重庆时时彩后三直选奖金: 一种基于扩展合并的三维模型多细节层次结构.pdf

(10)申请公布号 CN 103914877 A (43)申请公布日 2014.07.09 CN 103914877 A (21)申请号 201310007032.X (22)申请日 2013.01.09 G06T 17/20(2006.01) G06T 7/00(2006.01) (71)申请人 南京理工大学 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街 道孝陵卫街 200 号 申请人 南京财经大学 (72)发明人 曹杰 毛波 伍之昂 王有权 陶海成 方昌健 (54) 发明名称 一种基于扩展合并的三维模型多细节层次结 构 (57) 摘要 本发明首先利用语义网对三维模型特别是 三维城市模型或三维商品展示模型进行分割， 并 将分割后的模型归为群组。对每个群组生成其 Delaunay 三角网， 以检测三维场景中模型间的相 邻关系， 对相邻节点， 实施扩展合并算法， 并构建 多细节层次模型 GroupTree。在动态可视化过程 中， 通过监测当前用户视点与群组之间的距离以 及视线与群组之间角度， 计算所需要的细节层次， 并动态加载三维模型群组 GroupTree 中的相应节 点。 从而实现对模型的动态综合简化， 提高可视化 效率。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 3 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103914877 A CN 103914877 A 1/1 页 2 1. 一种基于扩展合并的多细节层次三维模型可视化方法， 其方法实现过程的特征具 体如下 ： 基于三维模型空间图重心， 生成三维场景中模型之间的全连接网络， 利用语义网 格 ( 道路网或商品分类等 ) 对三维模型网络进行分割 ； 利用 Delaunay 三角网格， 计算出 模型之间的相邻关系， 并从最近的相邻模型开始， 利用扩展合并算法生成多细节层次模型 GroupTree ； 基于多层次细节模型 GroupTree， 在计算视角与视距的基础上， 实现三维模型 的动态显示， 从而减少模型数量， 提高三维可视化效率。 2. 根据权利要求书 1 所描述的基于扩展合并的三维模型多细节层次结构， 其特点在于 利用语义网格对三维场景中模型进行分割， 并在此基础上通过 Delaunay 三角网确定模型 之间的相邻关系。 3. 根据权利要求书 1 所描述的基于扩展合并的三维模型多细节层次结构， 其特征在于 在合并相邻建筑物的过程中， 使用扩展算法对三维模型进行延伸， 从而在不移动模型的基 础上， 保留三维模型整体特征， 该方法对于距离较近模型具有很好的适应性， 其效果好于现 有的移动合并算法。 4. 根据权利要求书 1 所描述的基于扩展合并的三维模型多细节层次结构， 其特征在于 通过逐步合并邻近模型， 自动生成多细节层次结构 GroupTree， 并在可视化过程中， 基于视 点信息 ( 包括视距与视角 )， 实现模型细节的动态显示， 从而提高可视化效率。 权 利 要 求 书 CN 103914877 A 2 1/3 页 3 一种基于扩展合并的三维模型多细节层次结构 一、 技术领域 [0001] 本发明主要涉及计算机可视化领域， 通过对相邻三维模型的合并， 建立 GroupTree 多细节层次结构， 以实现在动态可视化中， 减少读取模型的数据量， 简化远景模型， 提高三 维模型显示效率。本发明将主要用于在线三维城市地图、 在线三维商品展示等领域。 二、 背景技术 [0002] 三维模型可视化技术近年来得到迅速发展， 已经应用于多个领域， 如游戏、 地理信 息系统、 电子商务展示等。 它对于路径导航、 位置查询， 以及信息展示有着重要的推动作用， 在移动服务领域有着广阔的应用前景， 人们可以通过移动终端设备获得当前所处城市位 置， 并获得身临其境的三维可视化服务 ( 如信息推荐、 商品展示以及室内导航等 )， 极大地 提高了三维模型可视化技术的普及率。 然而， 由于一些客观条件的影响， 比如移动设备计算 和存储能力较弱、 无线网络带宽较小等， 都会影响三维模型处理处理与显示的速度， 而数据 传输和大量计算都需要较高配置要求， 这些因素都导致设备响应迟缓、 显示效果降低、 死机 等情况出现。为此， 在本发明中我们利用扩展合并算法， 生成单位模型的多细节层次结构， 以实现动态可视化， 在减少传输数据的同时， 尽可能保留原模型的视觉特征。 三、 发明内容 [0003] 该发明基于三维模型重心， 生成三维模型间的全连接网络， 利用语义网 ( 如道路 网格、 商品分类等)对其进行剪枝分割， 再使用Delaunay三角网格检测模型间的相邻关系， 并计算出相邻模型之间的距离?；诟镁嗬?， 迭代的选择最小距离模型进行合并。 [0004] 合并算法为基于三维扩展的合并算法， 该方法通过对模型进行扩展延伸， 从而将 两个相邻的模型合围一体， 在减少数据量的同时， 可以保留原有模型的特性， 符合用户的视 觉感受。通过迭代合并算法， 生成多细节层次结构 GroupTree。 [0005] 基于 GroupTree 树形结构， 实现多细节层次三维模型动态可视化， 即根据用户视 点选择需要可视化的模型细节层次。 由于三维模型的大小和清晰度随着用户视点而发生动 态变化， 因此通过保留近景模型的细节， 简化远景模型， 可以快速实现三维城市模型的可视 化。 [0006] 本发明所提出的基于扩展合并的三维模型多细节层次结构， 其具体内容如下 ： [0007] 1. 基于 Delaunay 三角网的三维场景模型间相邻关系检测 [0008] 通过语义网格对三维场景中显示模型的全连接图进行剪枝分割， 并在分割后的连 通子图上分别生成 Delaunay 三角网。Delaunay 三角网检测相邻关系具有以下特性 ： 最接 近、 唯一性、 最优性、 最规则、 区域性以及具有图多面体的外壳。图 1 给出了一个 Delaunay 三角网的示例。从图 1 中科院看出， Delaunay 三角网能够较为准确的检测出模型之间的空 间相邻关系， 再通过对三角网的分割， 删除节点不属于同一类型的边， 则能准确找出模型之 间的语义空间相邻关系， 为模型合并做好准备。 [0009] 2.GroupTree 的生成 说 明 书 CN 103914877 A 3 2/3 页 4 [0010] 在相邻关系的基础上， 通过将最近的模型进行合并， 从而生成 GroupTree， 实现多 细节层次结构。如图 2 所示， 图 2a 中圆形表示三维模型， 由于 1， 2 距离最近， 首先进行合 并生成 D， 然后 4 与 5 合并生成 C， D 与 3 合并后生成 B， 最后 C 与 B 合并生成 A( 如图 2b 所 示 )。 [0011] 合并顺序的选择是根据邻近模型之间的距离实现的， 且合并后邻近模型间的距离 要根据合并进行调整， 具体而言， 合并后节点的相邻节点是其子节点相邻节点的集合， 合并 后节点与其相邻节点之间的距离为其所有子节点与该相邻节点之间的最小距离。 合并算法 是基于扩展的合并， 设待合并模型为A与B， 则分别对A与B的边进行延伸与连接， 选择其中 能够相交的模型， 并计算相交后体积的增量， 选择增量最小的模型作为合并后的结果。 一个 二维情况的示例如图 3 所示。通过对边的延长， 从而实现模型的合并。 [0012] 3. 三维模型多细节层次结构 GroupTree 的动态可视化 [0013] GroupTree 可以使用离线的方式生成， 生成后存储于服务器， 在需要时可以直接实 现动态可视化， 因此具有较高的效率。具体而言， 动态可视化过程包括以下几个步骤， 首先 获取用户当前视点位置 ； 基于 GroupTree 的根节点计算视点的角度是否包含， 如不包含则 不进行可视化 ； 如果包含， 则计算当前视点距 GroupTree 根节点之间的距离与根节点面积 之比 r， 如果 r 大于某个预设的值， 则将根节点标注为可视并返回， 否则， 对于根节点的子节 点进行上述计算与比较， 并根据 r 与预设值的比较实现迭代处理， 直到全部节点返回并选 择出可视节点。预设值可以根据不同应用进行灵活调整， 从而实现自适应的多细节层次结 构。表 1 给出了本文所提出的算法对于三维模型可视化效率的提高实验， 从中可以看出通 过采用多细节层次模型， 能够减少可视化耗时达到 60％以上。 [0014] 表 1. 动态可视化时间 ( 毫秒 ) [0015] 四、 附图说明 [0016] 图 1Delaunay 三角网示例 [0017] 图 2 多细节层次模型 GroupTree 生成示例 [0018] 图 3 模型合并步骤 [0019] 图 4 基于扩展的模型合并算法 五、 具体实施方式 [0020] 本发明具体实施方式如下 ： [0021] 步骤 1， 首先提取三维场景中的模型的重心， 并基于此生成 Delaunay 三角网 ； [0022] 步骤 2， 通过对生成的 Delaunay 三角网进行语义分割， 检测出三维场景中模型之 间的相邻关系 ； [0023] 步骤 3， 计算相邻模型之间的空间距离， 并从小到大， 对相邻模型进行两辆合并， 生 成树形多细节层次结构 GroupTree 说 明 书 CN 103914877 A 4 3/3 页 5 [0024] 步骤 4， 在动态可视化过程中， 根据当前用户视点与设备性能， 在 GroupTree 中选 择相应节点进行可视化。 说 明 书 CN 103914877 A 5 1/2 页 6 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103914877 A 6 2/2 页 7 图 3 图 4 说 明 书 附 图 CN 103914877 A 7