CN110276839A - 一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法 - Google Patents

一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,具体包括以下步骤:S1:以瓦片为单位,依据实景三维模型中几何表面中三角形顶点与边之间的拓扑连接关系进行空间初始聚类;S2:基于初始聚类结果,合并瓦片接边聚类对象,得到表面几何模型的最终聚类结果;S3:根据步骤S2得到的最终聚类结果,提取场景表面初始地形;S4:将步骤S2得到的每一个聚类对象与场景表面初始地形进行可视通透验证,区分底部碎片,最终得到去除底部碎片的实景三维数据。本发明提出的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,能够实现三维场景底部碎片的去除,操作简单方便。

Description

一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法。
背景技术
在实景三维自动化生产过程中,由于密集匹配方法不可避免的产生错误匹配,且分瓦片并行处理的模式使得可视性验证不完全,导致最终生成的三维场景底部出现碎片现象,影响最终的场景呈现效果。
发明内容
为了克服现有技术的上述不足,本发明提出了一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,解决现有三维场景底部出现碎片的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,具体包括以下步骤:
S1:以瓦片为单位,依据实景三维模型中几何表面中三角形顶点与边之间的拓扑连接关系进行空间初始聚类;
S2:基于初始聚类结果,合并瓦片接边聚类对象,得到表面几何模型的最终聚类结果;
S3:根据步骤S2得到的最终聚类结果,提取场景表面初始地形;
S4:将步骤S2得到的每一个聚类对象与场景表面初始地形进行可视通透验证,区分底部碎片,最终得到去除底部碎片的实景三维数据。
进一步的,S1中空间初始聚类的具体步骤包括:
S11:定义一个三角形表面几何模型为M=M=(V,E),其中V={vi|i=1,2,...,n}表示模型中的几何点集合,E={ej|j=1,2,...,m}表示点与点之间的几何拓扑关系集合;
S12:从几何模型M中选取任意未被标记为处理的顶点vi作为初始种子点,并标记为使用;
S13:获取vi一层邻域内标记为未处理的所有顶点,并标记为处理状态,并以邻域顶点作为种子点,获取其邻域内标记为未处理的所有顶点;
S14:迭代步骤S13,直至无未处理顶点可添加,此聚类结果为P={V,E};
S15:重复步骤S12-S14,得到表面几何模型M的初始聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
进一步的,S2中合并接边聚类对象的具体步骤包括:
S21:从S15得到的初始聚类结果C中,选取与瓦片接边相关的聚类结果,形成集合C′={P′1,P′2,...,P′m};
S22:从集合C′中任意选取P′i作为种子点并标记为处理,计算其与其他任意对象P′j之间的距离,如果距离小于一定阈值,则认为两个对象相邻接,将P′j合并至P′i,P′j标记为处理。同时,合并后,重新计算P′i与其他任意对象之间的距离;
S23:重复步骤S32直至无聚类对象可合并,得到表面几何模型M的最终聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
进一步的,步骤S22中,P′i中每一个顶点与P′j中每一个顶点之间的最小欧式距离作为两个聚类对象之间的距离;距离阈值为组成表面几何模型M三角形平均边长的三分之一。
进一步的,S3中,提取场景表面初始地形的具体步骤包括:
S31:将模型数据划分成一定尺寸的网格,选取网格中模型顶点最低点V作为地面点并构建初始地形;
S32:将未添加到三角网地形中的其余模型顶点进行判断,查找顶点a所在初始地形中的三角形t,判断顶点a到三角形t的距离是否满足距离阈值;如果满足距离阈值,再判断顶点a与三角形t三个顶点连线与三角形平面之间的最小夹角;如果夹角满足阈值,添加点a到t中,进行加密;
S33:迭代步骤S32,直到不再有新的点可添加,得到从表面模型中分离出地表地形的三角网集合T={ti,|i=1,2,...,n}。
进一步的,S4中,可视通透验证的具体步骤为:
S41:获取步骤S2中每一个聚类对象P中具有最高点坐标
S42:将V与视点Vvis进行连接,形成线段,与由三角网构成的地形表面T={ti,|i=1,2,...,n}中每一个三角形t={Vi|i=1,2,3}进行求交操作,具体包括:计算V与视点Vvis组成的直线与三角形t组成的三维平面之间的交点Vc,如果存在交点,则该聚类对象为底部碎片;
S43:依次判断每一个聚类对象,最终得到去除底部碎片的三维数据。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
本发明提出的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,能够实现三维场景底部碎片的去除,操作简单方便。
附图说明
图1为本发明实施例所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法的流程图;
图2为本发明实施例所述的顶点v及其一层邻域的示意图;
图3为本发明实施例所述的可视通透验证的原理图。
具体实施方式
展示一下实例来具体说明本发明的某些实施例,且不应解释为限制本发明的范围。对本发明公开的内容可以同时从材料、方法和反应条件进行改进,所有这些改进,均应落入本发明的的精神和范围之内。
如图1所示的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,具体包括以下步骤:
S1:以瓦片为单位,依据实景三维模型中几何表面中三角形顶点与边之间的拓扑连接关系进行空间初始聚类;
S2:基于初始聚类结果,合并瓦片接边聚类对象,得到表面几何模型的最终聚类结果;
S3:根据步骤S2得到的最终聚类结果,提取场景表面初始地形;
S4:将步骤S2得到的每一个聚类对象与场景表面初始地形进行可视通透验证,区分底部碎片,最终得到去除底部碎片的实景三维数据。
在本实施例中,S1中空间初始聚类的具体步骤包括:
S11:定义一个三角形表面几何模型为M=M=(V,E),其中V={vi|i=1,2,...,n}表示模型中的几何点集合,E={ej|j=1,2,...,m}表示点与点之间的几何拓扑关系集合;定义顶点v及其n层邻域为Neighborn(v),其中,n层邻域是指任意顶点到当前顶点所要通过最短路径中最大边的数量,图2所示为顶点v的一层邻域,多层邻域可以根据上一层的结果采用单层递归的方法获取;
S12:从几何模型M中选取任意未被标记为处理的顶点vi作为初始种子点,并标记为使用;
S13:获取vi一层邻域内标记为未处理的所有顶点,并标记为处理状态,并以邻域顶点作为种子点,获取其邻域内标记为未处理的所有顶点;
S14:迭代步骤S13,直至无未处理顶点可添加,此聚类结果为P={V,E};
S15:重复步骤S12-S14,得到表面几何模型M的初始聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
在本实施例中,S2中合并接边聚类对象的具体步骤包括:
S21:从S15得到的初始聚类结果C中,选取与瓦片接边相关的聚类结果,形成集合C′={P′1,P′2,...,P′m};
S22:从集合C′中任意选取P′i作为种子点并标记为处理,计算其与其他任意对象P′j之间的距离,如果距离小于一定阈值,则认为两个对象相邻接,将P′j合并至P′i,P′j标记为处理。同时,合并后,重新计算P′i与其他任意对象之间的距离;
S23:重复步骤S32直至无聚类对象可合并,得到表面几何模型M的最终聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
在本实施例中,步骤S22中,P′i中每一个顶点与P′j中每一个顶点之间的最小欧式距离作为两个聚类对象之间的距离;距离阈值为组成表面几何模型M三角形平均边长的三分之一。
在本实施例中,S3中,提取场景表面初始地形的具体步骤包括:
S31:将模型数据划分成一定尺寸的网格,选取网格中模型顶点最低点V作为地面点并构建初始地形;
S32:将未添加到三角网地形中的其余模型顶点进行判断,查找顶点a所在初始地形中的三角形t,判断顶点a到三角形t的距离是否满足距离阈值;如果满足距离阈值,再判断顶点a与三角形t三个顶点连线与三角形平面之间的最小夹角;如果夹角满足阈值,添加点a到t中,进行加密;
S33:迭代步骤S32,直到不再有新的点可添加,得到从表面模型中分离出地表地形的三角网集合T={ti,|i=1,2,...,n}。
可视通透验证的原理见图3所示,在本实施例中,S4中,可视通透验证的具体步骤为:
S41:获取步骤S2中每一个聚类对象P中具有最高点坐标
S42:将V与视点Vvis进行连接,形成线段,与由三角网构成的地形表面T={ti,|i=1,2,...,n}中每一个三角形t={Vi|i=1,2,3}进行求交操作,具体包括:计算V与视点Vvis组成的直线与三角形t组成的三维平面之间的交点Vc,如果存在交点,则该聚类对象为底部碎片;
S43:依次判断每一个聚类对象,最终得到去除底部碎片的三维数据。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1:以瓦片为单位,依据实景三维模型中几何表面中三角形顶点与边之间的拓扑连接关系进行空间初始聚类;
S2:基于初始聚类结果,合并瓦片接边聚类对象,得到表面几何模型的最终聚类结果;
S3:根据步骤S2得到的最终聚类结果,提取场景表面初始地形;
S4:将步骤S2得到的每一个聚类对象与场景表面初始地形进行可视通透验证,区分底部碎片,最终得到去除底部碎片的实景三维数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,S1中空间初始聚类的具体步骤包括:
S11:定义一个三角形表面几何模型为M=M=(V,E),其中V={vi|i=1,2,...,n}表示模型中的几何点集合,E={ej|j=1,2,...,m}表示点与点之间的几何拓扑关系集合;
S12:从几何模型M中选取任意未被标记为处理的顶点vi作为初始种子点,并标记为使用;
S13:获取vi一层邻域内标记为未处理的所有顶点,并标记为处理状态,并以邻域顶点作为种子点,获取其邻域内标记为未处理的所有顶点;
S14:迭代步骤S13,直至无未处理顶点可添加,此聚类结果为P={V,E};
S15:重复步骤S12-S14,得到表面几何模型M的初始聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
3.根据权利要求2所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,S2中合并接边聚类对象的具体步骤包括:
S21:从S15得到的初始聚类结果C中,选取与瓦片接边相关的聚类结果,形成集合C′={P′1,P′2,...,P′mm};
S22:从集合C′中任意选取P′i作为种子点并标记为处理,计算其与其他任意对象P′j之间的距离,如果距离小于一定阈值,则认为两个对象相邻接,将P′j合并至P′i,P′j标记为处理。同时,合并后,重新计算P′i与其他任意对象之间的距离;
S23:重复步骤S32直至无聚类对象可合并,得到表面几何模型M的最终聚类结果C={P1,P2,...,Pn}。
4.根据权利要求3所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,步骤S22中,P′i中每一个顶点与P′j中每一个顶点之间的最小欧式距离作为两个聚类对象之间的距离;距离阈值为组成表面几何模型M三角形平均边长的三分之一。
5.根据权利要求3所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,S3中,提取场景表面初始地形的具体步骤包括:
S31:将模型数据划分成一定尺寸的网格,选取网格中模型顶点最低点V作为地面点并构建初始地形;
S32:将未添加到三角网地形中的其余模型顶点进行判断,查找顶点a所在初始地形中的三角形t,判断顶点a到三角形t的距离是否满足距离阈值;如果满足距离阈值,再判断顶点a与三角形t三个顶点连线与三角形平面之间的最小夹角;如果夹角满足阈值,添加点a到t中,进行加密;
S33:迭代步骤S32,直到不再有新的点可添加,得到从表面模型中分离出地表地形的三角网集合T={ti,|i=1,2,...,n}。
6.根据权利要求5所述的一种基于实景三维数据的底部碎片去除方法,其特征在于,S4中,可视通透验证的具体步骤为:
S41:获取步骤S2中每一个聚类对象P中具有最高点坐标V={VZ=max{Vz i,Vi∈P}};
S42:将V与视点Vvis进行连接,形成线段,与由三角网构成的地形表面T={ti,|i=1,2,...,n}中每一个三角形t={Vi|i=1,2,3}进行求交操作,具体包括:计算V与视点Vvis组成的直线与三角形t组成的三维平面之间的交点Vc,如果存在交点,则该聚类对象为底部碎片;
S43:依次判断每一个聚类对象,最终得到去除底部碎片的三维数据。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116188719A (zh) * 2023-04-27 2023-05-30 中地云智慧科技有限公司 一种实景三维数据的碎片去除方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11512894A (ja) * 1995-09-13 1999-11-02 サイデル・テクノロジーズ・リミテッド 一連の映像内に画像を差込むための方法及び装置
WO2006115716A2 (en) * 2005-04-05 2006-11-02 Sunfish Studio, Llc System and method of visible surface determination in computer graphics using interval analysis
CN107862735A (zh) * 2017-09-22 2018-03-30 北京航空航天大学青岛研究院 一种基于结构信息的rgbd三维场景重建方法
CN108090960A (zh) * 2017-12-25 2018-05-29 北京航空航天大学 一种基于几何约束的目标重建方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11512894A (ja) * 1995-09-13 1999-11-02 サイデル・テクノロジーズ・リミテッド 一連の映像内に画像を差込むための方法及び装置
WO2006115716A2 (en) * 2005-04-05 2006-11-02 Sunfish Studio, Llc System and method of visible surface determination in computer graphics using interval analysis
CN107862735A (zh) * 2017-09-22 2018-03-30 北京航空航天大学青岛研究院 一种基于结构信息的rgbd三维场景重建方法
CN108090960A (zh) * 2017-12-25 2018-05-29 北京航空航天大学 一种基于几何约束的目标重建方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116188719A (zh) * 2023-04-27 2023-05-30 中地云智慧科技有限公司 一种实景三维数据的碎片去除方法
CN116188719B (zh) * 2023-04-27 2023-11-17 中地云智慧科技有限公司 一种实景三维数据的碎片去除方法

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