[发明专利]一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法

权利要求书

1.一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法，其特征在于：包括如下步骤：

S100、准备全景数据和激光点云数据；

S200、统一全景数据中的位置坐标和激光点云坐标，并进行激光点云分组、抽稀、坐标变换以及激光点云节点坐标的剔除；

S300、进行处理后的激光点云节点坐标的三角网构网以及三角网坐标点的反向变换，并形成全景模型；

S400、对全景模型中的每个全景纹理图片节点进行渲染处理和全景数据操作，同时加载地物三角网模型；

在S400中对于每一个全景纹理图片节点，先将纹理图片加载到内存，形成纹理对象，然后构造背景球三角网，同时加载地物三角网模型，加载完成后根据需要进行渲染，此后每次渲染分渲染背景模型和渲染地物三角网模型两部分进行；

在进行全景纹理图片节点的渲染时，从当前节点切换到下一节点，隐藏需要提供的前进动画，所述前进动画即摄像机分多步向下一个节点移动并在移动的过程中多次渲染实现，仅渲染背景球，在渲染前进动画过程中，准备好下一个节点的数据，同时卸载当前节点纹理数据；

S500、进行激光点云构造的地物三角网模型的提取与操作；

地物三角网模型操作包括获取地物图元数据、电力线的带电体与地物之间的距离计算、射线碰撞检测以及地物属性信息的添加与检索。

2.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法，其特征在于：在S200中，对每个激光点云分组具体包括步骤：

S201、根据节点位置坐标与预设半径R定义的球体以及之前的激光点云统计信息，将所有与当前全景球相交的激光点文件加载到内存；

S202、依次计算每个激光点与球心的距离，忽略距离大于R的点，对距离小于R的激光点，将其坐标减去节点坐标后暂存；

其中预设半径R为本节点需要进行三维地物建模的最远距离，节点坐标即转换为相对于节点中心的坐标。

3.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法，其特征在于：在S200中激光点的抽稀，包括设定一个XYZ方向均可设置的抽稀距离D，并将D值赋值到各种坐标轴上，将当前节点激光点云包围在以D为间隔划分的若干个空间立方体上，依次遍历每个节点，并划分到所属立方体当中，每个立方体中仅保留1个激光点。

4.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法，其特征在于：将激光点云的空间三维直角坐标变换为经度、纬度和高程表示的坐标，具体变换步骤：

对于任意一个激光点P（x,y,z），将其转换为极坐标（r,φ,θ），紧接着转换为（u,v,w）：

u=φ

v=θ

w=R-r

其中x表示正东方向，y表示正北，z表示高度，r表示P与O之间的距离，φ表示OP在水平面投影与OX轴的夹角，θ表示OP与OZ的夹角；

转换完毕后，u的取值范围是0～360°，0°表示正东方向，随着u值的增大绕高度轴方向逆时针旋转，90°为正北方向，180°为正西方向，270°为正南方向，360°仍然为正东方向，当范围值与全景纹理图片的左右两侧不一致时，进一步调整u坐标的最小值和最大值，保持与全景纹理图片左右两侧一致；

同时将激光点云中的每个点的高程与周围点的高程进行对比，对明显低于周围点高程的点进行剔除。

5.根据权利要求1所述的一种基于激光点云数据的3D全景模型建模方法，其特征在于：将S200处理后的激光点云的节点进行不规则三角网构网操作生成三角网，构网过程中只进行uv坐标的平面构网，并根据构网后数据的uv坐标计算成全景纹理图片坐标，对于采用Direct3D图像引擎，全景纹理图片坐标原点在左上角，X轴向右，范围0～1,Y轴向下，范围0～1，其计算全景纹理图片坐标方法：

Xt=u/360.0

Yt=v/180.0

在激光点云构网中，仍需要构建整个球面背景，球面点的空间坐标和纹理坐标都采用设定的D值下的经纬度间隔以及半径R计算；

最后将构网后的激光点云坐标进行空间三维直角坐标的反向转换，并完成激光点云构网为三维模型，其中全景模型由两部分组成：一是采用激光点云构造的立体不规则三角网模型，另一个是传统的全景球。