[发明专利]一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法有效

专利信息
申请号: 202211254979.6 申请日: 2022-10-13
公开(公告)号: CN115330971B 公开(公告)日: 2023-01-13
发明(设计)人: 魏晓萌;黄鹤;许春懿;刘诗彬;曾逸轩 申请(专利权)人: 数云科际(深圳)技术有限公司
主分类号: G06T17/10 分类号: G06T17/10;G06F16/583;G06T17/20
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 温宏梅
地址: 518066 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 渲染 性能 优化 几何 模型 量化 方法
【权利要求书】:

1.一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,包括以下步骤:

获得预设的规则几何体库,其中,所述规则几何体库中的每个规则几何体均配置有第一网格模型,且各第一网格模型精度满足渲染性能要求;

获得待处理几何体的第二网格模型,并基于第二网格模型确定待处理几何体对应的连通域集;

基于所述连通域集将所述待处理几何体分割成层级数目不少于1的子级几何体;

根据预设的匹配误差阈值,通过几何体回归分析从所述规则几何体库中分别获得各子级几何体对应的目标规则几何体;

将各目标规则几何体的第一网格模型赋予各自对应的子级几何体,以得到待处理几何体的简化网格模型;

获得空间树结构,将已得到简化网格模型的待处理几何体的所有参数信息加入到所述空间树结构的空间树根节点,计算所述空间树根节点的包围盒;

以所述包围盒空间跨度最长的坐标轴方向为分割方向,以所述包围盒中心为分割点,将所述包围盒分割为两个部分,生成两个子包围盒,及与所述子包围盒对应的空间树子节点;

判断所述空间树根节点内的所有子级几何体是否被两个子包围盒完全包含,如果被完全包含,则该子级几何体被划分到所述子包围盒对应的子节点,如果未被完全包含,则保留在根节点;

对所得到的子节点重复上述过程,直到新生成的子节点中不再包含任何子级几何体,则停止继续分割。

2.如权利要求1所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,当待处理几何体包含圆柱、圆锥或圆台曲面结构时,所述待处理几何体的几何体回归分析进一步包括以下步骤:

对待处理几何体的顶点坐标进行主成分分析,确定曲面结构网格模型的第一主方向;

如果所述主方向显著,则以所述主方向为轴;

如果所述主方向不显著,则以空间各坐标轴方向为主方向分别进行尝试;

确定所述主方向后,通过顶点法向分布,计算几何体所述主方向的两端半径;

确定所述两端半径的参数后,即可构建圆柱、圆锥或圆台几何体网格模型。

3.如权利要求1所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,所述连通域集通过以下方法生成:

对所述第二网格模型进行顶点去重;

通过搜索算法在所述第二网格模型上生成第一连通域;

如果所述第二网格模型除所述顶点以外的剩余其他节点未纳入到所述第一连通域当中,则选择剩余节点中的一个作为起始点,通过搜索算法生成第二连通域;

重复上述步骤,直到所有节点都被纳入到的某一个连通域中,获得所述连通域集。

4.如权利要求1所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,所述匹配误差阈值包括以下至少一种阈值:整体尺度阈值,单点误差阈值和整体误差阈值。

5.如权利要求1或4所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,进一步包括以下步骤:

当所述连通域集中存在未匹配到规则几何体库的目标连通域时,则对所述目标连通域对应的网格模型的边进行合并;

基于边合并对目标连通域对应的网格模型的整体误差阈值条件,通过元启发式最优化算法对第二网格模型的剩余顶点位置进行调整,以得到简化后的网格模型。

6.如权利要求1所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,进一步包括以下步骤:

将已得到简化网格模型的待处理几何体信息导出为二进制文件。

7.如权利要求6所述的一种面向渲染性能优化的几何模型轻量化方法,其特征在于,所述二进制文件通过以下步骤写入信息:

向所述二进制文件中写入用于识别文件格式及版本的文件头信息,生成第一二进制文件;

向所述二进制文件中写入已得到简化网格模型的待处理几何体网格模型,生成第二二进制文件;

对所述第二二进制文件依次写入以下信息:顶点坐标、顶点索引、纹理坐标、材质ID、纹理ID、及已得到简化网格模型的待处理几何体整体的材质和纹理信息;

将所述空间树结构以深度优先遍历的顺序写入到文件中。

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