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面向侧面纹理的金字塔管理算法

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孙立伟袁昱纬员建厦

摘要：针对传统三维场景管理方法中易损失侧面纹理的问题，提出了一种改进的多分辨率金字塔模型。从传统的金字塔模型出发，采用链表结构对模型结构的顶点进行拓展，首先是场景构造瓦片四叉树，对海量地形数据中的正射影像部分进行金字塔模型下的分块和分层管理；然后对基于金字塔模型下的分块场景的三维地形进行预处理，并从每个地形分块节点出发采用指针链表管理三维场景的几何信息和侧面纹理信息。在三维场景下进行了试验，试验表明显示效率有显著提高，已应用于工程实践。

关键词：三维场景；侧面纹理；链表；金字塔模型；地形

中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1008-1739（2019）09-68-4

0引言

多分辨率金字塔模型是一種典型的层次结构，能够在同一空间参照下，根据用户需求按照分辨率从高到低、规模由大到小对数据进行不同分辨率的管理，已被广泛应用于三维地理信息系统[1-2]、地形动态绘制[3]、海量空间数据存储[4-5]及影像处理[6]等领域。

近年来，随着计算机计算能力和存储容量的大幅提升，人们对于高质量三维场景的需求越来越迫切，对需要组织数据的类型越来越多，数据的规模和精细程度也越来越高，尤其是对三维场景中的侧面纹理。三维场景通常采用多分辨率金字塔模型实现高效存储、管理与组织，以提供不同分辨率的地形数据。传统的地形金字塔模型是基于遥感正射影像和数字高程模型进行的[7]，用于显示的地形图像均为俯视遥感正射影像[8]，仅能管理单一的数据类型，难以解决数字高程和三维模型带来的侧面纹理问题。

1研究现状

不少学者针对传统金字塔模型的不足，提出了相应的改进方法。晏雄锋等[9]通过结合多尺度表达数据结构和空间索引等策略，提出了矢量金字塔模型，实现了空间数据连续尺度的表达，但该模型对三维场景的侧面纹理管理能力较弱。田珊珊等[10]以影像数据为出发点来组织数据，提出了一种改进的基于数据库的数据组织方法，但该方法需要对侧面纹理进行裁剪和正射校正，会损失部分高分辨率侧面纹理信息。鲍鹏等[11]提出一种基于嵌入式金字塔模型的三维数据组织方法，仅在逻辑层面对海量异构的三维场景进行统一管理，没有对存储方式进行论述。姜代红等[12]采用数据链表对分层、分块数据进行组织和内存调度，实现了地图动态漫游。

本文从传统的金字塔模型出发，采用链表结构对模型结构的顶点进行拓展，提出了一种改进的多分辨率金字塔模型。这种模型结构可以将侧面纹理同正射影像在同一金字塔模型结构下进行管理，具有较高的组织管理效率，同时能够保证更高质量的侧面纹理。

2面向侧面纹理的三维场景多分辨率金字塔模型

2.1总体思路

算法设计的总体思路是结合多分辨率金字塔模型、扩展和改进瓦片四叉树，并结合指针链表算法，提出2级瓦片四叉树和链表相结合的索引，用于三维场景的管理。对海量地形数据中的顶视部分进行2步分层、分块处理，在此基础上构建数据的2级索引编码，并对每个顶视部分的分块节点采用指针链表管理三维场景的侧面信息。

2.2预处理与多分辨率金字塔构建过程

第1步：将地形数据进行投影变换和分块。针对原始分辨率的地形数据，先将数据平移到平面坐标原点，在水平及竖直方向按照大小2×2进行初级剖分（通常取8或9）。利用面片的水平方向和竖直方向的编号形成格网索引第一级编码（，），其中，为指定分块在轴的坐标，为指定分块在轴的坐标。

第2步：以初级划分面片为基础，每一块构建局部瓦片四叉树的层次细节模型形成次级划分面片。如图1所示，图左边的初级划分形成的每块都对应图右边分层、分块构成的一个四叉树，形成金字塔状的数据模型，再对局部四叉树中的数据进行第2级编码。

第3步：在第2步构建金字塔数据模型的过程中，需要遍历每一个节点，在遍历节点时，对同属于不同节点的三角形格网按照格网边界进行切分，每个节点仅对应落在其内部的三角形面片。

第4步：在编码时需要增加额外信息，①块所在层次；②块在其层次中的编码（，），即对轴和轴的坐标；③分块对应侧面信息的指针，如图2所示。

2.3相关算法的执行过程

（1）读取顶视块

在进行影像划分时，将块大小规定为2的次幂，有利于数据的快速检索。当应用给定所需区域的世界坐标后，要确定它属于哪个初级分块，只需要取其轴和轴方向坐标二进制值的第位以上的数字即可直接对应到块，而不需进行附加变换和判断。

（2）读取侧面信息

在查询到各细节层次中的块后，根据该块中存储的链表指针，依次读取链表下的节点，以获得该块对应的侧面信息。

在按照链表顺序读取侧面信息时，可以同时考虑基于视点的裁剪，减少进入渲染时的数据量。读取链表节点的过程如图3所示。

在读取每一个链表节点时，首先判读该侧面的法线方向是否是正对视点方向，如果是则继续读取其角点位置，并判断其对视点的可见性；如果法线方向不是正对视点方向，或者对视点不可见，则直接跳过该链表节点并读取下一个。如果法线方向正对视点方向，并且对视点可见，则继续读取该侧面的材质，并进行渲染计算，在链表中进行下一个节点的读取。

3实验仿真

实验硬件环境为Intel Xeon CPU E3-1271 V3 3.60 GHz，8 G内存，NVIDIA Quadro K2200显卡，软件环境为Windows7。本文选取场景A、场景B和场景C这3个典型实验场景，数据规模分别为151.22，343.87，1 156.03MB，预处理前的三角形面片分别为71 401，304 112，1 241 514。

（1）数据结构构建测试

对3个典型场景分别采用传统方式[1]（管理结构中的顶视影像、模型单独管理）和本文方法（顶视影像和模型共同使用本文方法管理）构建管理结构，對比分析2种方法消耗的存储空间和构建的时间，如表1所示。

从表1可以看出，采用本文管理模式时，还需对曾经单独管理的三维模型做预处理，才能达到采用统一的方法管理。另外，由于本文方法需要对传统的三维模型进行剖分，部分三角形格网会被“切开”，因此，本文方法需要略多的存储空间。

（2）随机区域读取测试

读取随机区域影像块和三维模型，测算包括读取的数据量，以及读取、渲染、显示在内的时间。实验时，本文方法和传统方法[1]随机选取10个相同的区域进行显示、对比和实验，并计算平均值。实验结果如表2所示。

从表2的实验数据中可以看出，采用传统管理模式时，需要首先读出指定区域的全部顶视图和三维模型，然后再进行渲染和显示。在本文方法的读取中，一边判断一边读取三维模型分块，读取阶段本文方法需要耗费略长时间，但是由于本文方法对不需要渲染和显示的三维模型面片进行了剪枝，较大地减轻了后续渲染和显示时的计算量（减少量一般在50%左右或以上），所以读取显示的总时间要少很多。

（3）综合测试，考虑采用运动视角的帧速率进行衡量

分别采用传统方法[1]和本文方法构建典型场景，采用运动视角飞过场景上方，得到三维场景显示时的帧速率。可以考虑对初始时、平缓地表区、地表剧烈变化区1、地表剧烈变化区2进行实验，结果如表3所示。

从表3的实验数据可以看出，在初始阶段，采用传统方法和本文方法的帧速率相差不大；平缓地表区漫游过程中，主要只有块查找的差异，本文方法减少的块读取量和渲染计算时间在整个绘制过程中所占比重较小。但是当视点移动到2个剧烈变化地表区时，传统方法的管理结构需要装入更多的顶视影像和三维模型数据，因此帧速下降，本文方法的优势较为明显。

4结束语

本文提出的多分辨率金字塔管理算法有效地解决了三维场景中侧面纹理显示和渲染问题，该算法已经应用于三维场景展现的工程实践中，显示效率较传统方式有明显提高，尤其在地形变化剧烈的区域，应用效果更为显著。

参考文献

[1]霍亮，杨耀东，刘小勇，等.瓦片金字塔模型技术的研究与实践[J].测绘科学， 2012，37（6）：144-146.

[2]魏磊，张建新.基于ArcGIS Engine无冗余地图瓦片裁切方法的研究[J].测绘与空间地理信息，2016，39（5）：146-148.

[3]何荣茂，石川，常文泰，等.基于OSG的大规模地形动态绘制应用研究[J].计算机与数字工程，2017，45（10）：2022-2026.

[4]马骏，陈玉林.基于面向对象的分布式遥感数据存储模型研究[J].河南大学学报（自然科学版），2017，47（2）：185-193.

[5]袁昱纬，全吉成，吴婧文，等.基于小波变换的改进影像金字塔模型[J].电子设计工程，2012，20（11）：183-186.

[6]房晓东.一种基于显著性区域的图像分割算法[J].火力与指挥控制，2016，41（7）：48-51.

[7]朱留果，何卫红，阮晓雨，等.基于WorldWind与无人机影像的三维场景重建与漫游研究[J].现代测绘，2012，35（5）：48-50.

[8]陈华，夏青，蒋秉川，等.一种面向对象的全球多分辨率纹理数据的预处理方法的研究[J].测绘科学，2008，33（S1）： 52-53，15.

[9]晏雄锋，艾廷华，张翔，等.空间数据连续尺度表达的矢量金字塔模型[J].武汉大学学报（信息科学版），2018，43（4）： 502-508.

[10]田珊珊，王慧青，张小国.大规模地形数据实时回执的技术研究[J].控制工程，2018，25（2）：224-230.

[11]鲍鹏，霍亮，王锐，等.基于嵌入式金字塔模型的城市三维数据组织方法研究[J].北京建筑大学学报，2017，33（4）：33-38.

[12]姜代红.基于影像金字塔的GIS地图动态漫游算法[J].计算机工程与设计，2013，34（5）：1711-1715.

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