[發(fā)明專利]一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法及其系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010019825.3
• 申請(qǐng)日: 2020-01-09
• 公開（公告）號(hào): CN111145331B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王瑜;萬(wàn)波;王鵬;左澤均;胡茂勝;錢顥月;甄文杰;潘明敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市數(shù)字城市工程研究中心;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）
• 主分類號(hào): G06T15/20
• 分類號(hào): G06T15/20;G06T1/20
• 代理公司: 武漢江楚智匯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42228
• 代理人: 鄧寅杰

本發(fā)明涉及海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染領(lǐng)域，尤其涉及一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法及其系統(tǒng)，其不同之處在于，其步驟包括：S1、待融合圖像數(shù)據(jù)獲取；S2、圖像數(shù)量判斷；S3、CPU圖像融合；S4、GPU圖像融合；S5、完成圖像融合。本發(fā)明能夠大大提升多幅圖像的融合效率，進(jìn)而提高三維大型場(chǎng)景渲染性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染領(lǐng)域，尤其涉及一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法及其系統(tǒng)。

背景技術(shù)

高精度、高分辨率的城市空間三維數(shù)據(jù)提取是“智慧城市”、“數(shù)字城市”的關(guān)鍵，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展，以及新型測(cè)繪技術(shù)的出現(xiàn)，彌補(bǔ)了多源海量數(shù)據(jù)獲取手段的缺乏，城市三維空間數(shù)據(jù)呈指數(shù)式飛躍。

城市空間三維數(shù)據(jù)主要包括采用二維地圖和建筑設(shè)計(jì)圖相結(jié)合、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量、激光掃描系統(tǒng)、高分辨率衛(wèi)星遙感、車載移動(dòng)測(cè)繪系統(tǒng)等方式獲取的數(shù)據(jù)。二維地圖和建筑設(shè)計(jì)圖相結(jié)合是指將能滿足輪廓精度需求的地圖數(shù)據(jù)和可提供對(duì)應(yīng)建筑物高度信息及側(cè)立面結(jié)構(gòu)信息的建筑物規(guī)劃設(shè)計(jì)圖相結(jié)合，以獲取建筑物三維模型構(gòu)建時(shí)所需的三維數(shù)據(jù)；數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量以所拍攝的數(shù)字影像作為基礎(chǔ)，根據(jù)數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量基本原理，通過(guò)計(jì)算機(jī)結(jié)合相關(guān)的數(shù)字影像處理技術(shù)獲取被攝物體的三維空間數(shù)據(jù)；激光掃描系統(tǒng)能夠同時(shí)獲取被攝物體表面的點(diǎn)云、幾何數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的紋理數(shù)據(jù)；高分辨率的遙感衛(wèi)星能周期性地提供全球的高分辨率的影像信息，與數(shù)字高程模型疊加，生成大范圍內(nèi)的地面自然景觀模型；車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)在平臺(tái)快速移動(dòng)的過(guò)程中能實(shí)時(shí)獲取周圍有效測(cè)繪范圍內(nèi)地物的全景影像及點(diǎn)云數(shù)據(jù)。大規(guī)模、高精度三維城市空間數(shù)據(jù)的迅速積累，給現(xiàn)有的處理器資源和存儲(chǔ)系統(tǒng)在全面、真實(shí)、準(zhǔn)確的地理場(chǎng)景可視化方面帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，成為建設(shè)“數(shù)字城市”、“智慧城市”的核心內(nèi)容之一。

有限的計(jì)算機(jī)渲染性能與海量城市空間數(shù)據(jù)之間的矛盾是海量數(shù)據(jù)可視化面臨的關(guān)鍵問(wèn)題，現(xiàn)多采用云端并行渲染的方式以提高計(jì)算效率，在進(jìn)行大型三維模型分布式渲染的過(guò)程中，圖像融合是非常關(guān)鍵的一個(gè)過(guò)程。且隨著三維模型大小的逐漸增加，所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)也會(huì)越來(lái)越多，圖像融合過(guò)程也會(huì)越來(lái)越慢，進(jìn)一步影響渲染性能。

鑒于此，為克服上述技術(shù)缺陷，提供一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法及其系統(tǒng)成為本領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法及其系統(tǒng)，能夠大大提升多幅圖像的融合效率，進(jìn)而提高三維大型場(chǎng)景渲染性能。

為解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種海量城市空間三維數(shù)據(jù)云渲染圖像融合方法，其不同之處在于，其步驟包括：

S1、待融合圖像數(shù)據(jù)獲取：獲取所有待融合圖像數(shù)據(jù)，將子節(jié)點(diǎn)的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到主節(jié)點(diǎn)；

S2、圖像數(shù)量判斷：根據(jù)不同分辨率選定不同的閾值n，判斷待融合圖像數(shù)量m與n的大小對(duì)比：若m小于等于n，執(zhí)行步驟S3；若m大于n，執(zhí)行步驟S4；

S3、CPU圖像融合：根據(jù)圖像深度值進(jìn)行圖像融合，比較不同圖像相同位置的深度數(shù)據(jù)，找出所有位置分別相對(duì)應(yīng)的最小深度數(shù)據(jù)和像素?cái)?shù)據(jù)，即可得到融合圖像的數(shù)據(jù)；執(zhí)行下一步驟S5；

S4、GPU圖像融合：在GPU中根據(jù)圖像像素進(jìn)行并行計(jì)算，即每個(gè)線程分別對(duì)所有子圖像中的某一對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行循環(huán)比較取值操作，所有線程執(zhí)行完后可得到融合圖像的數(shù)據(jù)；

S5、完成圖像融合。

按以上方案，所述步驟S1的具體步驟包括：

S11、初始化：將待渲染的大型三維模型手動(dòng)分割成合適大小和數(shù)量的模型，然后將這些模型分別放置在各進(jìn)程的子節(jié)點(diǎn)上；主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行MPI并行初始化，并使各子節(jié)點(diǎn)進(jìn)入并行運(yùn)行過(guò)程，執(zhí)行后續(xù)操作；

S12、載入圖元：所有的進(jìn)程分別載入已經(jīng)分配好的三維模型；