[发明专利]基于模型压缩和异步加载的大型三维场景网页展示方法

摘要

本发明提供一种基于模型压缩和异步加载的大型三维场景网页展示方法，涉及计算机图形学技术领域。本发明步骤如下：步骤1：获取待重建场景的二维图片，利用三维重建技术生成待重建场景的三维模型；步骤2：根据三维模型将模型中的点云空间划分小立方体，并利用八叉树形成结构化的数据；步骤3：计算八叉树模型的节点大小和深度；步骤4：构建八叉树模型；步骤5：在服务器端对用户请求的八叉树模型进行压缩，通过网络传输到浏览器进行渲染显示；步骤6：根据层次细节技术在网页上动态加载八叉树模型的节点，同时对节点进行渲染，最终得到待重建场景的三维场景图。该方法保证了网页模型展示中模型渲染的实时性，大大缩短了用户的等待时间。

主权项

1.一种基于模型压缩和异步加载的大型三维场景网页展示方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取待重建场景的二维图片，利用三维重建技术生成待重建场景的三维模型；步骤2：根据步骤1得到的三维模型将模型中的点云空间划分小立方体，并利用八叉树形成结构化的数据；步骤2.1：根据整个三维模型的点云几何结构计算出能够包含整个场景的立方体包围盒B，将这个立方体逐步划分成小立方体，划分过程中当达到终止条件时，停止继续划分，完成点云空间的划分；所述的终止条件为划分出的小立方体的体积要至少包括一个点；所述终止条件为划分出的小立方体的体积要至少能包含一个点；由每个点的最小覆盖范围r决定，r的计算方法为：计算出点云中每个相邻点之间距离的均值μ和方差σ；根据均值μ和方差σ得出点云中每个点的最小覆盖范围r，其公式为：r＝μ+σ；步骤2.2：利用八叉树结构作为数据的组织方式，每个立方体中都包含S个点，其中S为正整数；每个小立方体都会作为八叉树的叶节点保存相对应的点的坐标信息和颜色；步骤3：计算八叉树模型的节点大小和深度；当减少节点文件的大小时，内存的负载减小，负载减小时八叉树的深度加深，当增加节点文件的大小时，内存的负载增加，负载增加时八叉树的深度变浅；叶子节点大小Y的计算公式为：其中，x、y、z分别表示包围盒B的长宽高；N为八叉树的深度；根据不同计算机内存的限制情况设定叶子节点大小Y的值，从而根据上式计算出N的最小值，根据八叉树的深度N确定八叉树每个层次上的节点覆盖的点云范围；步骤4：构建八叉树模型；对三维模型点云中的点根据采样密度D_n进行采样生成根节点，然后将剩余的节点按照空间位置划分成八个区域，采用并行的方式对这八个区域中的点分别进行采样，采样得到的点云作为根节点的八个子节点；递归进行此步骤，直到节点中的点的数量小于事先设定的阈值λ或者八叉树的深度达到设定的深度N时停止递归，输出八叉树模型；其中阈值λ的设定为根据步骤3中权衡内存的负载与渲染效率之后人为设定的叶子节点文件的大小范围；每层节点采样密度D_n的计算公式为：D_n＝2^N‑1‑n*r其中n代表当前所在的八叉树的层数；步骤5：利用网站压缩技术，在服务器端对用户请求的八叉树模型进行压缩，再将压缩过的数据通过网络传输到浏览器进行渲染显示；步骤6：根据层次细节技术在网页上动态加载八叉树模型的节点，同时对节点进行渲染，最终得到待重建场景的三维场景图。