是否有轮廓点，并通过线性插值来计算轮廓点的位置；

(2)连接轮廓点构成外围轮廓线。

6、根据权利要求1所述的保留模型细节特征的轮廓线远程绘制方法，其特征在于：所述第二步中构建多分辨率网格模型的步骤如下：

(1)根据用户希望达到的在移动终端的绘制帧率得到多分辨率网格模型的面片数F；

(2)从预处理部分得到的堆中选择最小代价的顶点对开始折叠，移动顶点v₁，v₂到新的位置v，然后把与这两个顶点相连的所有的边都连接到新的顶点v，同时删除所有退化的边和面，更新与顶点对的顶点相关的顶点对的代价值；

(3)迭代进行折叠操作，直到面片数为F为止。

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