一种基于最小生成树的三维模型典型化算法

文档序号:6498900阅读:578来源:国知局
一种基于最小生成树的三维模型典型化算法
【专利摘要】在每个三维模型群组中,基于模型间距离构建最小生成树。对最小生成树进行分割,获取其中三维模型的直线性排列结构一模型链。对每个模型链进行典型化操作(删除其中的一个节点,并移动其他节点,使得模型间距离比与原模型保持一致)。为最小化视觉差距,每次删除选择使得删除后其他模型移动距离最小的节点。通过迭代式的删除,从而达到简化三维模型的效果。
【专利说明】一种基于最小生成树的三维模型典型化算法
一、【技术领域】
[0001 ] 本发明面向在线三维模型可视化应用,特别对于基于无线的三维模型应用如三维地图、三维商品展示等领域,提出一种基于典型化算法的综合简化方法。该方法通过降低多个三维模型或三维模型群中模型的数量,在最大化视觉相似度的同时,删除部分模型,从而提高三维场景的整体可视化效率,降低模型复杂度。
二、【背景技术】
[0002]在线三维可视化技术目前已经广泛使用在游戏、导航、电子商务等领域。随着智能手机与移动计算的发展,越来越多的应用需要通过无线方式传输和展现三维模型。然而,三维模型数据量大、数据复杂度高(包括几何数据、纹理数据以及语义数据),因此有必要对三维模型进行简化,提高其可视化效率。典型化算法就是三维模型简化方法之一。典型化操作在保留模型整体拓扑相似度的同时,通过删除、移动等方式减少场景中模型的数量,提高可视化效率。目前典型化操作主要用于二维地图的综合简化,本专利则将典型化算法扩展到三维模型,从而实现三维场景的综合简化。本发明主要针对具有线性排列的三维模型,例如三维城市中的建筑物以及三维店铺中的商品等。
三、
【发明内容】

[0003]本发明基于模型之间的距离获取三维模型最小生成树,再对最小生成树进行剪枝操作,获取其中的直线型模型链,对生成的直线型模型链实施典型化操作,在减少模型数量的同时,保持其与原模型的相似度。
[0004]根据心理学中的格式塔理论,人眼对于排列成直线或近似直线的物体具有更加敏感的认识,因此在综合简化中如果能够保持三维模型的线性特征,则删除其中个别元素对于整体模型的相似度影响不大。本发明就基于这一原理,利用最小生成树检测三维模型群中的线性分布,从而实现基于典型化操作的模型综合简化。
[0005]本发明所提出的基于最小生成树的三维模型综合方法,其具体内容如下:
[0006]1.最小生成树构造
[0007]构造最小生成树的关键是三维场景中模型间的距离。本专利首先通过构造任意两个独立模型间的距离,从而构建三维场景中模型之间的完全图,在此图上便可以使用已有的最小生成树算法如Prim算法。因此本专利主要涉及如何构造三维场景中模型间距离。
[0008]根据权利要求书2中所述,本专利中的模型间距通过以下三个步骤算出:第一,模型间距离为三维距离,即充分考虑模型在三维空间的分布;第二,模型间距离为模型所有几何特征之间的最近距离,即充分考虑模型本身的大小;第三,模型间距离考虑模型的语义距离,即如果模型之间被网格(如水网、路网)分割,则模型间距离为无穷大。图1给出了一个三维城市模型(图1a),经过路网分割后(图1b)所得到的最小生成树(图1c)。
[0009]2.直线型三维模型链生成
[0010]获取三维模型最小生成树后,需要提取出其中的直线型结构作为进一步综合简化的基础。本专利使用节点的度数(含有的边的数量)与拐角角度作为评价标准,对最小生成树实施分割。如图2所示,首先构造模型最小生成树(图2a),检测其中度数大于2的节点,并对其进行分割(图21b),然后对拐角大于45度的节点再进行分割(图2c),生成直线型模型链,最后对模型链实施典型化算法,删除其中部分节点从而达到模型综合简化的目的。
[0011]3.保留视觉特征的直线型三维模型典型化方法
[0012]典型化算法主要是指在保证模型相似度的同时,通过减少三维场景中模型的数量,降低三维模型的复杂度,从而提高可视化效率的方法。本专利通过对直线型模型链的典型化操作,在保留模型线性拓扑分布的同时,减少了模型数量。具体而言,本专利首先选择模型链中非边缘节点中距离其他模型最近的节点之中最小包容盒最小的模型予以删除;其次沿着原模型链轨迹移动剩余的中间节点(非边缘节点)并使得移动后模型之间的距离之比与原模型相同,从而达到最小化拓扑差异的目的;最后调整模型角度使得与原模型链具有相同的角度。
[0013]如图3所示,要简化原三维模型链(图3a),首先选择其中距离其他节点最近的非边缘节点(C,D)之中具有最小包容盒的节点(C)为待删除节点;删除节点C后,沿着原模型链移动其余中间节点(B,D)至新位置(B',D')。为使得新位置保持原模型比例,首先计算模型的移动系数e = AE/(AE-CD),新位置计算如下:AB' = AB+BB/ =AB*e,B' D'=B' C+⑶'=BC*e以及Di E = Di D+DE = DE*e ;最后,由于移动到新的位置,需要调整角度,例如B'需要调整角BAB'(图3b)。重复上述选择、删除与调整的过程,便能够控制模型简化的程度,具体调整量可以根据具体需求和应用进行修改。
[0014]本发明提出了一种基于最小生成树的直线型三维模型综合简化算法,该算法包括最小生成树产生、直线型模型链生成以及三维模型典型化算法三个主要部分。本算法在保留模型相似度的同时,减少了三维场景中模型的数量,从而提高显示效率降低数据传输量,能够用于三维城市、电子商务展示以及游戏等多种领域,具有较广的适应性。
四、【专利附图】

【附图说明】
[0015]图1最小生成树构造示例
[0016]图2.直线型三维模型链生成及其典型化示意图
[0017]图3.基于三维模型链的典型化操作
五、【具体实施方式】
[0018]本发明可以在多种应用场合实施,提供灵活可配置的简化模型。具体步骤如下:
[0019]步骤I设定三维场景中模型间距离,应实现包括三维距离与语义距离的计算;
[0020]步骤2根据模型间距离,生成完全图,并在此基础上利用Prim算法计算出模型的最小生成树;
[0021]步骤3对所获取的最小生成树进行分割,取得直线型模型链;
[0022]步骤4对每一个直线型模型链进行典型化操作,从而降低模型数量,生成并输出综合简化后模型;
【权利要求】
1.一种基于最小生成树的三维模型典型化算法,其方法实现过程的特征具体如下:基于三维模型间的距离,产生模型间最小生成树;通过对最小生成树的分割,获得具有线性分布特征的三维模型链;在三维模型链基础上,实现典型化操作,降低三维模型数量提高可视化效率。
2.根据权利要求书I所描述的基于最小生成树的三维模型典型化算法,其模型最小生成树的生成方式特点在于:首先模型间距离为三维距离,即充分考虑模型在三维空间的分布;其次,模型间距离为模型所有几何特征之间的最近距离,即充分考虑模型本身的大小;最后,模型间距离考虑模型的语义距离,即如果模型之间被网格(如水网、路网)分割,则模型间距离为无穷大。在此距离定义基础上,利用最小生成树算法,获取模型的最小生成树。该树的节点为三维模型,边的权重为模型间距离,模型之间被网格分割,则删除其间的边。
3.根据权利要求书I所描述的直线型模型链生成方法,其特征在于通过分解度数超过2(有3条以上边相连的)节点,获取三维模型的链式分布,再通过检测链中的大角度拐点(超过45% ),将链式结构分解为直线型三维模型链,本专利中的直线型为近似直线。
4.根据权利要求书I所描述的三维模型链典型化算法,其特征在于首先选择模型链中距离最近的两个模型,将其中最小包容盒(Minimum Bounding Box)的模型删除,并移动剩余模型使得其间的距离比与原模型相同。通过迭代的典型化操作,从实现减少模型数量,提高可视化效率的三维模型综合简化。
【文档编号】G06T19/00GK103914881SQ201310007034
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2013年1月9日 优先权日:2013年1月9日
【发明者】毛波, 伍之昂, 曹杰, 杨风召, 毛彦妮, 赵慕阶 申请人:南京财经大学
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1