CN113593031A - 顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,包括以下步骤:步骤一:将城市三维模型数据进行分层分块进行多尺度TIN建模:S1:对城市三维模型数据进行数据组织;S2:参照CityGML标准规范,分为五级LOD层次;S3:构建不规则三角网TIN;S4:TIN分块编码;步骤二:从宏观层次、中观层次、微观层次的角度,在多尺度约束下进行局部特征度评价模型构建;步骤三:在该研究中,基于局部特征度来标记模型加载顺序,采用传输流媒体的实时传输协议(RTP)用于渐进传输,对于局部特征度高的局部区域甚至跨层级表达,本发明结构设计合理,便于实现当前城市三维模型渐进式传输方法在多尺度下局部特征表达突出、没有绘制相对延后,且缩短用户有效等待时间。
Description
技术领域
本发明涉及城市三维模型的可视化技术领域,具体涉及一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法。
背景技术
随着新一代信息技术的迅速发展,我国测绘信息化体系建设快速推进,泛在地理信息采集手段也更为多样化。由于人们对地理空间不同层次的认知需要,需提供不同种类、不同尺度或不同详细程度的数据。因此,空间数据的多尺度表达、分析与处理成为了当前地理信息科学领域理论与方法的热点邻域。
对于城市三维模型的可视化这一技术方向,主要有以下技术方法:
(1)基于自适应空间划分的HLOD动态调度:依据建筑物的位置和形状,用自适应四叉树对复杂三维城市场景进行不同层次和粒度的划分;
(2)对象离散化加载:构建两层LOD结构,在大范围浏览时采用最粗一级数据量很少的模型和元数据,在局部聚焦时调度原始模型,通过将几何、纹理以及材质离散存储进行渐进调度;
(3)基于对象重要性的细节层次模型动态调度:构建“地标-骨架-细节”3级场景细节层次;
(4)基于局部特征度的多分辨率网格模型渐进传输:优先传输、恢复棱边、凹痕、尖端、褶皱等较多的特征区域,甚至特征明显区域实现跨分辨率层级优先传输;
(5)基于视点移动的集群并行运算和基于局部渲染的高精度模型自适应展示的方法。
可以看出,城市三维模型可视化一般是通过构建多分辨率化简模型并存储化简过程中的增量信息,传输时进行化简逆过程,逐层恢复原始模型,从而实现整体城市三维模型从粗略到复杂的渐进传输。
城市三维模型中,人们对于复杂度越高的部分,越需要仔细的观察,就越需要更多的细节信息,而当前城市三维模型渐进式传输方法在多尺度下局部特征表达不突出、绘制相对延后,用户有效等待时间并未缩短,为此,我们提出一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题,提供一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,从而实现当前城市三维模型渐进式传输方法在多尺度下局部特征表达突出、没有绘制相对延后,且缩短用户有效等待时间,甚至跨层级表达。
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明是通过以下技术方案实现:
一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,包括以下步骤:
步骤一:将城市三维模型数据进行分层分块进行多尺度TIN建模:
S1:对城市三维模型数据进行数据组织;
S2:参照CityGML标准规范,分为LOD0、LOD1、LOD2、LOD3和LOD4五级LOD层次;
S3:构建不规则三角网TIN;
S4:TIN分块编码;
步骤二:从宏观层次、中观层次、微观层次的角度,在多尺度约束下进行局部特征度评价模型构建:
S5:在三维场景的宏观尺度下,在整体上向浏览者直观地表达出城市模型的分布特征,城市三维模型分布密度越大的区域,含有的细节特征信息越多,采用空间分布模式作为局部特征度在宏观尺度下的衡量标准;
S6:中观尺度下,按照模型体积这一视觉变量进行排序,将城市三维模型渐进式表达,使得优先突出用户关注和重要性高的的地物信息,减少冗余信息的表达,有利于优化模型渲染时的资源配置和提高模型显示速度,保证三维模型的表达效果,综上,可通过计算模型体积比以进行衡量;
其中:v为计算的当前三维模型体积;
S7:微观尺度下,局部特征度由顶点曲率和局部区域面积加权综合计算。通常,顶点曲率在三维模型的均匀区域较小,在三维模型折痕、拐点等特征区域较大,该顶点的细节特征越明显。先计算误差代价与顶点曲率的乘积,再计算乘积与该顶点的邻接局部区域面积之比,结果值越小则局部特征度越小;
步骤三:在该研究中,基于局部特征度来标记模型加载顺序,采用传输流媒体的实时传输协议(RTP)用于渐进传输,对于局部特征度高的局部区域甚至跨层级表达。
优选地,所述S3中,以LOD1层次下的四个顶点组成的两个三角形为原始Delaunay网,针对金字塔的每一层级,利用贪心插入法不断的向该层的不规则三角网中插入顶点,直到小于该层级规定的误差容差。
优选地,所述S4中,遍历每一层级中TIN瓦片分块,瓦片关键字采用金字塔常用的层行列编码方式,对切割后的TIN块进行编码输出。
优选地,所述S5中,首先,基于道路网分区提取了具有线性特征的三维模型,其次,计算提取的三维模型在TIN分区的分布密度。
优选地,所述提取线性特征三维模型的算法步骤如下:
1)城市三维模型抽象化:由于着重要求的是城市三维模型分布在各分区的数量,并且为了提高运算效率,所以需要对模型进行抽象化,重点保留三维模型的最小包围盒及其体积、包围矩形;
2)分区连通图构建:以城市道路网为基础,将城市三维模型抽象对象划分为多个区域,然后两个顶点之间的代价以三维模型对象包围矩形中心的欧式距离作为计算依据,基于此,构建每个区域的对象连通图,并生成分区连通图的邻接矩阵;
3)科路斯卡儿算法创建最小生成树;
4)提取具有线性特征的城市三维模型,并根据分布在该尺度的TIN分区中的三维模型数量,计算各TIN分区的密度,计算方法如下:
其中,Ni为某不规则三角网分区中的具有线性特征的三维模型数量,Vi为该不规则三角网分区的面积。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
本发明结构设计合理,第一:通过将模型分块分层进行多尺度TIN建模,便于兼顾大范围场景与单体模型;
第二:在多尺度约束下,构建局部特征度评价模型,便于完善评价标准;
第三:针对每层的局部区域数据进行渐进式传输,优先加载传输局部特征度高的细节数据,提升传输效率和用户体验,甚至跨层级表达。
当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述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为本发明的总体设计图;
图2为本发明的LOD层次图表;
图3为本发明的多尺度TIN建模示意图;
图4为本发明的创建最小生成树的流程图;
图5为本发明的局部特征度评价模型构建示意图;
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1所示,一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,包括以下步骤:
步骤一:将城市三维模型数据进行分层分块进行多尺度TIN建模:
S1:对城市三维模型数据进行数据组织;
S2:参照CityGML标准规范,分为LOD0、LOD1、LOD2、LOD3和LOD4五级LOD层次(参看说明书附图图2);
S3:构建不规则三角网TIN:以LOD1层次下的四个顶点组成的两个三角形为原始Delaunay网,针对金字塔的每一层级,利用贪心插入法不断的向该层的不规则三角网中插入顶点,直到小于该层级规定的误差容差,(多尺度TIN建模如图3所示);
S4:TIN分块编码:遍历每一层级中TIN瓦片分块,瓦片关键字采用金字塔常用的层行列编码方式,对切割后的TIN块进行编码输出;
步骤二:从宏观层次、中观层次、微观层次的角度,在多尺度约束下进行局部特征度评价模型构建(如图5所示):
S5:在三维场景的宏观尺度下,在整体上向浏览者直观地表达出城市模型的分布特征,城市三维模型分布密度越大的区域,含有的细节特征信息越多,采用空间分布模式作为局部特征度在宏观尺度下的衡量标准;首先,基于道路网分区提取了具有线性特征的三维模型,其次,计算提取的三维模型在TIN分区的分布密度;
提取线性特征三维模型的算法步骤如下:
1)城市三维模型抽象化:由于着重要求的是城市三维模型分布在各分区的数量,并且为了提高运算效率,所以需要对模型进行抽象化,重点保留三维模型的最小包围盒及其体积、包围矩形;
2)分区连通图构建:以城市道路网为基础,将城市三维模型抽象对象划分为多个区域,然后两个顶点之间的代价以三维模型对象包围矩形中心的欧式距离作为计算依据,基于此,构建每个区域的对象连通图,并生成分区连通图的邻接矩阵;
3)科路斯卡儿算法创建最小生成树(步骤如图4所示);
4)提取具有线性特征的城市三维模型,并根据分布在该尺度的TIN分区中的三维模型数量,计算各TIN分区的密度,计算方法如下:
其中,Ni为某不规则三角网分区中的具有线性特征的三维模型数量,Vi为该不规则三角网分区的面积;
S6:中观尺度下,按照模型体积这一视觉变量进行排序,将城市三维模型渐进式表达,使得优先突出用户关注和重要性高的的地物信息,减少冗余信息的表达,有利于优化模型渲染时的资源配置和提高模型显示速度,保证三维模型的表达效果,综上,可通过计算模型体积比以进行衡量;
其中:v为计算的当前三维模型体积;
S7:微观尺度下,局部特征度由顶点曲率和局部区域面积加权综合计算。通常,顶点曲率在三维模型的均匀区域较小,在三维模型折痕、拐点等特征区域较大,该顶点的细节特征越明显。先计算误差代价与顶点曲率的乘积,再计算乘积与该顶点的邻接局部区域面积之比,结果值越小则局部特征度越小;
步骤三:在该研究中,基于局部特征度来标记模型加载顺序,采用传输流媒体的实时传输协议(RTP)用于渐进传输,对于局部特征度高的局部区域甚至跨层级表达;可实现在宏观尺度下优先加载出用户更关心、含有更多细节特征的区域,在中观层次下,可优先加载包围盒体积更大的模型,微观尺度下,优先加载特征度复杂、含有细节信息的局部区域。
本实施例的一个具体应用为:本发明结构设计合理,首先通过将城市三维模型数据进行分层分块进行多尺度TIN建模,其次,在多尺度层次下,构建局部特征度评价模型,最后,优先加载传输局部特征度高的细节数据,甚至跨层级表达,从而实现当前城市三维模型渐进式传输方法在多尺度下局部特征表达突出、没有绘制相对延后,且缩短用户有效等待时间。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (5)
1.一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:将城市三维模型数据进行分层分块进行多尺度TIN建模:
S1:对城市三维模型数据进行数据组织;
S2:参照CityGML标准规范,分为LOD0、LOD1、LOD2、LOD3和LOD4五级LOD层次;
S3:构建不规则三角网TIN;
S4:TIN分块编码;
步骤二:从宏观层次、中观层次、微观层次的角度,在多尺度约束下进行局部特征度评价模型构建:
S5:在三维场景的宏观尺度下,在整体上向浏览者直观地表达出城市模型的分布特征,城市三维模型分布密度越大的区域,含有的细节特征信息越多,采用空间分布模式作为局部特征度在宏观尺度下的衡量标准;
S6:中观尺度下,按照模型体积这一视觉变量进行排序,将城市三维模型渐进式表达,使得优先突出用户关注和重要性高的的地物信息,减少冗余信息的表达,有利于优化模型渲染时的资源配置和提高模型显示速度,保证三维模型的表达效果,综上,可通过计算模型体积比以进行衡量;
其中:v为计算的当前三维模型体积;
S7:微观尺度下,局部特征度由顶点曲率和局部区域面积加权综合计算。通常,顶点曲率在三维模型的均匀区域较小,在三维模型折痕、拐点等特征区域较大,该顶点的细节特征越明显。先计算误差代价与顶点曲率的乘积,再计算乘积与该顶点的邻接局部区域面积之比,结果值越小则局部特征度越小;
步骤三:在该研究中,基于局部特征度来标记模型加载顺序,采用传输流媒体的实时传输协议(RTP)用于渐进传输,对于局部特征度高的局部区域甚至跨层级表达。
2.根据权利要求1所述的一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,其特征在于:所述S3中,以LOD1层次下的四个顶点组成的两个三角形为原始Delaunay网,针对金字塔的每一层级,利用贪心插入法不断的向该层的不规则三角网中插入顶点,直到小于该层级规定的误差容差。
3.根据权利要求1所述的一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,其特征在于:所述S4中,遍历每一层级中TIN瓦片分块,瓦片关键字采用金字塔常用的层行列编码方式,对切割后的TIN块进行编码输出。
4.根据权利要求1所述的一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,其特征在于:所述S5中,首先,基于道路网分区提取了具有线性特征的三维模型,其次,计算提取的三维模型在TIN分区的分布密度。
5.根据权利要求4所述的一种顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,其特征在于:所述提取线性特征三维模型的算法步骤如下:
1)城市三维模型抽象化:由于着重要求的是城市三维模型分布在各分区的数量,并且为了提高运算效率,所以需要对模型进行抽象化,重点保留三维模型的最小包围盒及其体积、包围矩形;
2)分区连通图构建:以城市道路网为基础,将城市三维模型抽象对象划分为多个区域,然后两个顶点之间的代价以三维模型对象包围矩形中心的欧式距离作为计算依据,基于此,构建每个区域的对象连通图,并生成分区连通图的邻接矩阵;
3)科路斯卡儿算法创建最小生成树;
4)提取具有线性特征的城市三维模型,并根据分布在该尺度的TIN分区中的三维模型数量,计算各TIN分区的密度,计算方法如下:
其中,Ni为某不规则三角网分区中的具有线性特征的三维模型数量,Vi为该不规则三角网分区的面积。
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