[發(fā)明專利]紋理精簡和分形壓縮集成的三維模型可視化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911037074.1
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110889888B
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周國清;包馨;岳濤
• 申請（專利權(quán)）人: 桂林理工大學(xué)
• 主分類號: G06T15/04
• 分類號: G06T15/04;G06T17/00;G06T17/20
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本發(fā)明公開了一種紋理精簡和分形壓縮集成的三維模型可視化方法，主要涉及計算機圖形處理和攝影測量領(lǐng)域。1、將紋理的統(tǒng)計分析方法和結(jié)構(gòu)分析方法相結(jié)合，利用分形維數(shù)的特點對所有紋理進行初次篩選；2、當(dāng)存在多個紋理的分形維數(shù)在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)時，將這些紋理進行Radon變換，計算其標(biāo)準(zhǔn)差，進一步精簡紋理；3、利用分形壓縮方法將紋理進行壓縮，通過解碼時的多次迭代生成不同分辨率的紋理圖像，創(chuàng)建一個具有四叉樹結(jié)構(gòu)的多分辨率紋理數(shù)據(jù)組織。利用本發(fā)明進行紋理處理和三維模型可視化，解決了現(xiàn)階段紋理數(shù)據(jù)冗余占用內(nèi)存空間大的問題，提高了紋理數(shù)據(jù)調(diào)用速度和三維模型動態(tài)可視化的流暢程度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機圖形處理和攝影測量領(lǐng)域，尤其涉及紋理數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和三維模型可視化三個方面。

背景技術(shù)

隨著人們對三維場景真實感要求越來越高，快速管理和調(diào)用精細(xì)紋理對建立高質(zhì)量三維模型十分重要。然而在現(xiàn)階段的建筑物三維模型可視化過程中存在紋理數(shù)據(jù)冗余、加載紋理數(shù)據(jù)占用內(nèi)存大問題，這對三維建筑模型可視化的流暢加載提出了巨大挑戰(zhàn)。

目前，三維建筑模型數(shù)據(jù)常用壓縮的方法對其進行簡化，但是簡化后的模型會丟失許多建筑的特征點，并且利用建筑簡化無法提高大規(guī)模建筑物的可視化速度。同時，許多研究人員提出了建筑泛化方法，通過使用多細(xì)節(jié)層次(Levels of Detail，LOD)技術(shù)來減少調(diào)用數(shù)據(jù)，提高呈現(xiàn)速度。大多數(shù)的建筑模型泛化方法都側(cè)重于模型的幾何結(jié)構(gòu)，很少考慮紋理，然而與建筑幾何數(shù)據(jù)相比，紋理數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存空間更大。目前紋理數(shù)據(jù)的管理和存儲方法主要是基于空間剖分方法和對象包圍盒方法生成索引，這些方法都將每一張紋理獨立存儲，調(diào)用紋理時需要先完成數(shù)據(jù)解析，找到關(guān)聯(lián)信息，最后讀取相應(yīng)格式的紋理數(shù)據(jù)，整個過程需要多次的索引才能完成紋理的讀取，消耗極大的存儲空間。并且在城市三維模型的動態(tài)可視化過程中，不同的視角距離都需要不同的LOD模型，所以需要使用多個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲不同分辨率尺度的紋理。雖然有些方法已經(jīng)能夠創(chuàng)建高真實感的三維模型，但是仍然存在以下幾個明顯的問題：

(1)在同一區(qū)域可能會出現(xiàn)建筑物風(fēng)格相似甚至一致的現(xiàn)象，這樣就會出現(xiàn)多棟建筑物紋理類型和材質(zhì)有相同部分的情況，若將其所有紋理進行存儲，必然會造成數(shù)據(jù)冗余。

(2)當(dāng)進行三維模型可視化時，精細(xì)紋理的加載勢必會影響模型可視化速度，當(dāng)局部區(qū)域放大顯示時會出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出了一種紋理精簡和分形壓縮集成的三維模型可視化方法，以解決目前國際上三維模型可視化過程中模型加載速度慢，紋理冗余且消耗內(nèi)存大的關(guān)鍵技術(shù)問題。

為實現(xiàn)本發(fā)明之目的，本發(fā)明采用以下具體技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

1.將紋理的統(tǒng)計分析方法和結(jié)構(gòu)分析方法相結(jié)合，利用分形維數(shù)的特點和圖像的標(biāo)準(zhǔn)差進行紋理精簡。

在紋理管理過程中，要判斷兩個紋理是否相同，需要設(shè)置分類閾值。一般選取紋理特征集的能量作為分類閾值，但是，在目標(biāo)紋理與其他區(qū)域紋理對比度很小的情況下，就會出現(xiàn)丟失目標(biāo)紋理或者劃分失誤的情況。由于分形維數(shù)可以描述物體表面的粗糙程度，并且可以作為區(qū)別不同類別紋理的有效參數(shù)以克服傳統(tǒng)圖像分割的缺點，所以利用這個特點可以將圖像分形維數(shù)之差設(shè)置為紋理篩選閾值。

然而不同的紋理可能會有相同的分形維數(shù)，因此僅用原始圖像的分形維數(shù)這一特征量不足以描述紋理圖像的紋理特征，并且在所有紋理進行初次分類后還存在一些紋理可以經(jīng)過旋轉(zhuǎn)變換得到，所以需要先利用分形維數(shù)閾值進行紋理篩選，然后將閾值范圍內(nèi)的紋理進行Radon變換，計算其標(biāo)準(zhǔn)差，進一步進行紋理的精簡，減少內(nèi)存的占用。

2.將多幅紋理進行精簡后，利用紋理圖像的自相似性和自仿射性質(zhì)對其進行分形壓縮。