基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法。方法包含以下步驟：確定和計(jì)算被折疊邊選擇的折疊代價(jià)；對(duì)折疊邊進(jìn)行初步排序；計(jì)算邊的局部二次誤差測(cè)量度；獲取折疊邊相關(guān)面最大曲率值，獲得QEM懲罰項(xiàng)，確定折疊邊的最終折疊代價(jià)；依次計(jì)算直至所有均計(jì)算完畢；調(diào)整懲罰項(xiàng)的系數(shù)，判斷化簡(jiǎn)模型與原模型的相似率，評(píng)價(jià)系數(shù)可用性；對(duì)系數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲取最優(yōu)系數(shù)，并應(yīng)用于最終地物化簡(jiǎn)中。本發(fā)明在三維GIS領(lǐng)域中具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，該方法從海量地物特征中訓(xùn)練最優(yōu)化簡(jiǎn)結(jié)果，在有效減小化簡(jiǎn)后三角形數(shù)量的同時(shí)保證三維模型最優(yōu)顯示，不僅適用于桌面三維GIS網(wǎng)格化簡(jiǎn)，也適合移動(dòng)端三維GIS網(wǎng)格化簡(jiǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景。
【專利說明】基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及漸進(jìn)網(wǎng)格化簡(jiǎn)模型和三維格網(wǎng)化簡(jiǎn)技術(shù)在地理空間物理三維表達(dá)領(lǐng)域。尤其涉及一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，硬件計(jì)算能力越來越高，同時(shí)人對(duì)圖像擬真度的要求越來越嚴(yán)格。隨著云計(jì)算的發(fā)展，利用大規(guī)模集群對(duì)三維模型進(jìn)行離線處理成為游戲、視頻甚至是電影工業(yè)的重要的場(chǎng)景渲染方式。移動(dòng)設(shè)備隨著計(jì)算機(jī)工業(yè)的發(fā)展也得到長(zhǎng)足的進(jìn)步，但是由于電池等原因，移動(dòng)設(shè)備上的大場(chǎng)景渲染依舊困難，業(yè)界主流的方式都是通過過度化簡(jiǎn)以減少移動(dòng)設(shè)備三角形計(jì)算消耗或者將渲染完全放在服務(wù)端運(yùn)行，以視頻的形式提供給終端用戶。前者雖然很大程度減少了移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算負(fù)擔(dān)，但過度失真導(dǎo)致所渲染場(chǎng)景與真實(shí)場(chǎng)景相差過大，后者能夠提供與桌面渲染媲美的場(chǎng)景渲染、光影特效等，但是受限于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的傳輸帶寬，在網(wǎng)絡(luò)狀況欠佳的情況下會(huì)造成跳幀、卡頓等狀況，同時(shí)也不適合交互性較高的移動(dòng)三維地圖。
[0003]目前對(duì)三維場(chǎng)景顯示采用細(xì)節(jié)層次、遮擋裁剪的方式減少額外的計(jì)算消耗。細(xì)節(jié)層次的主要技術(shù)通過網(wǎng)絡(luò)化簡(jiǎn)對(duì)三維模型進(jìn)行化簡(jiǎn)分層，常見的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法一般分頂點(diǎn)操作和邊操作。目前對(duì)于網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法有:頂點(diǎn)刪除算法、網(wǎng)格重新劃分算法、區(qū)域合并算法、小波分解算法、頂點(diǎn)聚類算法、包絡(luò)網(wǎng)格算法、邊折疊算法等。頂點(diǎn)刪除操作涉及的面較多，一般對(duì)網(wǎng)格形狀變化比較大。網(wǎng)格重新劃分、區(qū)域合并、小波分解、頂點(diǎn)聚類、包絡(luò)網(wǎng)格等算法都比邊折疊需要的計(jì)算量更大，因此在近幾年的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法研究主要針對(duì)邊折疊算法展開。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法。
[0005]基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法包括如下步驟:
[0006]I)利用漸進(jìn)網(wǎng)格算法對(duì)精細(xì)網(wǎng)格進(jìn)行化簡(jiǎn)，確定被折疊邊選擇的折疊代價(jià)，根據(jù)頂點(diǎn)的邊與邊相關(guān)面的夾角以及邊長(zhǎng)度獲取折疊代價(jià)；
[0007]2)對(duì)折疊邊按照折疊代價(jià)從低到高進(jìn)行初步排序；
[0008]3)從已排序的隊(duì)列中，依次獲取折疊邊，得到邊的局部二次誤差測(cè)量度；
[0009]4)獲取頂點(diǎn)曲率值及相關(guān)面最大曲率值，選取最大曲率值與調(diào)整系數(shù)，獲得QEM的懲罰項(xiàng)，根據(jù)該懲罰項(xiàng)，確定折疊邊的最終折疊代價(jià)；
[0010]5)從隊(duì)列中取出未確定最終折疊代價(jià)的邊,依次確定直至所有邊的折疊代價(jià)確定完畢；
[0011]6)調(diào)整懲罰項(xiàng)的系數(shù)，利用正交投影判斷不同系數(shù)下化簡(jiǎn)模型與原模型的相似率，評(píng)價(jià)系數(shù)可用性；
[0012]7)利用地物模型對(duì)系數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲取最優(yōu)系數(shù)，并應(yīng)用于最終地物化簡(jiǎn)中。
[0013]所述的步驟I)包括:根據(jù)漸進(jìn)網(wǎng)格算法對(duì)地物網(wǎng)格進(jìn)行化簡(jiǎn)，優(yōu)化全局能量函數(shù):
_4]E(M) = Edist (M) +Espring (M) +Escalar (M) +Edisc (M) (I)
[0015]網(wǎng)格化簡(jiǎn)中判斷一條邊是否可以折疊，取決于它的邊長(zhǎng)與曲率值的乘積，從模型中選取一條邊(U，V)，代價(jià)公式:
[0016]

【權(quán)利要求】
1.一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于包括如下步驟: 1)利用漸進(jìn)網(wǎng)格算法對(duì)精細(xì)網(wǎng)格進(jìn)行化簡(jiǎn)，確定被折疊邊選擇的折疊代價(jià)，根據(jù)頂點(diǎn)的邊與邊相關(guān)面的夾角以及邊長(zhǎng)度獲取折疊代價(jià)； 2)對(duì)折疊邊按照折疊代價(jià)從低到高進(jìn)行初步排序； 3)從已排序的隊(duì)列中，依次獲取折疊邊，得到邊的局部二次誤差測(cè)量度； 4)獲取頂點(diǎn)曲率值及相關(guān)面最大曲率值，選取最大曲率值與調(diào)整系數(shù)，獲得QEM的懲罰項(xiàng)，根據(jù)該懲罰項(xiàng)，確定折疊邊的最終折疊代價(jià)； 5)從隊(duì)列中取出未確定最終折疊代價(jià)的邊，依次確定直至所有邊的折疊代價(jià)確定完畢； 6)調(diào)整懲罰項(xiàng)的系數(shù)，利用正交投影判斷不同系數(shù)下化簡(jiǎn)模型與原模型的相似率，評(píng)價(jià)系數(shù)可用性； 7)利用地物模型對(duì)系數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲取最優(yōu)系數(shù)，并應(yīng)用于最終地物化簡(jiǎn)中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟I)包括:根據(jù)漸進(jìn)網(wǎng)格算法對(duì)地物網(wǎng)格進(jìn)行化簡(jiǎn)，優(yōu)化全局能量函數(shù):
E (M) = Edist (M) +Espring (M) +Escalar (M) +Edisc (M) (I) 網(wǎng)格化簡(jiǎn)中判斷一條邊是否可以折疊，取決于它的邊長(zhǎng)與曲率值的乘積，從模型中選取一條邊(U，V)，代價(jià)公式:, 、(ft-normal f*worm?L\ I |(? cost(u, v) = rnaxf€Tu\mins€Tm [-j-- J] x IIm - v|J (2) 其中，Tu為頂點(diǎn)包含u的三角形的集合，TuvS邊包含(V，V)的三角形的集合，即Tuv E Tu,normalj和normal,為平面f和S的法向量，計(jì)算得到邊折疊代價(jià)，寫入邊(U，V)緩存中，循環(huán)步驟I)直到所有邊代價(jià)計(jì)算完畢。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟2)包括:在確定折疊邊折疊代價(jià)之后，利用優(yōu)先隊(duì)列，以折疊代價(jià)作為條件因子進(jìn)行升序排序，利用R*樹索引對(duì)空間進(jìn)行索引，分割空間，形成多優(yōu)先隊(duì)列。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟3)包括:從步驟2)得到的多優(yōu)先隊(duì)列中獲取最小折疊代價(jià)邊，取其端點(diǎn)，計(jì)算端點(diǎn)到邊相關(guān)面的距離平方和作為該頂點(diǎn)的二次誤差測(cè)量度，公式: A(U) = HfeTu df(u) = Hferu Wr (%)? = Mr(--? ^f)u⑶ 其中if (U)為頂點(diǎn)u到平面f的距離平方，u = [UxUyUx 1]T，f表示的空間中的平面: ax+by+cz+d = 0，(a2+b2+c2 = I) (4)
因此基于局部二次誤差測(cè)量的折疊邊代價(jià)定義為:
其中，QOO 二 Σ/Μ1/，為頂點(diǎn)U的二次誤差測(cè)量的4X4對(duì)稱矩陣。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟4)包括: 5.1獲取頂點(diǎn)曲率值及相關(guān)面最大曲率值 從選取點(diǎn)V點(diǎn)獲取相鄰邊Vi,其中i e [O, pv), pv為V的鄰點(diǎn)個(gè)數(shù),若Vi未標(biāo)記,否則對(duì)Vi進(jìn)行標(biāo)記，獲取Vi相關(guān)面集合Tv，對(duì)于f e Tv,其依次計(jì)算折疊邊相關(guān)面之間曲率值c，獲取最大曲率值Cv ;若Vi已標(biāo)記，則選取vi+1，重復(fù)本步驟，直至所有的相鄰邊都被標(biāo)記； 5.2獲取折疊邊代價(jià)計(jì)算方式
為式(6)添加懲罰項(xiàng) Ksharp = K sharp(1-normaIf.normaIs),其中 normaIf.normaIs 為點(diǎn)u鄰接邊曲率，K sharp為調(diào)整系數(shù),并改進(jìn)QEM折疊邊代價(jià)計(jì)算公式為:
5.3簡(jiǎn)化懲罰項(xiàng)計(jì)算 建立調(diào)整系數(shù)加權(quán)函數(shù):
因此調(diào)整系數(shù)值域?yàn)閇0.2，I]； 由式(5)得知Q(U)為4X4矩陣，因此Kshaip可表示為:
.5.4確定頂點(diǎn)訓(xùn)練前最終折疊代價(jià) 以隨機(jī)的方式在[0.2,1]區(qū)間選取起始調(diào)整參數(shù)，將調(diào)整參數(shù)作為屬性賦予頂點(diǎn)，并根據(jù)式(7)確定折疊邊訓(xùn)練前的最終折疊代價(jià)，并將折疊代價(jià)作為鍵值放入最小優(yōu)先隊(duì)列Qmin 中。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟5)包括: 6.1選取下一步計(jì)算頂點(diǎn) 根據(jù)步驟2)得到的隊(duì)列，選取未被標(biāo)記折疊邊，選取其中一個(gè)頂點(diǎn)，若該頂點(diǎn)已被標(biāo)記，則選取另一頂點(diǎn)； 6.2計(jì)算頂點(diǎn)初始折疊代價(jià) 利用步驟4)所得的初始調(diào)整參數(shù)區(qū)間，隨機(jī)選取并關(guān)聯(lián)頂點(diǎn)，根據(jù)式(7)確定折疊代價(jià)，將折疊代價(jià)作為鍵值放入最小優(yōu)先隊(duì)列Qmin中； 6.3逐一計(jì)算完成所有頂點(diǎn)計(jì)算 重復(fù)本步驟，直至步驟2)所得隊(duì)列全部計(jì)算完畢。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于帶懲罰項(xiàng)的局部二次誤差測(cè)量的地物網(wǎng)格化簡(jiǎn)方法，其特征在于所述的步驟6)為:調(diào)整懲罰項(xiàng)的系數(shù)，利用正交投影判斷不同系數(shù)下化簡(jiǎn)模型與原模型的相似率，正交投影計(jì)算三個(gè)坐標(biāo)面的二維投影，相似率計(jì)算根據(jù)三維模型二維圖像的邊緣輪廓越長(zhǎng)，對(duì)二維投影圖像相似率貢獻(xiàn)越大的原則。
【文檔編號(hào)】G06T17/30GK104183020SQ201410323958
【公開日】2014年12月3日 申請(qǐng)日期:2014年7月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月9日
【發(fā)明者】杜震洪, 張豐, 劉仁義, 楊家芳, 賴冬林 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)