一种基于高精度加速度曲面建模的地表动态生成方法

一种基于高精度加速度曲面建模的地表动态生成方法

0高精度曲面建模方法,引入自动3维可视化3-真实的土地场景是地球表层系统的模拟、虚拟地理环境、3-gis和近年来发展起来的三个维度决策支出系统不可或缺的因素。其实时建立并显示成为近些年研究的一个热点问题。但因其数据量巨大,地物类型复杂多样,在快速建模和实时显示时遇到不小的挑战。经过十多年的研究,取得了一系列的研究成果[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18],主要集中在如何建模能够忠实地表达原始曲面,采用了多分辨率模型减少数据冗余,数据结构主要是TIN和GRID,或者二者的混合[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18],其研究焦点之一是如何快速产生较高精度的曲面,之二是如何对建立的曲面模型进行实时真3维可视化,3维可视化的方法又多采用了视点依赖的层次细节模型。这两个问题的研究多是独立进行,即多分辨率的模型产生和可视化在时间上是脱离的,即先产生模型,再进行可视化。而可视化的焦点主要集中在数据的组织,所形成画面的连贯性,算法的视觉效果等方面。高精度曲面建模方法,是一种新的曲面建模理论与方法,该方法是由岳天祥等人提出并逐步发展完善起来的[19,20,21,22,23,24,25]。该建模方法和传统经典建模方法相比,从根本上解决了曲面建模中的误差问题,具有经典方法无法比拟的精度,且该方法的后续研究在多个方向均有突破,解决了求解微分方程的速度问题。具体发展有快速迭代求解方法、多重网格方法、自适应方法、实时动态模拟方法等。实时动态方法可以通过动态加点和减点实时生成DEM。对于日益增大的海量地理数据来讲,如果预先构建整个高精度DEM(数字高程模型),必然耗费较高的时间代价和存储代价。应能够根据需要实时地产生高精度DEM模型,进行实时可视化,两者同时或联机进行,可节省时空成本,以提高效率。为解决此问题,引入高精度高速度曲面建模方法,在此基础上对真3维地表模拟进行研究,提出了一种视点依赖的自适应多分辨率真3维地表模拟方法,实时动态地构建当前所需DEM,构建视点依赖的可视化模型,漫游并实时更新。算法思想为运用HASSM方法实时构建初始高精度DEM,然后实施裁剪,建立层次细节简化模型,纹理融合,绘制地物,进行漫游,同时根据视线移动方向动态加点减点实时更新DEM,循环操作。1基于哈斯的表面模拟旅行方法1.1实时dem建设和更新1.1.1流式分析算法HASSM的基本思想是,根据微分几何原理,曲面由其第1类基本量和第2类基本量唯一确定,求解了基本量,即可求得曲面。有关方程读者可参阅文献。基本量通过差分求解,进而差分求解代表曲面的高斯非线性偏微分方程,具体求解方法最终归结为矩阵运算。而HASSM实时算法的思想是,要想满足实时要求,必须在求解偏微分方程方面尽可能减少计算量,并充分利用现有计算结果。采用了矩阵正交三角分解方法,归结为求解简单的上三角矩阵和下三角矩阵问题,具体过程可参阅文献。在视图区的范围内,利用该方法在计算初始曲面时可满足实时要求。1.1.2建立了实时的曲面信息根据文献,加点相当于HASSM系数矩阵增加Z行,即系数矩阵在原来的基础上增加了Z行,其余保持不变。而减点相当于系数矩阵减去Z行,其余保持不变。可以对矩阵进一步分解为当前已求得系数矩阵部分和代表新加入或者刚减去DEM的系数矩阵部分,因为场景的变化一般是随漫游渐变的,故只需求解代表变化的小规模的系数矩阵。这样就充分保留了原有的已求得的曲面信息。从而充分利用了上一时刻曲面构建所得的信息,避免了大量计算,高效地构建当前曲面。具体加点和减点的计算过程见文献。在实际真3维地表漫游应用当中,根据位置的不同,尤其观察者所在位置的变化,需要动态变化以满足观察需求。而这种动态变化,可以归结为随着视点的变化,在视线方向上增加了一部分新的场景,在视线反方向上丢弃了一些场景。而场景即为由点构造的地表曲面,故可以在视线方向上动态增加点,而在视线反方向上动态减点重构高精度DEM。从而归结为实时高精度曲面建模的加点减点更新方法。又因为在绝大多数情况下都是局部区域(视见域)内的曲面构建,所需点数即数据量会规模比较小,使得数据的存储组织比较简单,因而可以解决大规模数据量构建真3维地表的存储组织问题。DEM的构建及更新方法为:首先根据DEM实时构建方法,构建视图区DEM,然后随漫游通过加点或减点方法补充新增可见部分并去除刚从视图区消失部分,实施DEM动态更新。1.2改进的视野中的龙眼模型要建立3维显示所需的视点依赖的LoD模型,一般需要经过视区裁剪,层次细节简化,裂缝修补等过程。1.2.1中小型视见体的图像显示算法3维真实感场景模拟中,一般要处理和渲染大量数据,会占用大量CPU和GPU时间,势必影响实时模拟的效率。为提高绘制和处理效率,满足实时模拟要求,应先实施裁剪。一般采取基于视见体的裁剪方法,把视见体之外的不可见部分剔除,不做后续处理。采用一种改进的基于视见体裁剪的方法,具体来说,就是要根据视见体6个面的几何方程,逐一判断每个图元(顶点,多边形或多面体)是否在视见体之内,如果在视见体内,则显示;否者,则剔除。如果正好与视见体相交,则显示该整个图元。因若拆分原来的基本图元单位,需作求交运算,得到小于基本图元的图形,造成数据管理上的不便,并降低了时间效率,因而,论文把所有相交图元均保留,提高了效率,并保证了图元的完整性。显示图元数目略多于实际应显示数目,保证了视觉完整性和数据管理效率,提高了渲染效率。因处理的数据是DEM栅格数据,所以裁剪方法作了如下处理:以往算法大多只能以立方体为单位处理,这里加以改进扩充,可以处理以任意长方体为单位的基本图元,但裁剪时仍使用立方体裁剪。裁剪立方体的表示方法定义如下:立方体图元用中心点和裁剪半径表示,中心点的高程值为中心点及其4个角点中高程最大最小值之和取平均,令两个坐标为栅格点原中心坐标,其裁剪半径取为长方体中长宽高中最大长度的一半,这样可保证该立方体完全包含所要绘制的DEM网格。裁剪时以上述立方体为单位,依次判断任一这样的立方体的6个顶点是否在视见体内,并规定只要有一个点在视图体的内部,则该立方体就认为在视见体内应予以绘制,所有的顶点全在视图体的外部时则认为该立方体不可见。运用本算法对DEM进行裁剪,结果证明,该算法裁剪所得视觉效果良好,效率较高。1.2.2张拉式多分辨率模型根据人眼的视觉成像原理,人的眼睛对近处的景物比对远处的景物敏感,对视线正对的景物比斜视的景物敏感。并且根据曲面论原理,平坦的曲面部分可以粗略划分即可忠实表达原曲面。由此,对DEM进行简化,建立了符合视觉原理的层次细节模型,提高了显示的效率。其原理描述如下:距视点距离远,则根据距离合并相邻栅格,使显示栅格大小正比于距离,相应的分辨率递减。由曲面的粗糙程度,平坦的则合并栅格,相应分辨率递减,反之分辨率递增。由视觉原理,正视的景物比斜视的景物清晰,斜视根据角度合并栅格,分辨率减小。综合以上因素,建立多分辨率模型。对项目区数据测试结果的显示效果如图1,图2。图1和图2分别是从两个不同位置但同一方向的视点所看到的远近模型视图,相对于远处突起的部分,图1为远视图,图2为近视图,从图中可以看到,随着视点的前移,网格被加密,且平坦处的分辨率低于粗糙处分辨率。数据测试证明,针对该实例,视区裁剪并简化之后的模型比裁剪之前的栅格数目绘制的图元数可减少约高达97.896%。极大提高了绘制效率。1.2.3纹理融合的实现方法因同一场景相邻部分使用了不同分辨率,交界地方就会产生所谓的裂缝,影响视觉效果,所以必须对裂缝进行修补。设计了简单的修补方法,该方法实用高效。具体如下:依次取待显示的图元,判断其周围网格,如果周围某网格或图元相邻的某图元分辨率较小,则在其相应的边上增加顶点,顶点增加个数根据其分辨率相差的等级而定。纹理融合一般采用贴上相应的地物纹理来实现,但贴图间的过渡不自然,要想实现真实感模拟,必须实现纹理之间的自然渐变融合。解决方案是:根据某种植被的决定因素而决定该种植被和其他植被混合时所占部分的大小。首先找出各种植被的决定因素的量化指标;然后根据此指标计算该种植被所占的混合比例,再根据混合比例来进行纹理混合;最后把混合之后的纹理加到相应的地貌上边。OPENGL提供了一个方便的实现方法,称之为ALPHA混合,颜色可用4个分量表示,红、绿、蓝和ALPHA,其中ALPHA代表透明度或者原来纹理颜色所占的成分。使用纹理混合时,可用红、绿、蓝取相同的值控制第1种纹理所占混合比例,用ALPHA控制二者混合后再和第3种纹理混合时所占的混合比例,如果再有其他地貌,可以依次混合下去。1.3标准旋转向量的求解算法描述要想绕任意方向漫游,首先要解决的问题是绕任意轴的旋转问题,这里主要包括绕垂直方向的旋转问题,以及垂直于身体和视线(一般指垂直于竖直方向和视线方向所确定平面)轴向的旋转。绕任意轴旋转的方法一般来说有两种,矩阵乘法和四元数的方法,其中多用矩阵乘法。根据计算机图形学原理,绕任意轴n旋转角度θ的方法,可以分解为分别绕3个坐标轴的旋转,其最终旋转矩阵为R=[nxnx(1-cos(θ)+cos(θ))nxny(1-cos(θ))+nzsin(θ)nxnz(1-cos(θ))-nysin(θ)nxny(1-cos(θ))-nzsin(θ)nyny(1-cos(θ))+cos(θ)nynz(1-cos(θ))+nxsin(θ)nxnz(1-cos(θ))+nysin(θ)nynz(1-cos(θ))+nysin(θ)nznz(1-cos(θ))+cos(θ)](1)点(x,y,z)绕n轴旋转θ角后所得点(x′,y′,z′)可以这样求得:X′=RX(2)式中,X=(x,y,z),X′=(x′,y′,z′),nx,ny,nz分别为标准化的旋转轴分量。具体算法如下:首先求出从视点到视线上任一点的待旋转向量,然后左乘前边的旋转矩阵,得新的旋转向量。俯视和仰视的实现算法如下:首先用竖直向量和视线向量进行叉乘运算求得旋转轴,然后用所得向量左乘旋转矩阵,得新的视线向量。2算法效果及结论算法流程描述如下:1)用HASSM构建DEM;2)经视景体裁剪取稍大于可视范围的数据;3)动态加点进行实时构建高精度DEM;4)视见体裁剪只取可视范围内DEM;5)细节层次简化;6)添加地物及地面纹理并渲染;7)任意方向漫游;8)根据漫游方向加点或减点更新高精度DEM;9)转步骤2)循环。步骤2)为首次裁剪,计算量稍大且可以预处理,不会影响算法效率;步骤4)只对稍大于显示数据的数据量裁剪,效率较高;步骤8)因可用栅格数据顺序存储易更新取得较高效率。OPENGL是用于真3维表达的图形函数库,跨平台,效率较高,可方便实现真3维编程,而C++编程效率也较高,尤其可高效处理有关内存的分配,因而选用VC++和OPENGL实现了上述算法,并进行了真实感地表模拟。甘肃庆阳市董志塬地区介于东经107°39′—108°05′,北纬35°28′—35°40′。地处泾水以北,马莲河和蒲河之间。南北长87km,东西宽36km,总面积2778km2。项目区主要有塬、墚、峁等典型黄土高原地貌,地形复杂,非常适合算法实验研究。测试用例的DEM选用了项目区的高程图。分别用40m,20m和10m的栅格大小,分辨率分别为1143×2245,2284×4470,4567×8939,相应数据量的大小分别为10M,40M和156M的栅格图像,进行了测试。测试结果表明,用10m栅格,数据量达到156M时,本文算法仍然能达到较高的效率,帧速可达到55帧/s以上,给用户呈现了连续性较好的,有较强真实感的场景。最终效果如图3—图5所示。3复杂异形场景的检测与优化引入高精度高速度曲面构建方法,动态构建DEM,构建视点依赖的LoD模型,进行3维地表模拟及漫游,可见场景动态更新。首先构建DEM,然后进行视图体裁剪,根据视点的距离、曲面的平坦程度及视角进行简化,再采用纹理融合进行真实感地形场景建模,接着进行场景漫游,在漫游过程中根据视线方向再动态加点、动态减点进行DEM重建,最后重建真实感地形场景,依次