CN113470177A - 一种gis系统中三维模型几何自适应简化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，包括：S1：输入三维模型数据；S2：对所述三维模型数据进行分类概算，统计三维模型中点到平面距离，并求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P；判断P与预设阈值P min 的关系，若P小于P min ，则进入步骤S3；否则进入步骤S4；S3：合并同平面三角形，进行最简剖分；S4：进行格网聚合，得到聚合后的三角面，并输出最终三维模型数据。本发明的有益效果是：不需要过多的人工干预和人工建模,极大的降低了人力的资源；大大提高格网聚合速度，从而提高简化的效率,真正意义上做到了效率优化；避免了过多的特征丢失,保证了数据的简化质量。

Description

一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法
技术领域
本发明涉及GIS图像处理领域，尤其涉及一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法。
背景技术
地理信息系统GIS（Geographic Information System ）目前越来越多使用三维数据来对现实世界进行表达，特别近年来智慧城市，数字孪生，虚拟现实等热点概念下，三维已是事实的大势所趋，而其中三维模型数据又是这类应用的基础. 传统三维应用行业三维模型精度非常高，数据可能最多几百GB，常规应用一般几十G，例如目前BIM，游戏，仿真等领域都属于强三维领域，在三维上目前有较成熟的应用与成果，与以上行业不同的是，GIS行业的三维模型数据体量非常巨大，应用难度较大，例如某一个区的智慧城市实景三维建设项目仅模型数据就有500G+，如果全市，全省需要建设体量至少上TB级别，这种体量不管是显示还是做空间分析，将会是一个及其耗时的过程，所以业内常用做法就是将模型做简化，根据不同的显示比例做不同粗细粒度的简化，用以减少数据的当前使用量。
目前常见的三维模型几何简化方法有QEM(Quadric Error Mactrics，二次误差测度)，QEM方法核心思想是基于三维模型中顶点之间的几何距离误差来缩减模型顶点，因为基于距离判定作为阈值，它会类似二维简化一样将密集点分布为近似平均分布，所以平均简化的结果往往不尽人意，虽此类简化一定程度上减少了数据的体量，但是难免简化效果不能满足GIS行业的实际要求。
发明内容
本发明旨在设计一种自适应的简化方法，在模型数据进行简化的同时判定不同的分类，进而采用特定的简化流程达到简化不同分类模型的目的，用以适用GIS行业的大规模三维模型批量简化。
本发明的目的在于解决以下问题：
1、同平面内部点不会完全去掉问题：模型某一区域有多个的顶点位于同一平面，它也会均匀分布删除顶点，不能达到最简简化效果，即内部点不会完全去掉，而是根据简化距离动态减少，但是永远不会降为人眼判别的最小值；
2、降低模型细节特征丢失率: 当模型的简化到一定程度后, 某些重要特征细节会严重丢失, 这会降低模型质量,严重影响可视化效果；
本发明提供一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，包括以下步骤：
S1：输入三维模型数据；
S2：对所述三维模型数据进行分类概算，统计三维模型中点到平面距离，并求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P；判断P与预设阈值P min 的关系，若P小于P min ，则进入步骤S3；否则进入步骤S4；
S3：合并同平面三角形，进行最简剖分；
S4：进行格网聚合，得到聚合后的三角面，并输出最终三维模型数据。
进一步地，步骤S2中求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P的具体过程为：
S21：将三维模型用几何线性表示为M=(V,F),其中V是三维模型中所有顶点坐标,V={v i :1<=v i<n v }；F是顶点的三角形集合，用于存储V中顶点索引F{f j :1<= f j <=n f }；f j 表示三维模型中的某一个三角形；V中点数的总数记为V C ；三角面总数记为F C ；此三维模型包括一个外包矩形box，其中外包矩形box内的任意一个点的三维坐标为(x,y,z)，x坐标的取值为[X min ,X max ]；y坐标的取值为[Y min ,Y max ]；z坐标的取值为[Z min ,Z max ]；X min ,X max 分别表示外包矩形box的x坐标最小和最大取值；Y min ,Y max 分别表示外包矩形box的y坐标的最小和最大取值；Z min ,Z max 分别表示外包矩形box的z坐标的最小和最大取值；
S22：从三维模型中的某一个三角形f j 出发，统计与此三角形的共边三角形的另外一点到此三角形平面的距离；若距离小于预设的距离阈值d，则认为三角形f j 与其共边三角形共面，权值记为K，且共面属性记为K j ；否则权值为0，表示不共面；依次循环所有未计算三角面的共面权值，若共面属性为K j 的共有n个共面三角形，则该属性的所有共面三角形的权值记为n*K，并求出所有共面三角形权值和总数三角面的相对比值，记为P j =n*K/FC；
依次循环，直至求出所有三角形的共面属性及相对比值，其中P=[P 1 ,P 2 ,...,P j ,...,P m ]，其中m为共面属性的总个数。
进一步地，步骤S2中，P min 的计算式具体为：
P min =d/[min(min(X max -X min , Y max -Y min ),Z max - Z min )]
其中，d根据屏幕显示分辨率的地理距离进行预设。
进一步地，步骤S3具体为：
S31：将F中所有共面属性相同的面，合并成一个面，得到新的多边形；
S32：将新的多边形采用Delaunay三角剖分算法，得到剖分后的三维模型。
步骤S4具体为：
S41：将剖分后的三维模型按八叉树格网平均划分所有顶点，使所有顶点都落在格网内；
S42：若落在单个格网内的顶点数超过了单个格网点数阈值，则采用递归八叉树继续进行划分，直至所有单个格网内的顶点都符合其点数阈值；
S43：聚合各格网内的点形成三角格网集合，并更新三维模型，得到最终的三维模型数据。
本发明提供的有益效果是：
1、在模型简化的过程中，单独提出分类的方法，将不同的模型按照分类进行不同的前期处理, 这可以避免单一传统算法对当前GIS三维模型数据简化造成的不适应问题,此为一个自适应流程,不需要过多的人工干预和人工建模,极大的降低了人力的资源。
2、通过合并同面三角形的预处理，使得后期简化算法大大降低了三角形数量, 进而在最后格网聚合简化算法中可以更加少的划分格网的数量, 这可以大大提高格网聚合速度,从而提高简化的效率,真正意义上做到了效率优化。
格网聚合简化通过递归划分最小单元格网可以极大的保证数据的质量, 避免了过多的特征丢失,保证了数据的简化质量。
附图说明
图1是传统QEM方法在一种情况下的简化示意图；
图2是传统QEM方法在另一种情况下的简化示意图；
图3是本发明一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法的流程示意图；
图4是一个obj的格式模型；
图5是obj格式的简化模型示意图；
图6是二维空间中多点共线示意图；
图7是三维空间多点共面示意图；
图8是剖分方法的演示示意图；
图9是格网划分的二维视图；
图10是格网递归划分示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
为更好解释本发明创新点，先将传统方法的处理过程解释如下；
请参考图1，图1是传统QEM方法简化过程；
QEM对顶点的处理将A和B点合并为P点,如此虽然达到简化的目的但是三维空间内另外一个重要简化标准是减少三角形的数量，如果以下几个三角形同处一个平面将达不到减少三角形数量的目的，也就无法达到简化的目的：减轻三维渲染引擎的压力。
另外如果A，B是模型特征点，减少特征点将极大影响模型质量，降低模型与原有精细模型的相似度。例如假如A，B的高程比其他点都要高很多，A，B简化后将会导致P点极为的尖锐, 甚至扩大距离阈值, 可能P点也会被消除掉,类似图2；
所以本发明目的即解决以下问题:
1、同平面内部点不会完全去掉问题：模型某一区域有多个的顶点位于同一平面,它也会均匀分布删除顶点，不能达到最简简化效果, 即内部点不会完全去掉，而是根据简化距离动态减少，但是永远不会降为人眼判别的最小值。
2、降低模型细节特征丢失率：当模型的简化到一定程度后，某些重要特征细节会严重丢失，这会降低模型质量,严重影响可视化效果。
请参考图3，图3是一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法的流程示意图；
S1：输入三维模型数据；
S2：对所述三维模型数据进行分类概算，统计三维模型中点到平面距离，并求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P；判断P与预设阈值P min 的关系，若P小于P min ，则进入步骤S3；否则进入步骤S4；P min 的计算式具体为：
P min =d/[min(min(X max -X min , Y max -Y min ),Z max - Z min )]
其中，d根据屏幕显示分辨率的地理距离进行预设。
如果P值越小,可以概要的说明此模型共面的三角面越多，反之越少。P值的大小跟d成线性关系,d值越大P值越小,d值越小,P值越大；
步骤S2中求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P的具体过程为：
S21：将三维模型用几何线性表示为M=(V,F),其中V是三维模型中所有顶点坐标,V={v i :1<=v i<n v }；F是顶点的三角形集合，用于存储V中顶点索引F{f j :1<= f j <=n f }；f j 表示三维模型中的某一个三角形；V中点数的总数记为V C ；三角面总数记为F C ；此三维模型包括一个外包矩形box，其中外包矩形box内的任意一个点的三维坐标为(x,y,z)，x坐标的取值为[X min ,X max ]；y坐标的取值为[Y min ,Y max ]；z坐标的取值为[Z min ,Z max ]；X min ,X max 分别表示外包矩形box的x坐标最小和最大取值；Y min ,Y max 分别表示外包矩形box的y坐标的最小和最大取值；Z min ,Z max 分别表示外包矩形box的z坐标的最小和最大取值；
为了更好的解释说明，请参考图4，图4是一个obj的格式模型。请从参考图4，以图4为例说明了各参数意义；
图4中，从上至下排列的v，即为各个顶点坐标，从v 1、v 2，直至最后一个顶点n v ；下方f即为不同顶点组成的三角形f 1 、f 2、直至n f ；
图4仅为示例，一个更加简化、方便理解的模型可以参考图5，图5是obj格式的简化模型示意图。
图5中最左侧展示了三维模型的各个顶点v 1 -v 8 ；中间部分透视展示了其结构，由不同的顶点构成不同的面，进而形成三维模型；图5中最右侧为三维转化为2维的示意图，其展示了不同顶点构成不同面的连接关系。
S22：从三维模型中的某一个三角形f j 出发，统计与此三角形的共边三角形的另外一点到此三角形平面的距离；若距离小于预设的距离阈值d，则认为三角形f j 与其共边三角形共面，权值记为K，且共面属性记为K j ；否则权值为0，表示不共面；依次循环所有未计算三角面的共面权值，若共面属性为K j 的共有n个共面三角形，则该属性的所有共面三角形的权值记为n*K，并求出所有共面三角形权值和总数三角面的相对比值，记为P j =n*K/FC；
依次循环，直至求出所有三角形的共面属性及相对比值，其中P=[P 1 ,P 2 ,...,P j ,...,P m ]，其中m为共面属性的总个数。
以上共面方法和二维点共线核心类似,但扩充到了三维空间：例如多点共线,请参考图6，图6是二维空间中，多点共线示意图：
图6中，虚线上p0-p5点都到p0-p5形成的直线有一定距离阈值, 如果阈值都比p1,p2,p3 到d(p0-p5)大, 那么共线结果就是一条过p0p5的直线, |p2h2| < d < |p1h2| 则为折线。
对应的三维共面原理请参考图7，图7是三维空间多点共面示意图。
假设v1v2v3确定一平面,其相邻的三个三角形[v1v2v4],[v2v3v5][v1v3v6]到[v1v2v3]的距离为v4h3,v6h2,v5h1,如都小于距离阈值d则权值记为K=1,n=4, P=1; 如v6h2大于d, 则 k=1,n=3 P=0.75, k=2,n=1,P=0.25；.
S3：合并同平面三角形，进行最简剖分；
步骤S3具体为：
S31：将F中所有共面属性相同的面，合并成一个面，得到新的多边形；
具体来说，将共面属性K 1 的三角形，合并成一个面；K 2 的三角形合并成另一个面，...，K i 的三角形合并成一个面...直至将共面属性K m 的三角形，合并成最后一个面；
因为同一共面属性中所有点属于同一个平面, 所以此合并面的算法可以近似等同于一个常规的二维凸包计算，如果所有K i 中的点都不是X,Y,Z 三个平面则将所有点投影至某一平面做二维凸包计算即可, 如果属于X轴,Y轴, Z轴平面则直接在此平面计算二维凸包即可, 根据此凸包多边形对原有M=(V,F) 中被包含得三角形做包含剔除即可完全剔除平面内得所有重复三角形。
S32：将新的多边形采用Delaunay三角剖分算法，得到剖分后的三维模型。
本发明中直接使用常规得Delaunay三角剖分算法得到M′=(V′,F′), 对M′和M做集合并运算得到新得M=(V,F), 剖分方法为常规计算机算法本专利不做详细讲解,只需要将同平面的坐标点使用二维的方法剖分即可, 剖分完再将坐标高度值复原即可。这里仅作基本演示。请参考图8，图8是剖分方法的演示示意图；
其中A,B点将从V中删除,以及A,B相关联的F三角形也会删除, 新增加图4中右边三个三角形的索引到F集合。
对于传统算法会将A,B合并形成新的5个三角形(如图1所示)，而本发明中同面合并则直接将5个三角形合并为3个,相比于未简化的三角形个数从7减少为3大大减少了面数。
S4：进行格网聚合，得到聚合后的三角面，并输出最终三维模型数据。
步骤S4具体为：
S41：将剖分后的三维模型按八叉树格网平均划分所有顶点，使所有顶点都落在格网内；请参考图9，图9是格网划分的二维视图；
为了方便理解, 格网划分使用八叉树索引在二维平面的投影作为示例图；格网划分可以将所有三角形顶点落入格网平面, 然后根据格网大小对格网内的点进行聚合，即可完成规则格网的八叉树格网划分。
S42：若落在单个格网内的顶点数超过了单个格网点数阈值，则采用递归八叉树继续进行划分，直至所有单个格网内的顶点都符合其点数阈值；
具体的说，有时候落入单个格网数据过大,本发明根据单个格网点数阈值, 将点数落入比此阈值多的格网继续递归八叉树划分,直到所有格网顶点都符合单个格网点数阈值,此方法只对点过多格网进行划分,这可以有效降低模型聚合时候的特征丢失,提高了模型的数量。请参考图10所示，图10中中间格网将继续划分为4个格网, 保证两边了格网的特征与又有顶点位置相对相似；
S43：聚合各格网内的点形成三角格网集合，并更新三维模型，得到最终的三维模型数据。
本发明的有益效果是：
1、在模型简化的过程中，单独提出分类的方法，将不同的模型按照分类进行不同的前期处理, 这可以避免单一传统算法对当前GIS三维模型数据简化造成的不适应问题,此为一个自适应流程,不需要过多的人工干预和人工建模,极大的降低了人力的资源。
2、通过合并同面三角形的预处理，使得后期简化算法大大降低了三角形数量, 进而在最后格网聚合简化算法中可以更加少的划分格网的数量, 这可以大大提高格网聚合速度,从而提高简化的效率,真正意义上做到了效率优化。
3、格网聚合简化通过递归划分最小单元格网可以极大的保证数据的质量, 避免了过多的特征丢失,保证了数据的简化质量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：输入三维模型数据；
S2：对所述三维模型数据进行分类概算，统计三维模型中点到平面距离，并求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P；判断P与预设阈值P min 的关系，若P小于P min ，则进入步骤S3；否则进入步骤S4；
S3：合并同平面三角形，进行最简剖分；
S4：进行格网聚合，得到聚合后的三角面，并输出最终三维模型数据。
2.如权利要求1所述的一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，其特征在于：步骤S2中求出所有共面权值和总数三角面的相对比值P的具体过程为：
S21：将三维模型用几何线性表示为M=(V,F),其中V是三维模型中所有顶点坐标,V={v i :1<=v i<n v }；F是顶点的三角形集合，用于存储V中顶点索引F{f j :1<= f j <=n f }；f j 表示三维模型中的某一个三角形；V中点数的总数记为V C ；三角面总数记为F C ；此三维模型包括一个外包矩形box，其中外包矩形box内的任意一个点的三维坐标为(x,y,z)，x坐标的取值为[X min ,X max ]；y坐标的取值为[Y min ,Y max ]；z坐标的取值为[Z min ,Z max ]；X min ,X max 分别表示外包矩形box的x坐标最小和最大取值；Y min ,Y max 分别表示外包矩形box的y坐标的最小和最大取值；Z min ,Z max 分别表示外包矩形box的z坐标的最小和最大取值；
S22：从三维模型中的某一个三角形f j 出发，统计与此三角形的共边三角形的另外一点到此三角形平面的距离；若距离小于预设的距离阈值d，则认为三角形f j 与其共边三角形共面，权值记为K，且共面属性记为K j ；否则权值为0，表示不共面；依次循环所有未计算三角面的共面权值，若共面属性为K j 的共有n个共面三角形，则该属性的所有共面三角形的权值记为n*K，并求出所有共面三角形权值和总数三角面的相对比值，记为P j =n*K/FC；
依次循环，直至求出所有三角形的共面属性及相对比值，其中P=[P 1 ,P 2 ,...,P j ,...,P m ]，其中m为共面属性的总个数。
3.如权利要求2所述的一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，其特征在于：步骤S2中，P min 的计算式具体为：
P min =d/[min(min(X max -X min , Y max -Y min ),Z max - Z min )]
其中，d根据屏幕显示分辨率的地理距离进行预设。
4.如权利要求2所述的一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，其特征在于：步骤S3具体为：
S31：将F中所有共面属性相同的面，合并成一个面，得到新的多边形；
S32：将新的多边形采用Delaunay三角剖分算法，得到剖分后的三维模型。
5.如权利要求4所述的一种GIS系统中三维模型几何自适应简化方法，其特征在于：步骤S4具体为：
S41：将剖分后的三维模型按八叉树格网平均划分所有顶点，使所有顶点都落在格网内；
S42：若落在单个格网内的顶点数超过了单个格网点数阈值，则采用递归八叉树继续进行划分，直至所有单个格网内的顶点都符合其点数阈值；
S43：聚合各格网内的点形成三角格网集合，并更新三维模型，得到最终的三维模型数据。
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