[发明专利]一种渐进最优的三角网格重复顶点快速去除方法

说明书

技术领域

本发明涉及在海量数据等值面提取中三角网格重复顶点的去除方法，尤其是一种渐进最优的三角网格重复顶点快速去除方法。

背景技术

随着计算机硬件平台的不断发展，数值计算模拟的规模也不断增大，所产生的数据量也已经达到TB甚至PB量级，对于海量数据的可视化处理是当今可视化研究的热点与难点问题。由于等值面提取方式是捕捉海量数据典型特征的一种常用方法，因而近年来，海量数据的等值面提取方法一直是国内外可视化领域研究的重点。在众多的等值面提取方法中，Marching Cubes方法凭借其原理简单、易于实现的优点，成为了目前海量数据等值面提取的公认标准方法，在各个应用领域中均得到广泛应用。

然而，当数据量上升到一定规模时，传统的串行Marching Cubes方法显然不能够满足实时交互的可视化绘制性能需求，需要对原始网格数据进行预处理，并采用大规模并行处理方式进行并行等值面提取。虽然并行等值面提取能够获得良好的速度提升，但依然存在三角面片信息冗余存储的问题。这是由于在数据预处理及并行绘制阶段，原始网格数据往往被划分成规模较小的网格数据块，为实现并行计算的负载均衡，数据块通常被分发至不同计算节点上，使得数据块之间原有的相邻关系遭到破坏。这样经过分块并行处理所得到的等值面，其内部的三角面片往往是独立存储的，即每一个三角面片需要使用三个顶点的坐标来表示，这种多边形存储模式称之为顶点存储模式。由于三角面片之间存在顶点共享，这就造成了诸多顶点信息被重复存储，浪费了宝贵的内存及显存存储空间。

为了能够缩小存储空间，提高磁盘利用率，必须去掉顶点存储模式中冗余存放的顶点。一种较为理想的方法是将三角网格的顶点信息与拓扑信息分开存放，将所有顶点存储为顶点列表，将拓扑信息以顶点索引的方式独立存储，例如，PLY格式文件就是以这种方式高效实现多边形网格存储的。在数据规模比较大时，去掉冗余存放的顶点将极大的减少磁盘及内存空间占用，并且易于构建三角形的相邻连接关系。

在去除顶点存储模式中的冗余顶点时，关键的步骤就是判定并去掉各个三角形重复存储的顶点，目前比较常用的顶点去除方法包括线性表法、平衡二叉树法、三轴分块排序法以及哈希表法。

线性表法就是不采用附加的数据结构，循环读入各个顶点，并逐个查找所读入顶点是否在点列表中出现，如果存在就不建立新的顶点节点，如果不存在就建立新的顶点。这种方法虽然实现简单，但是效率较低，需要O(n²)的时间复杂度，在顶点规模较大的情况下很难适用。

平衡二叉树法是通过构建一个平衡二叉树(AVL树)的方法对三角网格顶点进行组织与判别，通过构建和查找二叉树来实现冗余顶点去除。平衡二叉树虽然能够高效的查找所需顶点，但在插入顶点时，需要不断调整二叉树的结构，使得插入节点后的二叉树结构保持平衡二叉树的性质。当节点规模不断扩大时，二叉树深度变得越来越高，调整二叉树结构的开销将严重影响计算效率，并且实现机制复杂，调试过程比较耗时。

三轴分块排序方法的基本思想是对顶点集合在X、Y、Z三个坐标轴方向分量分别进行排序，在查找顶点时，根据顶点的xyz坐标，分别查找排序后的顶点列表，从而快速找到并去除冗余顶点。三轴分块排序方法的缺点是需要对顶点进行三次完全排序(xyz三轴)，并且其时间复杂性在O(n²)级别，在顶点规模比较大时，该方法的开销同样是难于忍受。

基于哈希表的方法能够快速实现冗余顶点的去除，但是哈希函数对性能的影响较大，选择通用且性能较好的哈希函数往往极其困难。另一方面，通过哈希表方法去除冗余顶点后，所得到的精简顶点集合并不是空间有序排列的。因而在精简顶点集内搜索给定顶点的时间耗费为O(n)，远高于在有序排列集合中搜索的时间耗费，这会影响后续拓扑结构重建的效率。所以在实际应用当中，一般不采用哈希表方法进行冗余顶点去除。

如何克服已有方法的缺点，提高重复顶点去除的效率是本领域技术人员极为关注的技术问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何高效的去除三角网格中重复顶点。

本发明的技术方案是：利用有序集合的循环不变性与SSE4(Streaming SIMD Extensions4)快速内存拷贝技术，在只进行一次顶点全排序的情况下，使用二分查找方法实现重复顶点的快速定位与去除。

具体技术方案是：