[發明專利]一種加快三維圖形顯示的方法

有效

• 申請號: 201210161072.5
• 申請日: 2012-05-23
• 公開（公告）號: CN102722885A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發明（設計）人: 危雙豐;王晏民
• 申請（專利權）人: 北京建筑工程學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京馳納智財知識產權代理事務所(普通合伙) 11367
• 代理人: 謝亮;王志剛

技術領域

本發明涉及一種加快三維圖形顯示的方法，屬于三維圖形可視化領域。

背景技術

點云（Point?Cloud）是在同一空間參考坐標系下可以表達目標空間分布的XYZ坐標的集合，還可以包括如激光反射強度或RGB真彩色等其他信息(Barber?D.M.,Mills?J.P.and?Bryan?P.G，2003)。隨著三維激光掃描技術在中國的逐步深入的應用，特別是在古建筑領域，應用地面三維激光掃描儀獲取古建筑的三維點云，用于古建筑的數據存檔、分析以及顯示，已經成為越來越普及的測量手段。目前測繪領域所常提到的點云數據主要通過兩種方式獲取：第一種通過激光測量技術獲取，包括主要地面激光雷達，機載Lidar和車載激光雷達獲取的點云數據；第二種是通過攝影測量的方法從航空遙感影像中獲得。圖1為利用地面激光雷達掃描獲取的太和門內部建筑物構件的點云數據顯示效果，各個點云反映了X、Y、Z坐標和反射強度。

距離影像（Range?Images）是數字圖像的一種特殊形式。距離影像每一個象素值代表了場景中可見點到某已知參考框架的距離。因此距離影像可以生成場景的三維結構信息。距離影像也被稱為深度圖像（depth?images）、深度圖（depth?maps），xyz圖（xyz?maps），表面輪廓(surface?profiles)或者2.5維圖像（2.5D?images）。距離影像可以以圖像x，y軸作為坐標軸，用點的深度值矩陣來表達距離影像，距離值矩陣中的元素值反應了點的空間組織信息。深度圖像并不僅僅局限于以平面作為參考框架，還可以以空間點、線、面作為參考框架。深度圖像按照參考基準的不同可以分為三類，即以點、線、面為參考框架的深度圖像。點可以理解為三維空間中的一點；線基準可以包含指點基準和曲線基準等；面可以有很多種，其中規則的面包括平面，柱面、球面、圓錐面、圓臺面，圓環面等。在以點作為參考框架時，由于深度圖像記錄點到基準面的距離，當球面、圓柱面、彎管面半徑為0時，這些面分別表現為三維空間中的點、直線和曲線。

也就是說，點云是深度圖像的一種間接表達形式，它是將深度圖像的深度值換算到三維坐標系得到的三維坐標點。從參考體系來看，點云是以大地坐標系或局部坐標系作為參考框架的，點的XYZ坐標是相對于坐標系原點計算得到，而從深度圖像的分類可知，深度圖像的參考基準則更加廣泛，可以是空間中的點、線或面。

激光掃描獲取的點云數據是三維的散亂無序的點的集合，而深度圖像則是有序的2.5維數據集合，其降低了數據的維數，因此其相比點云來說數據量要小很多。

在二維可視化中，對于空間幾何對象最常用的方法是采用最小外包矩形（Minimum?Bounding?Rectangle，簡稱MBR）進行管理，而在三維可視化中，采用三維空間網格來管理深度圖像，空間網格由對象的最小外包盒（Minimum?Bounding?Box，簡稱MBB）構成，MBB的8個頂點為網格頂點，一個MBB為一個網格單位。MBB只存儲其左后下角和右前上角兩點的三維坐標，如圖2所示。

點云數據的可視化過程可以用圖3的過程來表示：

具體過程描述如下：首先進行點云特征分割的預處理工作，根據物體構件的特征將點云數據分為多個類別，所述構件特征可以是柱子、梁、瓦等構件；然后導入點云數據，根據點云形狀判斷點云所參考的基準面；然后對基準面擬合分別生成平面基準面、柱面基準面或球面基準面；接著指定內插格網大小，根據生成的基準面類型分別生成平面深度圖像、柱面深度圖像或球面深度圖像；最后計算點云的最小包圍盒（MBB），建立MBB和深度圖像之間對應關系，并將MBB和深度圖像對象模型一并存入數據庫，可視化時，從數據庫中調取相應的深度圖像進行繪制。

上述過程中重要的一個步驟是加快深度圖像的顯示和檢索。為了實現對深度圖像的快速顯示和檢索，關鍵是要建立深度圖像與包含它的MBB的關系和MBB相互之間的關系。可以根據原始點云擬合所建立的不同基準面的幾何參數，確定深度圖像相對于MBB的旋轉平移矩陣，建立有效的三維空間索引。

最小外包盒實體表達深度圖像所在的最小外包盒（MBB），包括左下后點、右上前點、平移旋轉矩陣，深度圖像對象指針等屬性。其中左下后點和右上前點確定最小外包盒的空間位置，平移旋轉矩陣記錄深度圖像的參考基準面的原點相對于最小外包盒的幾何變換關系，深度圖像指針指向深度圖像數據庫對象。深度圖像實體包括的屬性有：基準面類型，坐標單位、行數、列數、X方向格網間距、Y方向格網間距、距離縮放比例尺、距離最大值、距離最小值、反射強度最大值、反射強度最小值，距離和反射強度值集合。