CN109191556B - 一种从lod分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法，包括：步骤S1，导入LOD分页表面纹理模型，采用虚拟相机进行场景渲染；步骤S2，提取图形处理器GPU内深度缓存信息；步骤S3，根据栅格化图像到不规则角网的关系，将深度缓存区中深度缓存信息还原为数字高程模型。本发明运用GPU的并行插值和快速渲染特性，能准确快速解决三角网插值和LOD分页重叠问题；还可以一次性栅格化多个独立的LOD分页表面纹理模型，得到完整的数字高程模型。

Description

一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法
技术领域
本发明涉及摄影测量和遥感技术领域，尤其涉及一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法。
背景技术
大规模地形场景的实时绘制在地理信息系统、虚拟现实、灾害模拟、战场环境仿真、土地规划等众多领域有着非常重要的应用。地形三维可视化技术也发展成为计算机图形学的一个重要分支，它是一门研究数字地形模型(Digital Terrain Model，DTM)或数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的显示、简化、模拟仿真、多分辨率表达等内容的一项技术，是计算机图形学和地理信息系统相结合而产生的一个新的研究热点。
然而因为地形数据的海量特征以及当前图形显示硬件条件的限制，三维地形场景绘制时不可能一次性地载入所有地形数据建立整个地形场景。细节层次(Level OfDetails，LOD)分页技术成为加快三维场景绘制的有效途径。它通过预先动态构建具有不同LOD的多分辨率模型，以达到提高渲建立具有多个LOD的离散模型，或者依据视点参数实时染效率的目的。事实上主流的三维建模软件生产出来的模型都是带纹理的LOD分页模型。LOD分页技术普遍应用于三维场景的绘制。
然而杂乱的LOD分页模型很难进行分析处理，相反栅格化格网却很容易处理。栅格化格网可以计算等高线、坡度、坡向和自动提取流域地形等，使得它成为DEM使用最广泛的格式。显然为了方便对数据的后续处理，从原始的LOD分页模型中提取栅格化数字高程模型具有重要的意义。
传统的三角网栅格化根据采用的方法不同可以大致分为两种:一类是曲面拟合，该方法是用数学曲面来近似逼近复杂的地学曲面，通过拟合处理的曲面，原始数据点值要改变；另一类方法是插值，这类方法不改变原始数据点值，是根据原始数据点值来插补空白区的值。这两类方法往往计算复杂或误差太大又或效果不佳。如距离倒数插值方法，它对权重函数的选择十分敏感，难以掌控；趋势面分析法，当研究区域范围较大，地形很复杂时，需要用高阶多项式拟合以提高精度，但高阶将增加其计算成本。并且这些传统方法仅适用于单页三角网模型，如果考虑多页的LOD分页表面纹理模型，其中层级调用、数据碎片化问题，将大大增加栅格化难度。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种快速简单地从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法，包括：
步骤S1，导入LOD分页表面纹理模型，采用虚拟相机进行场景渲染；
步骤S2，提取图形处理器GPU内深度缓存信息；
步骤S3，根据栅格化图像到不规则角网的关系，将深度缓存区中深度缓存信息还原为数字高程模型。
其中，所述步骤S1中，三维点在相机坐标系下表示为：
Figure BDA0001730342360000021
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标；设虚拟相机从地形正上方往下看，X轴方向与切平面的X轴重合，则有：
Figure BDA0001730342360000022
其中，将虚拟相机的投影方式设为正交投影，可得：
Figure BDA0001730342360000023
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标，(xn，yn，zn，1)为归一化设备坐标系下点坐标，l，r，b，t，n，f分别为视景体的左，右，底，顶，近，远参数；
取r＝-l，t＝-b对上式进行简化，得：
Figure BDA0001730342360000024
其中，从归一化设备坐标系到GPU深度缓存区进行变换，得：
Figure BDA0001730342360000031
其中，w为深度缓存区的宽度，h为深度缓存区的高度。
其中，根据公式(1)，(2)和(3)，得到不规则角网(X，Y，Z)到栅格化图像(xb，yb，zb)的关系如下：
Figure BDA0001730342360000032
其中，所述步骤S3中，根据公式(4)，得到栅格化图像(xb，yb，zb)到不规则角网(X，Y，Z)的关系如下：
Figure BDA0001730342360000033
其中，
Figure BDA0001730342360000035
为数字高程模型x方向分辨率，
Figure BDA0001730342360000034
为数字高程模型y方向分辨率。
其中，所述步骤S2具体是通过调用图形程序接口的应用程序编程接口来提取图形处理器GPU内的深度缓存信息。
本发明实施例的有益效果在于：本发明运用GPU的并行插值和快速渲染特性，能准确快速解决三角网插值和LOD分页重叠问题；还可以一次性栅格化多个独立的LOD分页表面纹理模型，得到完整的数字高程模型。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法的流程示意图。
图2为本发明实施例中虚拟相机距离大地水准面350m时的方位示意图。
图3为本发明实施例中还原数字高程模型的示意图。
图4为本发明实施例中两个独立的LOD分页表面纹理模型。
图5为通过本发明实施例进行栅格化处理的数字高程模型的示意图。
具体实施方式
以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
请参照图1所示，本发明实施例提供一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法，包括：
步骤S1，导入LOD分页表面纹理模型，采用虚拟相机进行场景渲染；
步骤S2，提取图形处理器GPU内深度缓存信息；
步骤S3，根据栅格化图像到不规则角网的关系，将深度缓存区中深度缓存信息还原为数字高程模型。
具体地，请结合图2-图5所示，如图2将LOD分页表面纹理模型导入场景，导入后采用虚拟相机进行场景渲染：
三维点在相机坐标系下：
Figure BDA0001730342360000041
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标。
此时设相机从地形正上方往下看，如图2所示，X轴方向与切平面的X轴重合，则：
Figure BDA0001730342360000042
步骤S2中，通过调用图形程序接口(如OpenGL)的应用程序接口(ApplicationProgramming Interface，API)来提取GPU内深度缓存信息。
正交投影(虚拟相机的投影方式设为正交投影)：
Figure BDA0001730342360000043
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标，(xn，yn，zn，1)为归一化设备坐标系(NORMALIZED DEVICE COORDINATES，NDC)下点坐标，l，r，b，t，n，f分别为视景体的左，右，底，顶，近，远参数。
取r＝-l，t＝-b对上式进行简化，得：
Figure BDA0001730342360000051
一般情况，从NDC到深度缓存区的变换，有以下关系：
Figure BDA0001730342360000052
其中w为深度缓存区的宽度，h为深度缓存区的高度。
由公式(1)，(2)和(3)，得到不规则角网(X，Y，Z)到栅格化图像(xb，yb，zb)的关系如下：
Figure BDA0001730342360000053
步骤3中，根据公式(4)，得到栅格化图像(xb，yb，zb)到不规则角网(X，Y，Z)的关系如下：
Figure BDA0001730342360000054
由公式(5)可以看出，
Figure BDA0001730342360000056
为数字高程模型x方向分辨率，
Figure BDA0001730342360000057
为数字高程模型y方向分辨率。通过此关系便可得到栅格化的数字高程模型(参见图3)。虚拟相机的输入参数参见表1：
表1：输入参数
Figure BDA0001730342360000055
图4为两个独立的LOD分页表面纹理模型，同样可以通过此方法得到数字高程模型(参见图5)
通过上述说明可知，本发明实施例的有益效果在于，本发明运用GPU的并行插值和快速渲染特性，能准确快速解决三角网插值和LOD分页重叠问题；还可以一次性栅格化多个独立的LOD分页表面纹理模型，得到完整的数字高程模型。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (3)

1.一种从LOD分页表面纹理模型提取栅格化数字高程模型的方法，其特征在于，包括：
步骤S1，导入LOD分页表面纹理模型，采用虚拟相机进行场景渲染；
步骤S2，提取图形处理器GPU内深度缓存信息；
步骤S3，根据栅格化图像到不规则角网的关系，将深度缓存区中深度缓存信息还原为数字高程模型；
所述步骤S1中，不规则角网坐标(X，Y，Z，1)在相机坐标系下表示为：
Figure FDA0004105723140000011
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标，r00、r01、r02、r10、r11、r12、r20、r21、r22为旋转矩阵的参数，Tx、Ty、Tz表示世界坐标系原点在相机坐标系中的位置；设虚拟相机从地形正上方往下看，X轴方向与切平面的X轴重合，则有：
Figure FDA0004105723140000012
将虚拟相机的投影方式设为正交投影，可得：
Figure FDA0004105723140000013
其中，(xe，ye，ze，1)为相机坐标系下点坐标，(xn，yn，zn，1)为归一化设备坐标系下点坐标，l，r，b，t，n，f分别为视景体的左，右，底，顶，近，远参数；
取r＝-l，t＝-b对上式进行简化，得：
Figure FDA0004105723140000014
从归一化设备坐标系到GPU深度缓存区进行变换，得：
Figure FDA0004105723140000015
其中，w为深度缓存区的宽度，h为深度缓存区的高度，(xb,yb,zb,1)为GPU深度缓存区内栅格化图像坐标；
根据公式(1)，(2)和(3)，得到不规则角网坐标(X,Y,Z,1)到GPU深度缓存区内栅格化图像坐标(xb,yb,zb,1)的关系如下：
Figure FDA0004105723140000021
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据公式(4)，得到GPU深度缓存区内栅格化图像坐标(xb,yb,zb,1)到不规则角网坐标(X,Y,Z,1)的关系如下：
Figure FDA0004105723140000022
其中，
Figure FDA0004105723140000023
为数字高程模型x方向分辨率，
Figure FDA0004105723140000024
为数字高程模型y方向分辨率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体是通过调用图形程序接口的应用程序编程接口来提取图形处理器GPU内的深度缓存信息。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007041692A (ja) * 2005-08-01 2007-02-15 Mitsubishi Electric Corp 三次元地形データ制御装置及び三次元地形データ制御方法
CN105336003A (zh) * 2015-09-28 2016-02-17 中国人民解放军空军航空大学 结合gpu技术实时流畅绘制出三维地形模型的方法
CN105488838A (zh) * 2015-11-30 2016-04-13 中国人民解放军海军航空工程学院 一种面向雷达图像仿真的地形环境数据表示方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8665266B2 (en) * 2010-06-23 2014-03-04 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Global visualization process terrain database builder
GB2546286B (en) * 2016-01-13 2020-02-12 Sony Interactive Entertainment Inc Apparatus and method of image rendering

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007041692A (ja) * 2005-08-01 2007-02-15 Mitsubishi Electric Corp 三次元地形データ制御装置及び三次元地形データ制御方法
CN105336003A (zh) * 2015-09-28 2016-02-17 中国人民解放军空军航空大学 结合gpu技术实时流畅绘制出三维地形模型的方法
CN105488838A (zh) * 2015-11-30 2016-04-13 中国人民解放军海军航空工程学院 一种面向雷达图像仿真的地形环境数据表示方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于多种空间插值方法融合的地形生成技术研究;董志兴等;《电光与控制》;20071015(第05期);全文 *
大规模三维地形可视化算法研究进展;张慧杰等;《计算机科学》;20071231;全文 *
数字高程模型DEM及其显示;胡昌龙等;《黑龙江科技学院学报》;20040730(第04期);全文 *
数字高程模型预处理方法的研究进展;万民等;《水文》;20081025(第05期);全文 *
起伏地表地震三维观测系统的实时可视化方法;李逢春等;《物探与化探》;20161015(第05期);第1-2节 *
高精度曲面建模的三维地形可视化研究;王世海等;《武汉大学学报(信息科学版)》;20090105(第01期);全文 *

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