[发明专利]一种顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法及装置

说明书

本发明公开了一种顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法及装置，包括：获取原始倾斜摄影三维模型数据，根据三维模型节点间的层级关系形成层级树，并抽取层级树的过渡型中间节点，获取精简后的层级树的各级叶节点的数量及顶点坐标，根据每个层级中叶节点的顶点数量及坐标计算每个层级的顶点密度；以及，分别根据每个层级的顶点密度将每个所述层级划分为格网，根据每个层级对应的格网计算每个层级的比例尺；根据每个层级对应的顶点密度和比例尺，对所述第二层级树进行简化，得到简化后的三维模型数据。采用本方法可快捷稳健地实现倾斜模型的比例简化，为倾斜模型的内业比例制图应用提供了有效方法，且方法简单、容易实现。

技术领域

本发明涉及倾斜摄影数据处理领域，特别涉及一种顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法及装置。

背景技术

倾斜摄影是获取高精度三维测绘数据的重要手段，采集效率高，并且获得的实景三维模型分辨率高，直观清晰，数据的存储一般采样分页层次节点的方式存储，具有数据总量大、碎片化数据多、层次划分密集的特点，在数据的分发和应用方面存在加载层级多、分发效率低的问题，如何通过对海量瓦片化的三维模型进行简化抽稀，实现快速数据的加载和渲染调度、快速进行网络分发，是亟待解决的问题和难点。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中对倾斜摄影的海量三维数据处理效率较低的问题，本发明提出一种顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法及装置，该方法能够对倾斜摄影的实景三维模型进行分层级的简化抽稀，为实景模型用于一定比例地形制图提供技术支撑。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法，包括：

S1：获取原始倾斜摄影三维模型数据，遍历所述三维实景模型数据中的所有节点，根据节点间的层级关系形成第一层级树；

S2：自顶向下抽取所述第一层级树上的过渡型中间节点，利用所述中间节点的子节点替换所述中间节点，形成第二层级树；所述过渡型中间节点为拥有单一子节点的节点；

S3：获取所述第二层级树的各级叶节点的数量及顶点坐标，针对所述第二层级树中的每个层级，根据每个层级中叶节点的数量及顶点坐标计算每个层级的顶点密度；以及，分别根据每个层级的顶点密度将每个所述层级划分为格网，根据每个层级对应的格网计算每个层级的比例尺；

S4：自底向上遍历所述第二层级树，根据每个层级对应的顶点密度和比例尺，对所述第二层级树进行简化，得到简化后的三维模型数据。

根据一种具体的实施方式，上述顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法中，根据每个层级中叶节点的数量及顶点坐标计算每个层级的顶点密度，包括：

在二维平面将所述顶点坐标投影为二维点集合，采用凹多边形算法计算所述二维点集合的边界范围，计算所述边界范围的面积；

根据每个层级的叶节点数量与所述边界范围的面积计算每个所述层级的顶点密度。

根据一种具体的实施方式，上述顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法中，所述分别根据每个层级的顶点密度将每个所述层级划分为格网，包括：自底向上遍历所述第二层级树，根据每个层级的顶点密度将每个所述层级划分为格网。

根据一种具体的实施方式，上述顾及比例尺的三维模型数据抽稀简化方法中，所述根据每个层级的顶点密度将每个所述层级划分为格网，包括：

计算所述边界范围的宽度和高度，

根据每个层级的顶点密度与所述边界范围的宽度和高度，计算每个层级对应的初始格网的宽度和高度；