本發(fā)明涉及了三維模型壓縮和數(shù)據(jù)交換領(lǐng)域，特別是涉及了一種面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法。

背景技術(shù)：
隨著對(duì)更好的用戶體驗(yàn)和更強(qiáng)的交互能力的需求,人們?cè)絹?lái)越多的在各種應(yīng)用中使用三維模型。同時(shí),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及使人們更多的通過(guò)移動(dòng)終端設(shè)備來(lái)獲取信息或交換數(shù)據(jù)。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于面向移動(dòng)終端的三維模型流式傳輸方法還存在著不少有待解決的問(wèn)題：1)三維模型往往數(shù)據(jù)量龐大，有的甚至達(dá)到了十億的數(shù)量級(jí)，目前的大部分三維互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)模型編碼都采用了多細(xì)節(jié)層次結(jié)構(gòu)LOD(LevelofDetails)技術(shù)，由于LOD技術(shù)需要對(duì)三維模型預(yù)先生成多個(gè)不連續(xù)的LOD模型，再根據(jù)需要下載對(duì)應(yīng)精度模型。這種方式存在缺陷如下：i）由發(fā)送者來(lái)確定請(qǐng)求者的當(dāng)前所需場(chǎng)景，增加了自身負(fù)載；ii）如果發(fā)送者不了解請(qǐng)求者本地已有場(chǎng)景的信息，往往會(huì)重復(fù)發(fā)送數(shù)據(jù)。2)目前大部分研究?jī)H將三維模型分割為幾何信息和拓?fù)湫畔ⅲ茈y同時(shí)提高三維模型流式傳輸?shù)耐負(fù)鋲嚎s率和幾何壓縮率，大部分研究舍取其一。3)目前大部分研究不易實(shí)現(xiàn)LOD模型的實(shí)時(shí)生成，在網(wǎng)格簡(jiǎn)化過(guò)程中都需要求解復(fù)雜的線性方程組；并且大部分研究在移動(dòng)終端為了完成無(wú)損重建，影響圖形重繪速度。4)大部分研究?jī)H僅考慮如何將三維模型生成多分辨率模型，直接傳輸基網(wǎng)格和偏移量，沒(méi)有重視考慮移動(dòng)終端存儲(chǔ)能力以及網(wǎng)絡(luò)帶寬不穩(wěn)定性，進(jìn)而沒(méi)有進(jìn)一步對(duì)偏移量和基網(wǎng)格進(jìn)行壓縮。5)目前大部分的三維模型傳輸仍然停留在PC端，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)具有誤碼率高、帶寬窄、帶寬抖動(dòng)性大等特點(diǎn)，同時(shí)移動(dòng)終端的處理能力有限，針對(duì)移動(dòng)終端的三維模型傳輸研究甚少，直接將PC機(jī)加上有線網(wǎng)絡(luò)的三維模型傳輸方法運(yùn)用于移動(dòng)終端和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上效果不理想。如何在無(wú)線移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上對(duì)三維模型數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)魯棒傳輸并在移動(dòng)終端設(shè)備上進(jìn)行實(shí)時(shí)繪制成為目前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明主要是針對(duì)現(xiàn)在市場(chǎng)的要求，提供了一種具有解壓快、壓縮率高的面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：本發(fā)明提供了一種面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法，其步驟包括：對(duì)三維模型進(jìn)行全局參數(shù)化；根據(jù)全局參數(shù)化信息，將三維模型分割成幾何信息、參數(shù)信息和連通性信息；建立連續(xù)自適應(yīng)近似半正則模型；采用小波變換方法對(duì)半正則模型進(jìn)行多分辨率壓縮；建立三維模型的多分辨率模型，并獲得基網(wǎng)格和各層級(jí)的偏移量；通過(guò)壓縮編碼方法對(duì)偏移量進(jìn)行壓縮編碼；對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行單分辨率壓縮；獲取各層級(jí)的壓縮比特流，并利用流式傳輸方式傳輸所述壓縮比特流；移動(dòng)終端根據(jù)終端用戶分辨率要求，選擇所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，通過(guò)編碼的逆過(guò)程重繪原始模型。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述建立三維模型的多分辨率模型包括：頂點(diǎn)分裂、奇點(diǎn)預(yù)測(cè)和網(wǎng)格重新三角化三個(gè)步驟。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述頂點(diǎn)分裂是將基網(wǎng)格中的頂點(diǎn)分裂成奇點(diǎn)集與偶點(diǎn)集兩個(gè)集合。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述奇點(diǎn)預(yù)測(cè)具體步驟包括：將表示幾何特征的奇異點(diǎn)歸到偶點(diǎn)集中，建立奇點(diǎn)集與偶點(diǎn)集關(guān)系；將奇點(diǎn)集作為冗余的信息進(jìn)行刪除。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，壓縮編碼方法采用了嵌入式零樹(shù)編碼和熵編碼。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行單分辨率壓縮采用了Edgebreaker算法。在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述通過(guò)編碼的逆過(guò)程重繪原始模型的具體步驟包括：重繪基網(wǎng)格輪廓；利用細(xì)分模式對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行插值型l-4細(xì)分，并得到新產(chǎn)生的頂點(diǎn)；將新產(chǎn)生的頂點(diǎn)通過(guò)對(duì)應(yīng)的偏移量進(jìn)行調(diào)整，得到對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格，重建多分辨率模型；判斷是否完成重建多分辨率模型；如果完全重建多分辨率模型或得到的多分辨率模型的分辨率符合移動(dòng)終端的分辨率要求，則結(jié)束任務(wù)；如果不滿足要求，則繼續(xù)重建多分辨率模型。本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明所述的面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法，不僅大幅度地縮短了啟動(dòng)延遲，還節(jié)省了磁盤(pán)空間，大大降低了系統(tǒng)緩存容量的需求，提高了三維模型流式傳輸?shù)耐負(fù)鋲嚎s率和幾何壓縮率。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法一較佳實(shí)施例的流程示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的較佳實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)闡述，以使本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和特征能更易于被本領(lǐng)域技術(shù)人員理解，從而對(duì)本發(fā)明的保護(hù)范圍做出更為清楚明確的界定。請(qǐng)參閱圖1，圖1是本發(fā)明面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法一較佳實(shí)施例的流程示意圖。本發(fā)明提供了一種面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法，其步驟包括：對(duì)三維模型進(jìn)行全局參數(shù)化；根據(jù)全局參數(shù)化信息，將三維模型分割成幾何信息、參數(shù)信息和連通性信息；建立連續(xù)自適應(yīng)近似半正則模型；采用小波變換方法對(duì)半正則模型進(jìn)行多分辨率壓縮；建立三維模型的多分辨率模型，并獲得基網(wǎng)格和各層級(jí)的偏移量；通過(guò)壓縮編碼方法對(duì)偏移量進(jìn)行壓縮編碼；對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行單分辨率壓縮；獲取各層級(jí)的壓縮比特流，并利用流式傳輸方式傳輸所述壓縮比特流；移動(dòng)終端根據(jù)終端用戶分辨率要求，選擇所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，通過(guò)編碼的逆過(guò)程重繪原始模型。本發(fā)明給出的基于移動(dòng)終端的三維模型流式傳輸?shù)姆椒?，巧妙采用類似于音頻、視頻等傳統(tǒng)多媒體數(shù)據(jù)傳輸中的流式傳輸，即在容量有限固定的內(nèi)存存儲(chǔ)器中對(duì)全部完整網(wǎng)格的無(wú)縫重建，從而實(shí)現(xiàn)“邊下載，邊瀏覽”的流式傳輸，這樣不僅大幅度地縮短了啟動(dòng)延遲，還節(jié)省了磁盤(pán)空間，大大降低了系統(tǒng)緩存容量的需求，同時(shí)避免了用戶必須等待整個(gè)網(wǎng)格文件全部從網(wǎng)絡(luò)上下載完畢才能觀看的缺點(diǎn)。采用MAPS算法，對(duì)原始模型進(jìn)行參數(shù)化，將三維模型分割成由幾何信息，參數(shù)信息和連通性信息三個(gè)部分組成，首先定義三角網(wǎng)格映射：（P，K）=（Pl，Kl），其中P是三維空間中N個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)pi=(xi,yi,zi)，0<i<N+1；K包含拓?fù)湫畔ⅲN表示形式：頂點(diǎn)v=｛i｝∈K，邊e=｛i,j｝∈K或者面f=｛i,j,k｝∈K。建立原始模型T和粗糙基領(lǐng)域B的雙向映射，對(duì)基領(lǐng)域B使用四分化，再使用雙向映射建立T的近似半正則模型，誤差很小，可以忽略不影響原始模型的恢復(fù)，參數(shù)信息和連通性信息對(duì)減小恢復(fù)原始模型誤差沒(méi)有影響，并建立半正則模型，半正則模型可以極大的減少模型參數(shù)信息量和連通性信息，并且增加恢復(fù)原始模型的誤差，繼而極大的壓縮了拓?fù)湫畔?。所述建立三維模型的多分辨率模型包括：頂點(diǎn)分裂、奇點(diǎn)預(yù)測(cè)和網(wǎng)格重新三角化三個(gè)步驟，對(duì)半正則模型進(jìn)行逆改進(jìn)的Loop變換，改進(jìn)的Loop模式定義為：v0=3/8(v1+v2)+1/8(v3+v4)，僅與一環(huán)上4個(gè)鄰接點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，大大提高了模型簡(jiǎn)化速度。反復(fù)操作3個(gè)步驟：頂點(diǎn)分裂、奇點(diǎn)預(yù)測(cè)和重新三角化，生成原始模型的漸進(jìn)多分辨率模型，用稀疏的基網(wǎng)格和一系列的偏移量代替原始模型。所述頂點(diǎn)分裂的具體步驟包括：將基網(wǎng)格中的頂點(diǎn)分裂成奇點(diǎn)集（Poj）與偶點(diǎn)集（Pej）兩個(gè)集合。選奇異點(diǎn)v，設(shè)為偶點(diǎn)，與其相連鄰的5個(gè)頂點(diǎn)va設(shè)為奇點(diǎn)，對(duì)以v為中心，與va相鄰的對(duì)稱點(diǎn)設(shè)為偶點(diǎn)，這樣依次分組下去，直到將網(wǎng)格中所有頂點(diǎn)分配到奇點(diǎn)集和偶點(diǎn)集為止。奇點(diǎn)預(yù)測(cè)網(wǎng)格中的頂點(diǎn)分裂成奇點(diǎn)與偶點(diǎn)兩個(gè)集合后，由于表示幾何特征的奇異點(diǎn)歸到偶點(diǎn)集中，故將奇點(diǎn)集作為冗余的信息予以刪除。在刪除奇點(diǎn)前，要建立偶點(diǎn)與奇點(diǎn)之間的聯(lián)系，以便以后的模型重建。用改版Loop模式作為預(yù)測(cè)器，計(jì)算實(shí)際奇點(diǎn)與預(yù)測(cè)奇點(diǎn)的差值得到偏移量集d。dj=Poj-Predictor（Pej）網(wǎng)格Mj中每個(gè)奇點(diǎn)都產(chǎn)生一個(gè)偏移量dij，dij是向量，是要保存的信息。由于幾何模型是分段光順的，網(wǎng)格中鄰接頂點(diǎn)之間的位置不會(huì)有很大的突變，故偏移量d的值很小，多數(shù)偏移量趨于0。網(wǎng)格重新三角化建立奇點(diǎn)與偶點(diǎn)的關(guān)系后，將奇點(diǎn)Poj刪除，余下的偶點(diǎn)Pej作為較粗層網(wǎng)格的頂點(diǎn)Pj-1，重新三角化這些頂點(diǎn)得到新的拓?fù)銴j-1，這樣就生成了新網(wǎng)格Mj-1=(Pj-1，Kj-1)。由于網(wǎng)格中的奇異點(diǎn)都保留下來(lái)，故簡(jiǎn)化后新生成的粗網(wǎng)格Mj-1基本保持著上一層網(wǎng)格M的特征。重復(fù)以上3個(gè)步驟，可以將稠密的網(wǎng)格Mn簡(jiǎn)化成基網(wǎng)格M0，即生成具有多分辨率的漸進(jìn)網(wǎng)格：Mn→Mn-1→．．．→M1→M0，同時(shí)還生成了一系列偏移量dj對(duì)于生成的漸進(jìn)多分辨率模型，其基網(wǎng)格存儲(chǔ)量相對(duì)較小，偏移量信息占據(jù)了很大的存儲(chǔ)空間，由于偏移量具有集中在零值附近并逐層衰減的特性，所以對(duì)偏移量進(jìn)行壓縮編碼時(shí)，先采用了嵌入式零樹(shù)編碼，在使用了熵編碼，通過(guò)熵編碼進(jìn)行更大程度的有效值壓縮，降低有效的數(shù)據(jù)量。嵌入式零樹(shù)編碼：當(dāng)某節(jié)點(diǎn)的3個(gè)小波分量都小于閾值時(shí)。則視此小波為不重要的，并假定：如果小波在粗網(wǎng)格中不重要，則其孩子在細(xì)網(wǎng)格中也不重要，將此節(jié)點(diǎn)連同孩子均設(shè)為零樹(shù)。零樹(shù)不必在網(wǎng)絡(luò)中傳輸，否則，偏移量連同其位置和符號(hào)信息一起傳輸。初始閾值C估算：C≥max(|di0|)／2，(foralli)C的取值可根據(jù)壓縮效率的要求而定。對(duì)不同層次j(-1<j<n),閾值遞減Cj+1=Cj／2考慮移動(dòng)終端存儲(chǔ)能力，對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行單分辨率壓縮采用了Edgebreaker算法，壓縮基網(wǎng)格有效數(shù)據(jù)量，任意選取基網(wǎng)格中的一個(gè)面片，將其三邊作為初始的邊界循環(huán)(記作B)；從B的初始邊Eij開(kāi)始遍歷整個(gè)網(wǎng)格，根據(jù)不同的遍歷信息記錄如下5種不同的操作：a）V不在當(dāng)前邊界循環(huán)B上，稱這種情況為“新頂點(diǎn)(newvertex)”，記作C，每次C操作添加一個(gè)頂點(diǎn)及兩條邊進(jìn)入B。b）如果V不是新遍歷的頂點(diǎn)，它在當(dāng)前邊界循環(huán)的El上，稱這種情況為“左連接(connectleft)”，記作L。c）這種情況類似“左連接”操作，V在當(dāng)前邊界循環(huán)的Er上，稱這種情況為“右連接(connectright)”記作R。d）V在當(dāng)前邊界循環(huán)上，但不屬于El或者Er。此時(shí)我們將當(dāng)前邊界循環(huán)分成兩個(gè)部分，這種操作稱為“分裂循環(huán)(splifloop)”，記作J。e）v在當(dāng)前邊界循環(huán)上，且為El和Er，的交點(diǎn)，換句話說(shuō)當(dāng)前邊界循環(huán)僅剩3條邊，則結(jié)束當(dāng)前邊界循環(huán)的遍歷操作，這種操作成為“關(guān)閉操作(close)”，記作F。在執(zhí)行J操作的時(shí)候還需對(duì)v點(diǎn)的位置進(jìn)行定位。Edgebreaker算法的思想是找到與之匹配的一個(gè)F操作，通過(guò)如下公式計(jì)算v點(diǎn)距離當(dāng)前入口的偏移量：o=3*|F|+|L|+|R|-|C|-|J|-2。最后將上述各層數(shù)據(jù)打包成不同形式的數(shù)據(jù)包，如：(M0’),(M0’,d0),(M0’,d0,d1)···(M0’,d0,d1,···dn-1)。所述通過(guò)編碼的逆過(guò)程重繪原始模型的具體步驟包括：重繪基網(wǎng)格輪廓；利用細(xì)分模式對(duì)基網(wǎng)格進(jìn)行插值型l-4細(xì)分，并得到新產(chǎn)生的頂點(diǎn)；將新產(chǎn)生的頂點(diǎn)通過(guò)對(duì)應(yīng)的偏移量進(jìn)行調(diào)整，得到對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格，重建多分辨率模型；判斷是否完成重建多分辨率模型；如果完全重建多分辨率模型或得到的多分辨率模型的分辨率符合移動(dòng)終端的分辨率要求，則結(jié)束任務(wù)；如果不滿足要求，則繼續(xù)重建多分辨率模型。三維模型的重建是幾何模型簡(jiǎn)化的逆過(guò)程，根據(jù)終端用戶分辨率的需求，選擇所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包，在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行流式傳輸，次序?yàn)镸0’（M0單分辨率壓縮數(shù)據(jù)）→d0→d1→···→dj（0<j<n）。2.2）移動(dòng)終端接收到M0單分辨率壓縮數(shù)據(jù)，渲染基網(wǎng)格M0。2.3）根據(jù)接收到的偏移量信息，利用改進(jìn)的Loop模式對(duì)圖形逐層進(jìn)行重建，從第j-1層網(wǎng)格Mj-1=(Pj-1，Kj-1)重建第j層網(wǎng)格Mj=(Pj，Kj)(j=0,1···n-1)，重復(fù)此過(guò)程，即可由基網(wǎng)格M0和偏移量d0→d1→···→dn-1重建具有多分辨率的網(wǎng)格模型，從第j-1層網(wǎng)格Mj-1=(Pj-1，Kj-1)重建生成第j層網(wǎng)格Mj=(Pj，Kj)(j=0,1···n-1)的重建算法偽代碼如下：VoidReconstruct(Mj-1，dj-1){將Pj-1作為j層的偶點(diǎn)Pej；將Mj-1用改進(jìn)Loop細(xì)分曲面，生成j層的奇點(diǎn)P，并得到新的連接信息Kj；for(每個(gè)奇點(diǎn)Poj)Poj=Poj+Pej；Pj=Poj+Pej；Return(Pj，Kj)；}。Loop模式僅與一環(huán)上4個(gè)鄰接點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，大大提高了模型重繪的速度，本發(fā)明所述的面向移動(dòng)終端三維模型流式傳輸方法，不僅大幅度地縮短了啟動(dòng)延遲，還節(jié)省了磁盤(pán)空間，大大降低了系統(tǒng)緩存容量的需求，提高了三維模型流式傳輸?shù)耐負(fù)鋲嚎s率和幾何壓縮率。以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。