CN103077497A - 对层次细节模型中的图像进行缩放的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

公开了对层次细节模型中的图像进行缩放的方法和装置，所述层次细节模型中存储有所述图像在多个层次细节级别下的图像数据，所述方法包括：根据所述层次细节模型中存储的图像数据预先确定所述图像的每个顶点坐标的拟合函数，所述拟合函数表征顶点坐标与层次细节级别之间的映射关系；基于所述拟合函数和所述图像的目标层次细节级别，确定所述图像在所述目标层次细节级别下的每个顶点坐标，以生成与所述目标层次细节级别对应的新的数据块；以及用所述新的数据块进行渲染。

Description

对层次细节模型中的图像进行缩放的方法和装置
技术领域
本申请涉及数据业务领域，具体地，涉及对层次细节(Level ofDetails，LOD)模型中的图像进行缩放的方法和装置。
背景技术
随着航空摄影测量与卫星遥感技术的发展，海量地形影像数据的三维浏览已经成为研究的热点。然而，受计算机内存和操作系统管理能力的限制，把所有的数据放入内存直接渲染显然是行不通的。LOD技术根据一定的规则来简化物体的细节，选择不同细节程度的物体表达方式，是解决大规模地形影像数据快速渲染的有效手段。在LOD模型中，对离观察者近的影像数据选择较高的细节程度，反之则选择较低的细节程度。
现在主流商用GIS系统(包括2DGIS和3DGIS)都基于这一思想，形成了瓦片金字塔模型，即：从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。通常，首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N，把缩放级别最低、地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，从地图图片的左上角开始，从左至右、从上到下进行切割，分割成相同大小(比如256×256像素)的正方形地形瓦片，形成第0层瓦片矩阵；然后，在第0层地图图片的基础上，按每2×2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片，并对其进行分块，分割成与下一层相同大小的正方形地图瓦片，形成第1层瓦片矩阵；接着，采用同样的方法生成第2层瓦片矩阵，……如此下去，直到第N-1层，构成整个瓦片金字塔。
可见，现在商用的LOD模型离散的，不同的LOD级别对应不同的平面网格模型和顶点数据以及附着在网格上的纹理数据。但是，人的视觉是一个连续的过程，当LOD级别变化时，该地形块的顶点高度、亮度、纹理发生的突变可能会使渲染出来的地形块的几何形体、光照、颜色等突然改变，从而使渲染出来的地形及纹理产生明显的“跳跃”现象，影响渲染的效果。
针对这种“跳跃”现象，现有技术中的一种解决方案是在不同层次细节之间采用几何过渡的方法，将顶点的位置动态地变换到新的位置。具体地，首先根据视距确定地形块当前的LOD级别；然后根据视距和地形块当前的LOD级别对应的渐变区间计算出用于对地形块的顶点高度值进行修正的渐变参数；最后，选取与该地形块的当前LOD级别相邻的精度级别的网格模型，并使用修正后的顶点高度值对地形块进行渲染。
然而，这种方案需要根据视点的变化改变已测量好的的高程坐标，致使整个模型的准确性受影响。并且，该方案中需要对视点范围内的每一个点会重新计算地形块的位置，运算量大、效率低下，会降低LOD整个渲染效果。
发明内容
本申请旨在提供一种对LOD模型中的图像进行缩放的方法和装置，以解决上述问题中的至少之一。
根据本申请的一个方面，提供了一种对LOD模型中的图像进行缩放的方法，所述LOD模型中存储有所述图像在多个LOD级别下的图像数据，所述方法包括：根据所述LOD模型中存储的图像数据预先确定所述图像的每个顶点坐标的拟合函数，所述拟合函数表征顶点坐标与LOD级别之间的映射关系；基于所述拟合函数和所述图像的目标LOD级别，确定所述图像在所述目标LOD级别下的每个顶点坐标，以生成与所述目标LOD级别对应的新的数据块；以及用所述新的数据块进行渲染。
根据本申请的另一方面，提供了一种能够对层次细节模型中的图像进行缩放的装置，包括：获取单元，获取所述图像的每个顶点坐标的拟合函数，所述拟合函数表征顶点坐标与层次细节级别之间的映射关系；计算单元，基于所述拟合函数和所述图像的目标层次细节级别，确定所述图像在所述目标层次细节级别下的每个顶点坐标，以生成与所述目标层次细节级别对应的新的数据块；以及渲染单元，用所述新的数据块进行渲染。
根据本申请的技术方案，采用了简单的计算来实现图像的缩放，并通过增加新的LOD数据块避免了数据的失真。
附图说明
图1示出了根据本申请一个实施方式对LOD模型中的图像进行缩放的方法的示例性流程图；以及
图2示出了根据本申请一个实施方式对LOD模型中的图像进行缩放的装置的示例性框图。
具体实施方式
下面参照附图对本申请的示例性实施方式进行描述。
图1示出了根据本申请一个实施方式对LOD模型中的图像进行缩放的示例性方法100的流程图。如上文所述，LOD模型包括离散的LOD级别，不同的LOD级别对应不同的平面网格模型和图像数据。这里的图像数据可包括顶点数据和附着在网格上的纹理数据。
如图所示，在步骤S101，根据LOD模型中存储的图像数据进行预处理，以确定图像的每个顶点坐标的拟合函数，拟合函数表征顶点坐标与LOD级别之间的映射关系。具体地，可提取LOD模型中表示同一个位置的顶点在每个LOD级别下的多个顶点坐标例如运用最小二乘法进行拟合，以得到每个顶点坐标的拟合函数。
例如，如果xi为LOD级数，yi为顶点坐标，拟合函数f(x)的类型为y＝ax+b，那么，利用LOD模型同一位置的顶点在每一LOD级别中的顶点坐标{(xi，yi)，i＝1，2，…，n}中的全部或部分，可估计出使误差的平方和
Figure BSA00000599216600031
最小的参数a和b。例如，参数a和b的估计可为：
a ^ = n Σ j = 1 n y j x j - Σ j = 1 n x j Σ j = 1 n y j n Σ j = 1 n x j 2 - ( Σ j = 1 n x j ) 2 , b ^ = Σ j = 1 n y j Σ j = 1 n x j 2 - Σ j = 1 n x j Σ j = 1 n y j x j n Σ j = 1 n x j 2 - ( Σ j = 1 n x j ) 2
应该理解，上述的最小二乘法公式是原理公式，上述原理公式的各种变形公式也可以用来计算拟合函数中的参数。
在步骤S102，用户需要对图像进行缩放时，基于确定的每个顶点的拟合函数和要将图像缩放到的目标LOD级别，确定图像在该目标LOD级别下的每个顶点坐标，以生成与目标LOD级别对应的新的数据块。通过这样的方式，能够确定与LOD模型中未存储的LOD级别相对应的数据块。尤其是，对于LOD模型中通常不会保存的非整数的LOD级别，也能够生成相应的数据。并且，由于生成的新的数据块不会影像原先测量的数据块的顶点坐标，因此保证了LOD模型的精确性。
此外，由于各个顶点的拟合函数是预先确定的，因此在确定对应于目标LOD级别的顶点坐标时不需要复杂的计算，提高了计算速度和渲染效率。
根据一个实施方式，目标LOD级别是根据目标视距(景物距离视点的距离)和节点粗糙程度(景物的地形粗糙程度)而确定的。一方面，距离视点近的景物希望精确地显示，而距离视点稍远的则以稍低的精确度显示。另一方面，地形起伏程度越高的景物需要的细节越丰富，而平坦处只需要较低的细节层次。因此，节点离视点越近，节点粗糙程度越高，则需要用高分辨率的地形来显示。
在基于拟合函数和目标LOD级别确定顶点坐标并生成新的数据块之后，在步骤S103，用生成的新的数据块进行渲染。在一个实施方式中，该渲染可包括从LOD模型中获得目标LOD级别附近的LOD级别的LOD网格模型，然后用新的数据块对获取的LOD网格模型进行渲染。例如，当对图像的缩放是将图像放大时，可选择比当前LOD级别高一级的LOD网格模型进行渲染；当图像的缩放是将图像缩小时，可选择比当前LOD级别低一级的LOD网格模型进行渲染。
根据一个实施方式，对LOD模型中的图像进行缩放的方法还可包括将LOD模型中存储的、大于目标LOD级别的LOD级别的图像数据和小于目标LOD级别的LOD级别的图像数据进行融合，以获得新的数据块的纹理。用户获取LOD模型中比目标LOD级别更加精细的级别的数据块和比目标LOD级别更加粗糙的级别的数据块进行纹理融合，将高分辨率图像混入低分辨率的图像中，以确保在视点变化时高分辨率图像能够平稳地淡人或淡出。例如，可采用像素级加权平均图形融合方法来实现纹理融合。通过这种纹理的融合，使得LOD模型浏览过程中的地形纹理相差不大，变化不明显，“跳跃”现象得以明显减弱。在这种情况下，步骤S103中的渲染包括用纹理融合后的数据块进行渲染。
在一个实施例中，如果目标LOD级别为5.5级，那么可选取LOD级别为5级和6级的数据进行纹理融合。假设参加融合的两个图像分别为高分辨率A(对应于6级)以及低分辨率B(对应于5级)，图像大小为M×N，经融合后得到融合图像C(对应于5.5级)，那么，可通过下式对A、B两个源图像的像素灰度值加权平均以获得融合图像C：
C(n1，n2)＝ω1A(n1，n2)+ω2B(n1，n2)
其中，n1＝1，2，3，……M，表示图像中像素的行号；n2＝1，2，3，……N，表示图像中像素的列号；ω1和ω2为加权系数，通常ω1+ω2＝1。
图2示出了根据本申请一个实施方式对LOD模型中的图像进行缩放的装置200的示例性框图。如图所示，装置200包括获取单元201、计算单元202和渲染单元203。获取单元201根据LOD模型中存储的图像数据进行预处理，以确定图像的每个顶点坐标的拟合函数，拟合函数表征顶点坐标与LOD级别之间的映射关系。具体地，可提取LOD模型中表示同一个位置的顶点在每个LOD级别下的多个顶点坐标例如运用最小二乘法进行拟合，以得到每个顶点坐标的拟合函数。用于存储上述图像数据的存储器可以设置在用户终端上，也可以设置在具有更大存储空间的服务器上。
计算单元202基于拟合函数和图像的目标层次细节级别，确定图像在目标层次细节级别下的每个顶点坐标，以生成与目标层次细节级别对应的新的数据块。根据一个实施方式，目标LOD级别是根据目标视距(景物距离视点的距离)和节点粗糙程度(景物的地形粗糙程度)而确定的。
在计算单元202基于拟合函数和目标LOD级别确定顶点坐标并生成新的数据块之后，渲染单元203用新的数据块进行渲染。在一个实施方式中，渲染单元203用新的数据块对从LOD模型中获得的目标LOD级别附近的LOD级别的LOD网格模型进行渲染。例如，当对图像的缩放是将图像放大时，可选择比当前LOD级别高一级的LOD网格模型进行渲染；当图像的缩放是将图像缩小时，可选择比当前LOD级别低一级的LOD网格模型进行渲染。
在一个实施方式中，对LOD模型中的图像进行缩放的装置还可包括融合单元(未示出)，用于通过将层次细节模型中大于目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据和小于目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据进行融合，以获得新的数据块的纹理。用户获取LOD模型中比目标LOD级别更加精细的级别的数据块和比目标LOD级别更加粗糙的级别的数据块进行纹理融合，将高分辨率图像混入低分辨率的图像中，以确保在视点变化时高分辨率图像能够平稳地淡人或淡出。例如，可采用像素级加权平均图形融合方法来实现纹理融合。在这种情况下，渲染单元用纹理融合后的数据块进行渲染。
以上参照附图结合示例性的实施方式对本申请进行了描述。应当理解，本申请并不限于上述具体描述的实施方式。本领域技术人员能够在不偏离本申请精神的前提下对上述实施方式进行适当的修改和变形，这些修改和变形都落入由权利要求限定的本申请的保护范围内。

Claims (11)

1.一种对层次细节模型中的图像进行缩放的方法，所述层次细节模型中存储有所述图像在多个层次细节级别下的图像数据，所述方法包括：
根据所述层次细节模型中存储的图像数据预先确定所述图像的每个顶点坐标的拟合函数，所述拟合函数表征顶点坐标与层次细节级别之间的映射关系；
基于所述拟合函数和所述图像的目标层次细节级别，确定所述图像在所述目标层次细节级别下的每个顶点坐标，以生成与所述目标层次细节级别对应的新的数据块；以及
用所述新的数据块进行渲染。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述图像的每个顶点坐标的拟合函数是通过用最小二乘法根据所述层次细节模型中存储的图像数据而确定。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述目标层次细节级别是基于目标视距和节点粗糙程度而确定的。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
通过将所述层次细节模型中存储的、大于所述目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据和小于所述目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据进行融合，获得所述新的数据块的纹理；
其中，所述渲染包括用纹理融合后的数据块进行渲染。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述渲染包括：
从所述层次细节模型中获得所述目标层次细节级别附近的层次细节级别的层次细节网格模型；以及
用所述新的数据块对所述层次细节网格模型进行渲染。
6.一种能够对层次细节模型中的图像进行缩放的装置，包括：
获取单元，获取所述图像的每个顶点坐标的拟合函数，所述拟合函数表征顶点坐标与层次细节级别之间的映射关系；
计算单元，基于所述拟合函数和所述图像的目标层次细节级别，确定所述图像在所述目标层次细节级别下的每个顶点坐标，以生成与所述目标层次细节级别对应的新的数据块；以及
渲染单元，用所述新的数据块进行渲染。
7.如权利要求6所述的装置，其中，所述图像的每个顶点坐标的拟合函数是通过用最小二乘法根据所述层次细节模型中存储的图像数据而确定。
8.如权利要求6所述的装置，其中，所述图像的每个顶点坐标的拟合函数存储在位于所述装置外部或内部的存储器中。
9.如权利要求6所述的装置，其中，所述目标层次细节级别是基于目标视距和节点粗糙程度而确定的。
10.如权利要求6所述的装置，进一步包括：
融合单元，通过将所述层次细节模型中大于所述目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据和小于所述目标层次细节级别的层次细节级别的图像数据进行融合，获得所述新的数据块的纹理；
其中，所述渲染单元用纹理融合后的数据块进行渲染。
11.如权利要求6所述的装置，其中，所述渲染单元用所述新的数据块对从所述层次细节模型中获得所述目标层次细节级别附近的层次细节级别的层次细节网格模型进行渲染。
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