[发明专利]一种三维虚拟场景快速构建方法在审

专利信息
申请号: 201510259812.2 申请日: 2015-05-20
公开(公告)号: CN104835202A 公开(公告)日: 2015-08-12
发明(设计)人: 梁强;王青海;杜君;李光辉;黄玺瑛;邵伟 申请(专利权)人: 中国人民解放军装甲兵工程学院
主分类号: G06T17/05 分类号: G06T17/05
代理公司: 北京中誉威圣知识产权代理有限公司 11279 代理人: 龚镇雄
地址: 100072 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种交互式半自动三维场景构建方法,其数据分布存储策略通过建立场景数据索引将地物模型、植被和地形等场景数据以块的方式进行存储,以高效的数据调度载入相关数据,实现场景的动态构建;其地表特征提取方法通过对遥感图像的纹理采样、特征提取和图像分割操作,实现对场景内地表材质、植被、水系分布区域的自动获取;其地物特征提取方法通过对地理信息矢量数据的解析,提取关于河流、道路、桥梁等线状地物和点状地物的位置和属性,实现虚拟场景中地物模型几何尺寸、空间位置等属性的自动获取。因此,本发明能够适用于不同规模、不同复杂程度的场景快速构建,能够显著提高虚拟场景的构建效率。
搜索关键词: 一种 三维 虚拟 场景 快速 构建 方法
【主权项】:
一种交互式半自动三维场景构建方法,其特征在于,包括:步骤1:以地形数字高程数据为依据,对遥感影像数据进行校正,实现地形数字高程数据与遥感影像数据的匹配;校正方法为:在遥感影像上确定数据匹配的参考点,获得该参考点的位置信息并按最小二乘法的原理拟合获得原始图像空间到校正后图像空间的校正系数aij、bij;采用多项式法对遥感影像的图像进行平移、缩放和梯形变换,建立从原始图像空间到校正后图像空间的校正公式:<mrow><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mi>x</mi><mo>=</mo><msub><mi>F</mi><mi>X</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><msub><mi>a</mi><mi>ij</mi></msub><msup><mi>u</mi><mi>i</mi></msup><msup><mi>v</mi><mi>j</mi></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>y</mi><mo>=</mo><msub><mi>F</mi><mi>Y</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mi>i</mi></mrow></munderover><msub><mi>b</mi><mi>ij</mi></msub><msup><mi>u</mi><mi>i</mi></msup><msup><mi>v</mi><mi>j</mi></msup></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>其中,n为多项式的阶数,(x,y)为原始图像空间中的坐标;(u,v)为校正后图像空间中的坐标;利用校正公式对遥感影像的图像进行校正,获得校正后的遥感影像图像;步骤2:对校正后的遥感影像进行纹理分割,获得地形模型;步骤21:对遥感影像进行典型特征纹理的人工采样获得样本纹理,记为Tm(m=1,2,3…n),采用径向功率谱平均值对样本纹理的频域统计特性进行提取;ω为极坐标系中圆环的半径,m为纹理种类;步骤22:根据分割精度对遥感影像的图像进行栅格化处理,将遥感影像分割为(L/α)×(H/α)个方格,并计算每个方格的径向功率谱的平均值P(ω)j,k;其中L×H为遥感影像的图像分辨率,α为分割精度;P(ω)j,k表示第j行第k列个方格纹理的径向功率谱的平均值;步骤23:根据公式<mrow><msub><mi>P</mi><mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>k</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>&omega;</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><msub><mi>&omega;</mi><mi>max</mi></msub><mo>/</mo><mi>d&omega;</mi></mrow></munderover><msup><mrow><mo>[</mo><mi>P</mi><msub><mrow><mo>(</mo><mi>&omega;</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>k</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mi>P</mi><msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>&omega;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>m</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mrow><mo>(</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>&omega;</mi><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow><mrow><msub><mi>&omega;</mi><mi>max</mi></msub><mo>/</mo><mi>d&omega;</mi></mrow></munderover><msup><mrow><mo>[</mo><mi>P</mi><msub><mrow><mo>(</mo><mi>&omega;</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>k</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mi>P</mi><msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>&omega;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>m</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>)</mo></mrow></mrow>比较P(ω)j,k获得方格中纹理与样本纹理Tm之间特征的相似程度Pm,j,k;步骤24,在Pm,j,k(m=1,2,3…n)中取最大值,若该值大于分割精度,则将第j行第k列个方格纹理标记为Tl,否则认为方格纹理不属于其中的任何一种样本纹理;其中,l为样本纹理中与第j行第k列个方格纹理最接近的纹理编号;步骤25,根据步骤24中标记的所有方格纹理建立一个(L/α)×(H/α)的纹理分布灰度图,该纹理分布灰度图的每个像素值由一个8位的字节来表示;步骤26,对步骤21中的样本纹理进行去噪点、细节增强和重复感消除,生成与之对应的细节纹理;步骤27:在GPU顶点处理器中计算遥感图像和细节纹理的融合因子,进入像素渲染阶段后分别创建地形遥感图像、所有细节纹理和场景材质分布灰度图的采样器,并结合该融合因子按照步骤25生成的纹理分布灰度图依次对采样器采集的像素颜色进行叠加处理,获得最终的地形纹理的颜色值,此时地形模型建立完毕;步骤3:解析地理矢量数据中的陆地交通图层和水文图层,提取道路、水系的类别、位置、长度和宽度数据,解析地理矢量数据中的居民地及附属设施图层,提取建筑物的位置数据,从而获得地物数据;将提取的地物数据与使用三维模型重建获得的地物三维模型进行类型和轮廓大小的匹配,如果匹配成功,则将匹配成功的地物三维模型作为最终建立的地物模型;如果匹配失败,则载自动创建一个能够反映其轮廓的多面体作为最终建立的地物模型;步骤4:将步骤2建立的地形模型和步骤3建立的地物模型载入三维场景,并对地形模型的场景地形和地物模型的地物数据行分割,创建以地形块为单位的地形数据存储结构,分割时块与块之间保留一定的重叠区,便于三维场景加载后无缝连接。
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