CN110264571A - 一种测绘信息沙盘数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种测绘信息沙盘数据处理方法，所述方法为先设计曲面特征的立体半色调算法，该曲面特征的立体半色调算法的原理是通过区域图像二值点的特定分布，来产生连续色调的错觉；因此，沙盘的喷绘点的视觉灰度值不仅与立体模型当前点的二值输出有关，同时与周围局部喷绘点的分布有紧密联系，需对喷绘点区域曲面的曲面特性进行提取，曲面面积的变化和曲面的弯曲程度有直接关系，则曲面的弯曲程度离散地通过立体模型每个点的曲率来表达；将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现；能得到高精度的实景沙盘模型，通过算法减少了模型颜色褪化，增加了沙盘的使用寿命。

Description

一种测绘信息沙盘数据处理方法

技术领域

本发明涉及3D制造技术领域，特别是一种测绘信息沙盘数据处理方法。

背景技术

近年来，随着计算机3D技术的成熟和平面喷绘的发展，浮现出越来越多的立体喷绘的需求，成为喷绘技术发展的一个新方向，具有良好的发展潜力和广阔的应用前景。但业内对立体喷绘还没有形成统一的定义和概念，相关的研究和应用都与平面喷绘有很大的区别，没有成熟的理论体系支持。

在实景模型制作之前卫星遥感数据的获取和地理模型数据提取。制作实景地理模型，需要的数据有两种：地形的DEM数据以及表面颜色数据。表面颜色数据与沙盘的用途息息相关，在不同光谱波段，不同应用领域都有不同的信息表达。一般采用最为直观的地表卫星影像作为颜色信息表达。

立体喷绘的提出必然改变喷绘的机理。半色调处理技术决定由灰度图像向二值图像的转换输出以及二值图像点在立体模型上的分布，直接影响立体喷绘输出效果，在立体喷绘理论研究中有重要的意义。立体喷绘中，如果直接采用二维半色调处理算法，在立体模型坡度较大的区域，会出现颜色变淡和失真现象。

发明内容

为克服上述问题，本发明的目的是提供一种测绘信息沙盘数据处理方法，能得到高精度的实景沙盘模型，通过算法减少了模型颜色褪化，增加了沙盘的使用寿命。

本发明采用以下方案实现：一种测绘信息沙盘数据处理方法，所述方法为：通过沙盘的立体模型各点的曲面特征，将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象，具体为：先设计曲面特征的立体半色调算法，该曲面特征的立体半色调算法的原理是通过区域图像二值点的特定分布，来产生连续色调的错觉；因此，沙盘的喷绘点的视觉灰度值不仅与立体模型当前点的二值输出有关，同时与周围局部喷绘点的分布有紧密联系，需对喷绘点区域曲面的曲面特性进行提取，曲面面积的变化和曲面的弯曲程度有直接关系，则曲面的弯曲程度离散地通过立体模型每个点的曲率来表达；将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现。

进一步的，所述高斯曲率的获得方式具体为：设曲面在P点处的两个主曲率为K1、K2，它们的乘积K称为曲面于该点P的高斯曲率；高斯曲率K的绝对值有明显的几何意义，把曲面上的顶点映射到单位球的球心，把法线的端点映射到球面上，即将曲面上的点与球面上的点建立了一种对应叫高斯映射；所述高斯曲率值有正负之分，代表着不同的物理意义：

①K>0,该点为椭圆点；

②K<0,该点为双曲点；

③K＝0,该点为平面点或抛物点；

其中，|K|值代表该点P所在曲面局部的弯曲程度，从高斯曲率的几何含义可得，|K|

越大，该点所在局部曲面弯曲程度越厉害，在曲面局部面积一定的条件下，高斯映射

面积越大，因此，利用高斯曲率描述局部曲面面积变化。

进一步的，所述曲面特征的立体半色调算法的输入包括两部分：经过CMYK分色后的灰度图像和立体模型的数字高程模型数据DEM，该数字高程模型数据DEM用X，Y，Z规格网点组成的数据集；所述曲面特征的立体半色调算法基于相邻点算法中的误差分散法，在误差分散法的选择上，选取Floyd-Steinberg算法，将左上邻近四点作为误差分散项的输入；Floyd-Steinberg算法的输出包括当前点的二值输出以及右下相邻四点的误差项输出。

进一步的，所述曲面特征的立体半色调算法具体为：首先通过沙盘的立体模型DEM数据得到各点高斯曲率，然后对高斯曲率进行归一化，乘上比例系数λ，得到立体半色调处理的曲率特征输入值，结合灰度图像当前点的灰度值，以及所述处理的左上四点邻近点的误差项，通过Floyd-Steinberg算子得到当前点的立体半色调输出以及右下未处理的四邻近点误差分散项；遍历完成图像所有点后，得到立体半色调处理输出图像。

进一步的，所述将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象具体为：将Floyd-Steinberg算法从图像的左上角开始计算，计算路径由左向右，由上至下；假定灰度图像取值范围从b到w，灰度图像中间值t＝(b+w)/2；设灰度图中当前像素的灰度为g，误差值为e，则半色调图像对应像素的输出如下：

如果g>t,则该点像素为w,e＝g-w；

如果g<＝t,则该点像素为b,e＝g-t；

对于该点产生的e，以空间向量α，β，γ，δ的比例传递给右方、左下、下方、右下的像素，其中α+β+γ+δ＝1得到误差分散项；

Floyd-Steinberg算子表示如式(3.4)所示，#代表当前像素点：

由上式可得到归一化误差高斯曲率分布E_k(u，v)，其中u,v表示图像中的点坐标，乘以比例系数λ，得到高斯曲率误差补偿λ*E_k(u，v)；λ的取值依据图像的平均灰度值调整，取值越大，得到的半色调图像灰度均值越低，意味着着色点的增加，曲率补偿越明显；结合Floyd-Steinberg立体半色调处理算法，将该量化误差代入到曲面特征的立体半色调算法的误差分散项中，对由于曲面面积变化引起的颜色失真进行补偿，从而来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象。

本发明的有益效果在于：本发明能实现高速高精度的实景沙盘模型，通过算法减少了模型颜色褪化，增加了沙盘的使用寿命，降低了成本与完成时间。能逐步发挥其社会效益以及良好的经济效益；通过将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法，以很好地解决由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象，其成果卫星实景沙盘适用于军事指挥作战、国土资源测绘、政府规划、城市建设规划、灾情监测、展馆展示、旅游景点宣传、地理地貌教学等领域，加强遥感影像与社会化应用的结合，为数字省区、数字城市、西部大开发、西气东输、新农村建设等提供高精度的测绘信息沙盘保障服务。

附图说明

图1是K>0时高斯曲率局部曲面面积变化图。

图2是K<0时高斯曲率局部曲面面积变化图。

图3是K＝0时高斯曲率局部曲面面积变化图。

图4是曲面特征的立体半色调算法的流程示意图。

图5是本发明一实施例中将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的流程示意图。

图6是本发明一实施例中四组仿真设计中半色调处理图像输出及渲染效果的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

请参阅图1至图6所示，本发明的一种测绘信息沙盘数据处理方法，所述方法为：通过沙盘的立体模型各点的曲面特征，将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象，具体为：先设计曲面特征的立体半色调算法，该曲面特征的立体半色调算法的原理是通过区域图像二值点的特定分布，来产生连续色调的错觉；因此，沙盘的喷绘点的视觉灰度值不仅与立体模型当前点的二值输出有关，同时与周围局部喷绘点的分布有紧密联系，需对喷绘点区域曲面的曲面特性进行提取，曲面面积的变化和曲面的弯曲程度有直接关系，则曲面的弯曲程度离散地通过立体模型每个点的曲率来表达；接着找出与面积变化相关的各点曲率的数学描述和计算方法，最后将该曲率(高斯曲率：颜色失真的原因和描述曲面面积变化的方法)作为参数之一输入到立体半色调处理算法中。将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现。

在本发明中，所述高斯曲率的获得方式具体为：设曲面在P点处的两个主曲率为K1、K2，它们的乘积K称为曲面于该点P的高斯曲率；高斯曲率K的绝对值有明显的几何意义，把曲面上的顶点映射到单位球的球心，把法线的端点映射到球面上，即将曲面上的点与球面上的点建立了一种对应，叫做曲面的球面表示，也叫高斯映射。高斯曲率的几何意义，即球面上的面积/曲面局部面积的极限。所述高斯曲率值有正负之分，代表着不同的物理意义：

①K>0,该点为椭圆点；

②K<0,该点为双曲点；

③K＝0,该点为平面点或抛物点；

其中，|K|值代表该点P所在曲面局部的弯曲程度，如图1、图2、图3所示，高斯曲率符号代表该点的邻域形状。从高斯曲率的几何含义可得，|K|越大，该点所在局部曲面弯曲程度越厉害，在曲面局部面积一定的条件下，高斯映射面积越大。因此，利用高斯曲率描述局部曲面面积变化。

其中，所述曲面特征的立体半色调算法的输入包括两部分：经过CMYK(CMYK是印刷四色模式)分色后的灰度图像和立体模型的数字高程模型数据DEM，该数字高程模型数据DEM用X，Y，Z规格网点组成的数据集；所述曲面特征的立体半色调算法基于相邻点算法中的误差分散法，在误差分散法的选择上，选取Floyd-Steinberg算法，将左上邻近四点作为误差分散项的输入；Floyd-Steinberg算法的输出包括当前点的二值输出以及右下相邻四点的误差项输出。

所述曲面特征的立体半色调算法具体为：首先通过沙盘的立体模型DEM数据得到各点高斯曲率，然后对高斯曲率进行归一化，乘上比例系数λ，得到立体半色调处理的曲率特征输入值，结合灰度图像当前点的灰度值，以及所述处理的左上四点邻近点的误差项，通过Floyd-Steinberg算子得到当前点的立体半色调输出以及右下未处理的四邻近点误差分散项；遍历完成图像所有点后，得到立体半色调处理输出图像。

进一步的，所述将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象具体为：将Floyd-Steinberg算法从图像的左上角开始计算，计算路径由左向右，由上至下；假定灰度图像取值范围从b到w，灰度图像中间值t＝(b+w)/2；如图像对应100级灰度，对应取值为b＝0,w＝100,t＝50。设灰度图中当前像素的灰度为g，误差值为e，则半色调图像对应像素的输出如下：

如果g>t,则该点像素为w,e＝g-w；

如果g<＝t,则该点像素为b,e＝g-t；

对于该点产生的e，以空间向量α，β，γ，δ的比例传递给右方、左下、下方、右下的像素，其中α+β+γ+δ＝1得到误差分散项；

Floyd-Steinberg算子表示如式(3.4)所示，#代表当前像素点，-为减号：

由上式可得到归一化误差高斯曲率分布E_k(u，v)，其中u,v表示图像中的点坐标，乘以比例系数λ，得到高斯曲率误差补偿λ*E_k(u，v)；λ的取值依据图像的平均灰度值调整，取值越大，得到的半色调图像灰度均值越低，意味着着色点的增加，曲率补偿越明显；但如果取值过大，容易导致墨量过多而引起墨滴混合，显色不清。在本专利中的实验部分，λ取值为20。结合Floyd-Steinberg立体半色调处理算法，将该量化误差代入到曲面特征的立体半色调算法的误差分散项中，对由于曲面面积变化引起的颜色失真进行补偿，从而来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象。

下面结合一具体实施例对本发明作进一步说明：

基于高斯曲率补偿的立体Floyd-Steinberg半色调处理算法核心思想表述如下，如图5所示：对于一幅原始连续灰度图像F(u,v)，其中u,v表示图像中的点坐标，半色调处理以图像中的像素点为基本处理单元；Q(·)为阈值量化器，量化器的输入P(u,v)为该点的原始像素灰度、邻近已处理点通过误差滤波器得到的该点误差分散值以及高斯曲率误差补偿λ.E_k(u,v)之和。

对图像的像素点，如果所有像素都依据从左到右，从上到下的方向进行误差分散处理，会导致每个点的误差分散方向一致，产生人工纹理。为了减轻这种人为的纹理，对立体半色调处理算法进行调整，对像素的移动方向采用非对称的匹配移动方法。图像奇数行从左到右扫描，偶数行从右到左扫描。奇、偶行的误差滤波器也进行相应的调整，如下表所示。

参阅图6所示，为了更好分析算法的差别，对上表中的数据采用四组仿真设计进行比较：

①直接采用原始灰度图；

②采用Floyd-Steinberg半色调处理算法对灰度图进行半色调处理；

③基于高斯曲率补偿的曲面特征的立体半色调算法对原始图像进行半色调处理；

④在③的基础上，改进扫描路径进行半色调处理。

结果如图6所示，输出图像与立体渲染效果依次对应。从图中可以看出，三种算法(即②、③、④)得到的二值图像都能逼真地反映原始灰度图像的信息。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (5)

1.一种测绘信息沙盘数据处理方法，其特征在于：所述方法为：通过沙盘的立体模型各点的曲面特征，将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象，具体为：先设计曲面特征的立体半色调算法，该曲面特征的立体半色调算法的原理是通过区域图像二值点的特定分布，来产生连续色调的错觉；因此，沙盘的喷绘点的视觉灰度值不仅与立体模型当前点的二值输出有关，同时与周围局部喷绘点的分布有紧密联系，需对喷绘点区域曲面的曲面特性进行提取，曲面面积的变化和曲面的弯曲程度有直接关系，则曲面的弯曲程度离散地通过立体模型每个点的曲率来表达；将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现。

2.根据权利要求1所述的一种测绘信息沙盘数据处理方法，其特征在于：所述高斯曲率的获得方式具体为：设曲面在P点处的两个主曲率为K1、K2，它们的乘积K称为曲面于该点P的高斯曲率；高斯曲率K的绝对值有明显的几何意义，把曲面上的顶点映射到单位球的球心，把法线的端点映射到球面上，即将曲面上的点与球面上的点建立了一种对应叫高斯映射；所述高斯曲率值有正负之分，代表着不同的物理意义：

①K>0,该点为椭圆点；

②K<0,该点为双曲点；

③K＝0,该点为平面点或抛物点；

其中，|K|值代表该点P所在曲面局部的弯曲程度，从高斯曲率的几何含义可得，|K|越大，该点所在局部曲面弯曲程度越厉害，在曲面局部面积一定的条件下，高斯映射面积越大，因此，利用高斯曲率描述局部曲面面积变化。

3.根据权利要求1所述的一种测绘信息沙盘数据处理方法，其特征在于：所述曲面特征的立体半色调算法的输入包括两部分：经过CMYK分色后的灰度图像和立体模型的数字高程模型数据DEM，该数字高程模型数据DEM用X，Y，Z规格网点组成的数据集；所述曲面特征的立体半色调算法基于相邻点算法中的误差分散法，在误差分散法的选择上，选取Floyd-Steinberg算法，将左上邻近四点作为误差分散项的输入；Floyd-Steinberg算法的输出包括当前点的二值输出以及右下相邻四点的误差项输出。

4.根据权利要求3所述的一种测绘信息沙盘数据处理方法，其特征在于：所述曲面特征的立体半色调算法具体为：首先通过沙盘的立体模型DEM数据得到各点高斯曲率，然后对高斯曲率进行归一化，乘上比例系数λ，得到立体半色调处理的曲率特征输入值，结合灰度图像当前点的灰度值，以及所述处理的左上四点邻近点的误差项，通过Floyd-Steinberg算子得到当前点的立体半色调输出以及右下未处理的四邻近点误差分散项；遍历完成图像所有点后，得到立体半色调处理输出图像。

5.根据权利要求4所述的一种测绘信息沙盘数据处理方法，其特征在于：所述将高斯曲率引入到曲面特征的立体半色调算法的误差项中，来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象具体为：将Floyd-Steinberg算法从图像的左上角开始计算，计算路径由左向右，由上至下；假定灰度图像取值范围从b到w，灰度图像中间值t＝(b+w)/2；设灰度图中当前像素的灰度为g，误差值为e，则半色调图像对应像素的输出如下：

如果g>t,则该点像素为w,e＝g-w；

如果g<＝t,则该点像素为b,e＝g-t；

对于该点产生的e，以空间向量角α，β，γ，δ的比例传递给右方、左下、下方、右下的像素，其中α+β+γ+δ＝1得到误差分散项；

Floyd-Steinberg算子表示如式(3.4)所示，#代表当前像素点：

由上式可得到归一化误差高斯曲率分布E_k(u，v)，其中u,v表示图像中的点坐标，乘以比例系数λ，得到高斯曲率误差补偿λ*E_k(u，v)；λ的取值依据图像的平均灰度值调整，取值越大，得到的半色调图像灰度均值越低，意味着着色点的增加，曲率补偿越明显；结合Floyd-Steinberg立体半色调处理算法，将该量化误差代入到曲面特征的立体半色调算法的误差分散项中，对由于曲面面积变化引起的颜色失真进行补偿，从而来弥补由于立体曲面比二维平面喷绘面积增大导致的颜色变淡现象。