CN106600679A - 一种三维模型数据简化的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种三维模型数据简化的方法，涉及模型构建技术领域，其特征在于该方法包括如下步骤：统一数据结构；纹理合并、坐标更新；对模型数据进行整合和重构模型数据步骤。本发明实施例中的方法可以实现异构数据的处理、纹理合并、减少了模型纹理中的数量，降低显卡内存，最大限度地提升了硬件资源的使用效率。减少了模型顶点数量，降低磁盘空间的使用。减少模型数据的结构层次，加快模型加载速度，提高了数据资源访问的效率。加快大数据三维场景数据的调度，使三维场景的渲染更加流畅。
Description
技术领域
本发明涉及三维模型构建技术领域，特别涉及一种基于异构数据的处理、纹理合并、三维模型数据简化，减少模型数据的结构层次，加快模型加载速度，提高了数据资源访问的效率。加快海量三维场景数据的调度，使三维场景的渲染更加流畅的一种三维模型数据简化的方法。
背景技术
在1992年时美国首先从生态环境和全球气候变化的角度提出了数字地球的概念。最初构想的数字地球是在现有基于图形用户界面（GUI）基础之上，结合最新的图形和图像技术，将虚拟现实及交互技术引入到虚拟环境构建中，建成更为自然、沉浸式的环境，在此系统中，用户能以自然的方式交互地存取自然、历史、文化等信息。
随着数字地球概念，数字中国，数字流域以及数字城市的概念相继出现，海量数据概念应运而生。而虚拟现实技术就是利用海量三维数据创建出数字化的城市及相关三维模型。其中，虚拟现实技术是人们通过计算机对复杂数据进行可视化操作与交互的一种全新方式，利用计算机生成一个逼真的三维虚拟环境，再加以传感设备与之相互作用。它是融合了计算机技术、传感与测绘技术、仿真技术、微电子技术等为一体的综合集成技术。
虚拟现实是多种技术的综合，其关键技术和研究包括多个方面，三维几何模型简化是其关键技术之一，主要应用于环境建模和立体显示等方面。其中环境建模技术是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维模型数据建立相应的虚拟环境模型。
随着社会的需求三维几何模型应用越来越广泛。影视动画娱乐、3D网络游戏、虚拟现实等应用领域的高速发展，一个以三维几何模型为表现形式的新数字媒体时代已经来临。
三维几何模型的广泛应用，首先直接得益于计算机视觉和激光技术的发展。激光扫描仪出现后，三维模型可以从实体模型上直接获得，由大量多边形面片或点云组成的三维模型，在图形现实、快速原型制造、有限元分析等方面有着显著的优势，常被用来计算机辅助设计CAD、计算机图形学三维动画、虚拟现实系统等应用工作中，作为对复杂曲面模型的逼近表示。
从大规模的点云或多边形面片重建离散的三维模型，然后进行加工处理，已经成为目前三维建模的主流方式之一。寻找新的数据分析处理工具和处理方法成为三维几何模型处理的重要研究内容，例如：扫描点云的网格融合、曲面重建、网格简化、细分、连续拼接、纹理映射、形状特征提取等。在当前三维模型普及及应用飞速发展的形势下，如何重用、处理现有的复杂三维模型，如何在虚拟现实场景中，满足实时性和真实感得要求，成为重要的研究方向。三维模型的简化方法，就是其中最热门的研究课题之一。
三维模型构建目前广泛应用于三维城市的构建与可视化方面。目的是根据真实的城市制作出三维模型，使用户能在计算机屏幕中观测到三维模型表示的城市并进行互动。但是由于城市中存在的任何一种元素都是数以万计的，而一种元素中的各个对象之间，例如某一建筑物与另一建筑物，也是千差万别的，而且传统的三维网格模型本身存储的数据格式，至少需要存储构成三维模型的顶点与面的信息，用整数或浮点数据记录这些信息所产生的数据量本身就不小；而城市中存在的任何一种元素都是数以万计的，而一种元素中各个对象之间，例如某一建筑物与另一建筑物也是千差万别的。所以城市三维建模所产生的数据量是非常庞大的，往往以GB为单位计算。这样庞大的数据量，即使在网络技术发达的今天，除非对三维模型精度或互动操作作出严格的限制，否则要通过网络传输实现流畅的实时展示几乎是不可能的。因此存在着网络传输困难，低效的缺陷。
在多数情况下，要使用三维网格实现城市的三维可视化，减少数据量的产生，必须降低三维网格的复杂度，使用精度较低的纹理贴图，导致三维可视化视觉效果差强人意，存在视觉效果较差的缺点。
另外，一些机构或企业开发出假三维（2.5D）的城市可视化系统。首先制作出精细的三维城市模型，然后以单一观察角度渲染出真实巨大的三维效果图，在用户交互时再根据用户的视觉位置传送位置对应的效果图。无法自由导航，改变观测角度等交互，存在互动的限制。这一限制，除了地图应用以外，其他实现的实际应用非常少，不能满足使用者的更多实际需求。
目前，还没有一个比较完善的三维模型数据简化方法，可以同时将异构数据的处理、纹理合并、三维模型数据简化的问题进行解决，减少模型数据的结构层次，加快模型加载速度，提高了数据资源访问的效率。加快大数据三维场景数据的调度，使三维场景的渲染更加流畅，使硬件资源的使用更加有效，减少存储空间，简化模型，保证模型能够快速地展现。
发明内容
为了解决现有技术中存在的技术难题，高效流畅地展示海量三维数据并在诸多领域中进行具有实际意义的海量三维数据发布、分析、共享与应用。
本发明实施例提供一种三维模型数据简化的方法，其中该方法包括如下步骤：
统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
对模型数据进行整合：将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系；
重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述统一数据结构为：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
其中，统一数据结构的步骤具体可为：
提取异构数据的几何图形信息并统一数据结构：把不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标、材质信息进行提取并转换为统一结构的模型数据信息；
对数据结构进行分析并分类存储：对统一结构后的数据按照简化的数据结构进行分析，并将分析后的坐标和信息按照类别分别进行存储。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述纹理合并、坐标更新为：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
所述纹理合并、坐标更新的具体步骤为：
数据处理：对统一结构后的数据进行遍历，按照数据类别针对不同信息情况分别进行处理；
烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并。
一种三维模型数据简化的方法，其中， 所述重构模型数据为：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据；
所述重构模型数据具体步骤为：
填充链表数据结构：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；
构建几何图形：根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；
创建拓扑关系：将构建后的几何图形创建拓扑关系；
重构几何图形：根据创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；
重构模型数据：提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述烘焙纹理的处理为：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
所述烘焙纹理的处理具体步骤为：
自身纹理的压缩：将烘焙纹理中对应的自身纹理进行压缩；
获得局部纹理区域：根据自身纹理坐标和烘焙纹理坐标按照几何规则计算获得局部纹理区域；
全纹理的合并：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述全纹理的合并为：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理；
所述全纹理的合并的具体步骤为：
纹理图像像素格式的统一：将烘焙纹理和自身纹理的像素格式转换为统一通道的数据格式；
确定烘焙纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及烘焙纹理坐标确定烘焙纹理区域；
确定自身纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及自身纹理坐标确定自身纹理区域；
确定自身纹理姿态：根据烘焙纹理坐标与自身纹理坐标所对应的方向判断自身纹理是否旋转和翻转；
纹理图像的融合处理：分别对烘焙纹理区域和姿态调整后的自身纹理区域内的每个对应像素的颜色通道间进行乘法处理，形成自身纹理与烘焙纹理的纹理融合。
一种三维模型数据简化的方法，其中，其特征在于所述纹理坐标处理为：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并；
所述纹理坐标处理的具体步骤为：
统计重复信息：统计重复纹理贴图模式中的纹理信息；
重复贴图模式的纹理合并：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
合并纹理、更新坐标：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述重复贴图模式的纹理合并为：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
所述重复贴图模式的纹理合并的具体步骤为：
获得更新后的纹理尺寸：根据统计结果中的水平方向和垂直方向的重复次数及自身纹理的尺寸进行计算，获得更新后的纹理尺寸；
自身纹理的重复拷贝：将自身纹理按照统计结果在水平方向和垂直方向进行重复拷贝，得到重复贴图模式下合并后的纹理；
更新纹理坐标：根据原始纹理尺寸和更新后的纹理尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
一种三维模型数据简化的方法，其中，所述纹理合并、坐标更新为：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理；
所述合并纹理、更新坐标的具体步骤为：
添加源纹理：向纹理集合中添加源纹理图像并记录源纹理图像的像素格式信息；
源纹理排序：将纹理集合中的源图像按照高度进行依次排序；
计算纹理集合尺寸：根据记录的源纹理图像的像素格式信息计算对应像素格式纹理集合的尺寸；
计算源图像的方位：依据每个源图像的像素格式的不同，将各个源图像添加到对应的像素格式纹理集合中并计算源图像在纹理集合中的方位，源纹理图像的尺寸超过纹理集合规定的尺寸范围将无法对源纹理图像进行纹理添加；
源纹理的合并：根据源图像在纹理集合中的方位将源纹理数据拷贝至纹理集合中。
纹理坐标更新：根据原始纹理尺寸和纹理集合的尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
一种三维模型数据简化的方法，其中所述拓扑关系为：点、线、面之间的拓扑关系。
一种三维模型数据简化的方法，其中所述统一通道的数据格式指包含一通道的颜色数据、二通道的颜色数据、三通道的颜色数据、四通道的颜色数据。
一种三维模型数据简化的方法，其中所述计算纹理集合的尺寸范围为0-512像素。
一种三维模型数据简化的方法，其中所述纹理集合规定的尺寸范围为0-512像素。
一种三维模型数据简化的方法，其中所述非特征点包括几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。
由此可见：
本发明实施例中的方法可以实现异构数据的处理、纹理合并、减少了模型纹理中的数量，降低显卡内存，最大限度地提升了硬件资源的使用效率。减少了模型顶点数量，降低磁盘空间的使用。减少模型数据的结构层次，加快模型加载速度，提高了数据资源访问的效率。加快大数据三维场景数据的调度，使三维场景的渲染更加流畅。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的三维模型数据简化的方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例提供的统一数据结构步骤的流程示意图；
图3为本发明的实施例提供的纹理合并、坐标更新步骤的流程示意图之一；
图4为本发明的实施例提供的纹理合并、坐标更新步骤的流程示意图之一；
图5为本发明的实施例提供的重构模型数据步骤的流程示意图；
图6为本发明的实施例提供的烘焙纹理的处理步骤的流程示意图；
图7为本发明的实施例提供的全纹理的合并步骤的流程示意图；
图8为本发明的实施例提供的纹理坐标处理步骤的流程示意图；
图9为本发明的实施例提供的重复贴图模式的纹理合并步骤的流程示意图；
图10为本发明的实施例提供的合并纹理、更新坐标步骤的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
实施例1：
图1为本实施例提供的一种三维模型数据简化的方法的流程示意图。如图1所示，一种三维模型数据简化的方法，该方法包括如下步骤：
统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
对模型数据进行整合：将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系；
重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据。
如图2所示的一种三维模型数据简化的方法，其中所述统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
其中，统一数据结构的步骤具体可为：
提取异构数据的几何图形信息并统一数据结构：把不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标、材质信息进行提取并转换为统一结构的模型数据信息；
对数据结构进行分析并分类存储：对统一结构后的数据按照简化的数据结构进行分析，并将分析后的坐标和信息按照类别分别进行存储。
如图3所示的一种三维模型数据简化的方法，其中所述纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
所述纹理合并、坐标更新的具体步骤为：
数据处理：对统一结构后的数据进行遍历，按照数据类别针对不同信息情况分别进行处理；
烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并。
如图5所示的一种三维模型数据简化的方法，所述重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据；
所述重构模型数据具体步骤为：
填充链表数据结构：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；
构建几何图形：根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；
创建拓扑关系：将构建后的几何图形创建拓扑关系；
重构几何图形：根据创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；
重构模型数据：提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
如图6所示的一种三维模型数据简化的方法，所述烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
所述烘焙纹理的处理具体步骤为：
自身纹理的压缩：将烘焙纹理中对应的自身纹理进行压缩；
获得局部纹理区域：根据自身纹理坐标和烘焙纹理坐标按照几何规则计算获得局部纹理区域；
全纹理的合并：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理。
如图7所示的一种三维模型数据简化的方法，所述全纹理的合并：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理；
所述全纹理的合并的具体步骤为：
纹理图像像素格式的统一：将烘焙纹理和自身纹理的像素格式转换为统一通道的数据格式；
确定烘焙纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及烘焙纹理坐标确定烘焙纹理区域；
确定自身纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及自身纹理坐标确定自身纹理区域；
确定自身纹理姿态：根据烘焙纹理坐标与自身纹理坐标所对应的方向判断自身纹理是否旋转和翻转；
纹理图像的融合处理：分别对烘焙纹理区域和姿态调整后的自身纹理区域内的每个对应像素的颜色通道间进行乘法处理，形成自身纹理与烘焙纹理的纹理融合。
具体实施例中所述拓扑关系为：点、线、面之间的拓扑关系。
具体实施例中所述统一通道的数据格式指包含一通道的颜色数据、二通道的颜色数据、三通道的颜色数据、四通道的颜色数据。
具体实施例中所述计算纹理集合的尺寸范围为0-512像素。
具体实施例中所述纹理集合规定的尺寸范围为0-512像素。
具体实施例中所述非特征点包括几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。
下面以一个更具体的一个细节方面的例子来对本技术进行详细描述。
文中所指“非特征点”为几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。其中：简单点：被三角形网包围且包含此点的一条边只被两个三角形共用；边界点：存在于非闭合的三角形网且被三角形网内三角形共用的点；内部边界点：被两个特征边共用的点；拐角点：被一个、三个或多个特征边共用的点；其中特征边为如果相邻两个三角形的二面角大于特征角，则共用边称为特征边。
一种三维模型数据的简化方法，该方法的主要处理流程是由统一数据结构，纹理合并、坐标更新，模型数据的整合与模型数据的重构四部分组成。
其中，统一数据结构是将异构的原始模型数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据。具体实际操作为：将不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标与材质信息进行提取，提取完毕后按照统一的模型数据结构信息进行转换。转化为统一模型数据格式后，再对数据结构按照模型简化的数据结构进行分析，最后将分析后的结构按照类型存储在模型数据结构中。
纹理合并、坐标更新是将统一数据结构后的模型进行纹理合并及相应纹理坐标的更新。具体实际操作为：遍历统一结构后的模型数据，遍历过程中根据模型的材质信息进行分类处理。如果模型中存在烘焙纹理，则将烘焙纹理相关数据保存至一个数组结构中，否则如果模型中存在自身纹理，则将自身纹理保存至另一个数组结构中。其中，针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下，将数组中每一条记录对应的烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；针对自身纹理的情况，则将数组中的自身纹理图像进行合并，同时对纹理坐标进行更新。
模型数据的整合是将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系。针对包含自身纹理和烘焙纹理的情况下， 一张烘焙纹理与多张自身纹理可合并为一张全纹理，将此全纹理应用于模型上替换原始烘焙纹理与自身纹理，可以将模型的纹理贴图由多层减少到一层，对应的材质信息也由多个减少到一个。因此全纹理合并后可以将不同材质信息的对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标组合为一组，以此来简化数据的层次关系。针对仅包含自身纹理的情况，多张自身纹理可以添加到一个自身纹理集合中，该自身纹理集合可构建一个新的纹理信息，同时包含在纹理集合中自身纹理所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标可以组合为一组，以此来简化数据的层次关系。对于那些没有进行纹理合并和纹理合并失败的数据不做任何整合操作。
重构模型数据是利用基于非特征顶点删除准则的网格简化算法实现模型数据的简化，然后对简化后的模型数据进行重新构建。具体实际操作为：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；然后根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；再将构建后的几何图形创建拓扑关系，并创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；最后提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
针对烘焙纹理的情况，首先将烘焙纹理所对应的自身纹理的图像尺寸进行压缩，压缩倍数可灵活设置，默认为原始尺寸最大值的16倍。然后根据模型数据中几何图元的信息以及自身纹理坐标和烘焙纹理坐标分别按照几何规则计算局部区域的尺寸以获得相应的局部纹理区域。最后根据计算所得的局部纹理区域将烘焙纹理与压缩后的自身纹理合并为全纹理。
全纹理是通过局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并而成，具体实际操作为：首先将烘焙纹理图像和自身纹理图像的像素格式转换为统一通道的数据格式；然后根据烘焙纹理坐标计算烘焙纹理局部区域在水平方向和垂直方向上对应的像素信息，根据自身纹理坐标计算自身纹理局部区域在水平方向和垂直方向上的重复贴图次数以及起始像素坐标值，用来确定自身纹理局部区域像素信息。此外，还要根据烘焙纹理坐标和自身纹理坐标对应方向的角度关系来判断当前自身纹理局部区域内所对应的原始自身纹理图像是否需要旋转和翻转，如果需要旋转，根据角度关系计算旋转的角度并确定旋转轴和旋转方向，如果需要翻转，根据角度关系判断翻转轴。最后将当前烘焙纹理区域和姿态调整后的自身纹理区域内每一个对应像素的颜色通道间进行乘法处理，并将乘法处理后的像素值作为全纹理的像素值，从而形成自身纹理与烘焙纹理的纹理融合。
实施例2：
图1为本实施例提供的一种三维模型数据简化的方法的流程示意图。如图1所示，一种三维模型数据简化的方法，该方法包括如下步骤：
统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
对模型数据进行整合：将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系；
重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据。
如图2所示的一种三维模型数据简化的方法，其中所述统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
其中，统一数据结构的步骤具体可为：
提取异构数据的几何图形信息并统一数据结构：把不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标、材质信息进行提取并转换为统一结构的模型数据信息；
对数据结构进行分析并分类存储：对统一结构后的数据按照简化的数据结构进行分析，并将分析后的坐标和信息按照类别分别进行存储。
如图3所示的一种三维模型数据简化的方法，其中所述纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
所述纹理合并、坐标更新的具体步骤为：
数据处理：对统一结构后的数据进行遍历，按照数据类别针对不同信息情况分别进行处理；
烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并。
如图5所示的一种三维模型数据简化的方法，所述重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据；
所述重构模型数据具体步骤为：
填充链表数据结构：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；
构建几何图形：根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；
创建拓扑关系：将构建后的几何图形创建拓扑关系；
重构几何图形：根据创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；
重构模型数据：提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
如图8所示的一种三维模型数据简化的方法，所述纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并；
所述纹理坐标处理的具体步骤为：
统计重复信息：统计重复纹理贴图模式中的纹理信息；
重复贴图模式的纹理合并：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
合并纹理、更新坐标：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理。
如图9所示的一种三维模型数据简化的方法，所述重复贴图模式的纹理合并：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
所述重复贴图模式的纹理合并的具体步骤为：
获得更新后的纹理尺寸：根据统计结果中的水平方向和垂直方向的重复次数及自身纹理的尺寸进行计算，获得更新后的纹理尺寸；
自身纹理的重复拷贝：将自身纹理按照统计结果在水平方向和垂直方向进行重复拷贝，得到重复贴图模式下合并后的纹理；
更新纹理坐标：根据原始纹理尺寸和更新后的纹理尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
如图10所示的一种三维模型数据简化的方法，所述合并纹理、更新坐标：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理；
所述合并纹理、更新坐标的具体步骤为：
添加源纹理：向纹理集合中添加源纹理图像并记录源纹理图像的像素格式信息；
源纹理排序：将纹理集合中的源图像按照高度进行依次排序；
计算纹理集合尺寸：根据记录的源纹理图像的像素格式信息计算对应像素格式纹理集合的尺寸；
计算源图像的方位：依据每个源图像的像素格式的不同，将各个源图像添加到对应的像素格式纹理集合中并计算源图像在纹理集合中的方位，源纹理图像的尺寸超过纹理集合规定的尺寸范围将无法对源纹理图像进行纹理添加；
源纹理的合并：根据源图像在纹理集合中的方位将源纹理数据拷贝至纹理集合中。
纹理坐标更新：根据原始纹理尺寸和纹理集合的尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
具体实施例中所述拓扑关系为：点、线、面之间的拓扑关系。
具体实施例中所述统一通道的数据格式指包含一通道的颜色数据、二通道的颜色数据、三通道的颜色数据、四通道的颜色数据。
具体实施例中所述计算纹理集合的尺寸范围为0-512像素。
具体实施例中所述纹理集合规定的尺寸范围为0-512像素。
具体实施例中所述非特征点包括几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。
下面以一个更具体的一个细节方面的例子来对本技术进行详细描述。
本发明的大部分技术特征与实施例1相同或相似，对相同部分技术特征在此不再赘述。
文中所指“非特征点”为几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。其中：简单点：被三角形网包围且包含此点的一条边只被两个三角形共用；边界点：存在于非闭合的三角形网且被三角形网内三角形共用的点；内部边界点：被两个特征边共用的点；拐角点：被一个、三个或多个特征边共用的点；其中特征边为如果相邻两个三角形的二面角大于特征角，则共用边称为特征边。
一种三维模型数据的简化方法，该方法的主要处理流程是由统一数据结构，纹理合并、坐标更新，模型数据的整合与模型数据的重构四部分组成。
其中，统一数据结构是将异构的原始模型数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据。具体实际操作为：将不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标与材质信息进行提取，提取完毕后按照统一的模型数据结构信息进行转换。转化为统一模型数据格式后，再对数据结构按照模型简化的数据结构进行分析，最后将分析后的结构按照类型存储在模型数据结构中。
纹理合并、坐标更新是将统一数据结构后的模型进行纹理合并及相应纹理坐标的更新。具体实际操作为：遍历统一结构后的模型数据，遍历过程中根据模型的材质信息进行分类处理。如果模型中存在烘焙纹理，则将烘焙纹理相关数据保存至一个数组结构中，否则如果模型中存在自身纹理，则将自身纹理保存至另一个数组结构中。其中，针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下，将数组中每一条记录对应的烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；针对自身纹理的情况，则将数组中的自身纹理图像进行合并，同时对纹理坐标进行更新。
模型数据的整合是将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系。针对包含自身纹理和烘焙纹理的情况下， 一张烘焙纹理与多张自身纹理可合并为一张全纹理，将此全纹理应用于模型上替换原始烘焙纹理与自身纹理，可以将模型的纹理贴图由多层减少到一层，对应的材质信息也由多个减少到一个。因此全纹理合并后可以将不同材质信息的对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标组合为一组，以此来简化数据的层次关系。针对仅包含自身纹理的情况，多张自身纹理可以添加到一个自身纹理集合中，该自身纹理集合可构建一个新的纹理信息，同时包含在纹理集合中自身纹理所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标可以组合为一组，以此来简化数据的层次关系。对于那些没有进行纹理合并和纹理合并失败的数据不做任何整合操作。
重构模型数据是利用基于非特征顶点删除准则的网格简化算法实现模型数据的简化，然后对简化后的模型数据进行重新构建。具体实际操作为：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；然后根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；再将构建后的几何图形创建拓扑关系，并创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；最后提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
针对自身纹理的情况，根据自身纹理数组中每一个材质信息判断是否为重复贴图模式，如果是非重复贴图模式，则对自身纹理图像进行尺寸压缩，否则首先根据自身纹理坐标统计的重复信息，其中重复信息包括原始纹理图像的尺寸，在该模型中使用的次数，合并新纹理图像后的尺寸，水平方向上的重复贴图次数、左、右边界像素值、垂直方向上的重复贴图次数、上、下边界像素值。然后根据重复信息将重复纹理贴图模式下的纹理图像进行合并与纹理坐标更新，同时修改材质信息中的贴图模式为非重复贴图模式，对于未能成功合并的纹理图像及其材质信息不做处理；最后将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理。
重复纹理贴图模式下的纹理合并目的是将该模式下纹理图像所对应的纹理坐标转化到0.0至1.0范围内，为自身纹理合并做数据预处理准备。具体实际操作为：根据重复纹理信息统计结果中的水平方向和垂直方向的重复次数及自身纹理的尺寸进行计算，获得重复纹理贴图模式下纹理合并后的更新尺寸；然后将自身纹理按照统计结果在水平方向和垂直方向进行重复拷贝，得到重复贴图模式下合并后的纹理；最后根据原始纹理尺寸和更新后的纹理尺寸计算纹理变换矩阵，并用变换矩阵与原始纹理坐标相乘计算出新的纹理坐标。
将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新。具体的实际操作为：首先实例化一个纹理集合对象并向该对象的纹理集合数组中添加源纹理，同时记录源图像的像素格式信息，像素格式信息包括不同像素格式纹理图像的在水平方向和垂直方向上的最大尺寸，源图像的面积之和，添加完毕后将纹理集合中的源图像数组按照图像的高度排序，并根据每种像素格式的像素信息计算对应像素格式纹理集合的最大尺寸；然后将每张源纹理向纹理集合中添加并记录其在纹理集合中的位置，添加过程中如果源纹理的尺寸超过纹理集合的最大尺寸，源纹理将不进行合并处理；最后根据源纹理在纹理集合中的位置将源纹理图像拷贝至纹理集合的图像中；纹理合并完成之后，根据合并后的纹理集合的尺寸、原始纹理尺寸的大小、源图像在纹理集合中的位置计算获得纹理转化矩阵，再用高文丽矩阵计算更新原始纹理坐标。
前述的方法描述和示意图仅被提供作为示例性的示例且其不意在需要或隐含必须以所给出的顺序执行上述操作或各个方面的步骤。如本领域的技术人员将明白的，可以以任何顺序来执行在前述方面中的框的顺序。诸如“其后”、“然后”、“接下来”等之类的词并不意在限制操作或步骤的顺序；这些词仅用于引导读者遍历对方法的描述。此外，任何对权利要求元素的单数引用，例如，使用冠词“一”、“一个”或“该”不被解释为将该元素限制为单数。
结合本文中公开的方面描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地表示硬件和软件之间的可交换性，上文对各种说明性的组件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了总体描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个方法所施加的设计约束。熟练的技术人员可以针对每个特定的应用，以变通的方式来实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应被解释为引起脱离本发明的保护范围。
由此可见：
本发明实施例中的方法可以实现异构数据的处理、纹理合并、减少了模型纹理中的数量，降低显卡内存，最大限度地提升了硬件资源的使用效率。减少了模型顶点数量，降低磁盘空间的使用。减少模型数据的结构层次，加快模型加载速度，提高了数据资源访问的效率。加快大数据三维场景数据的调度，使三维场景的渲染更加流畅。
提供所公开的方面的前述描述，以使本领域的任何技术人员能够实现或使用本发明。对于本领域技术人员来说，对这些方面的各种修改将是显而易见的，并且本文定义的总体原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的情况下应用于其它实施例。因此，本发明不旨在受限于本文给出的方面，而是与符合与本文公开的原理和新颖特征相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种三维模型数据简化的方法，其特征在于，包括如下步骤：
统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
对模型数据进行整合：将纹理合并后的数据按照不同的材质信息所对应的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标进行组合，简化数据层次关系；
重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据。
2.根据权利要求1所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于， 所述统一数据结构：将异构的原始数据进行结构预处理形成统一结构的模型数据；
其中，统一数据结构的步骤具体可为：
提取异构数据的几何图形信息并统一数据结构：把不同结构数据中的纹理坐标、顶点坐标、法线坐标、材质信息进行提取并转换为统一结构的模型数据信息；
对数据结构进行分析并分类存储：对统一结构后的数据按照简化的数据结构进行分析，并将分析后的坐标和信息按照类别分别进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于，所述纹理合并、坐标更新：将统一结构后的数据进行纹理合并、坐标更新；
所述纹理合并、坐标更新的具体步骤为：
数据处理：对统一结构后的数据进行遍历，按照数据类别针对不同信息情况分别进行处理；
烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并。
4.根据权利要求1所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于， 所述重构模型数据：根据模型几何图形之间的关系简化模型中的非特征点，重构模型数据；
所述重构模型数据具体步骤为：
填充链表数据结构：统计纹理合并后模型数据中的顶点坐标、法向坐标、纹理坐标并填充至包含几何拓扑关系的链表数据结构中；
构建几何图形：根据链表中的顶点坐标、材质信息构建几何图形；
创建拓扑关系：将构建后的几何图形创建拓扑关系；
重构几何图形：根据创建好的拓扑关系判断几何图形中的非特征点并将非特征点进行删除，将删除非特征点之后的几何图形进行重新构建；
重构模型数据：提取简化顶点后的几何图形的顶点坐标、纹理坐标，重新创建模型数据。
5.根据权利要求3所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于：所述烘焙纹理的处理：针对包含自身纹理和烘焙纹理情况下：将烘焙纹理和自身纹理合并为全纹理；
所述烘焙纹理的处理具体步骤为：
自身纹理的压缩：将烘焙纹理中对应的自身纹理进行压缩；
获得局部纹理区域：根据自身纹理坐标和烘焙纹理坐标按照几何规则计算获得局部纹理区域；
全纹理的合并：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理。
6.根据权利要求5所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于：所述全纹理的合并：根据局部纹理区域将烘焙纹理和压缩后的自身纹理进行合并为全纹理；
所述全纹理的合并的具体步骤为：
纹理图像像素格式的统一：将烘焙纹理和自身纹理的像素格式转换为统一通道的数据格式；
确定烘焙纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及烘焙纹理坐标确定烘焙纹理区域；
确定自身纹理区域：根据模型中几何图形的基本图元信息及自身纹理坐标确定自身纹理区域；
确定自身纹理姿态：根据烘焙纹理坐标与自身纹理坐标所对应的方向判断自身纹理是否旋转和翻转；
纹理图像的融合处理：分别对烘焙纹理区域和姿态调整后的自身纹理区域内的每个对应像素的颜色通道间进行乘法处理，形成自身纹理与烘焙纹理的纹理融合。
7.根据权利要求3所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于所述纹理坐标处理：针对只包含自身纹理的情况下：将自身纹理进行合并；
所述纹理坐标处理的具体步骤为：
统计重复信息：统计重复纹理贴图模式中的纹理信息；
重复贴图模式的纹理合并：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
合并纹理、更新坐标：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理。
8.根据权利要求7所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于，所述重复贴图模式的纹理合并：根据统计结果将重复纹理贴图模式中的纹理进行合并，更新重复贴图模式下的纹理坐标；
所述重复贴图模式的纹理合并的具体步骤为：
获得更新后的纹理尺寸：根据统计结果中的水平方向和垂直方向的重复次数及自身纹理的尺寸进行计算，获得更新后的纹理尺寸；
自身纹理的重复拷贝：将自身纹理按照统计结果在水平方向和垂直方向进行重复拷贝，得到重复贴图模式下合并后的纹理；
更新纹理坐标：根据原始纹理尺寸和更新后的纹理尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
9.根据权利要求7所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于，所述合并纹理、更新坐标：将重复贴图模式合并后的纹理信息和非重复贴图模式下的纹理信息依据纹理集合条件进行处理，将符合纹理集合条件下的纹理信息进行合并，并对合并后的纹理进行坐标更新，将不符合纹理集合条件下的纹理数据放弃处理；
所述合并纹理、更新坐标的具体步骤为：
添加源纹理：向纹理集合中添加源纹理图像并记录源纹理图像的像素格式信息；
源纹理排序：将纹理集合中的源图像按照高度进行依次排序；
计算纹理集合尺寸：根据记录的源纹理图像的像素格式信息计算对应像素格式纹理集合的尺寸；
计算源图像的方位：依据每个源图像的像素格式的不同，将各个源图像添加到对应的像素格式纹理集合中并计算源图像在纹理集合中的方位，源纹理图像的尺寸超过纹理集合规定的尺寸范围将无法对源纹理图像进行纹理添加；
源纹理的合并：根据源图像在纹理集合中的方位将源纹理数据拷贝至纹理集合中；
纹理坐标更新：根据原始纹理尺寸和纹理集合的尺寸计算纹理变换矩阵，更新纹理坐标。
10.根据权利要求4-9所述的一种三维模型数据简化的方法，其特征在于，所述拓扑关系为：点、线、面之间的拓扑关系；所述统一通道的数据格式指包含一通道的颜色数据、二通道的颜色数据、三通道的颜色数据、四通道的颜色数据；所述计算纹理集合的尺寸范围为0-512像素；所述纹理集合规定的尺寸范围为0-512像素；所述非特征点包括几何图形中的简单点、边界点、内部边界点、拐角点。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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