專利名稱：一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明專利涉及網(wǎng)絡(luò)三維地理信息可視化技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下城市復(fù)雜三維模型的漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法。
背景技術(shù)：
此外，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，三維模型不僅僅需要在本地進(jìn)行存儲和繪制，還需要通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行傳輸。因此，如何在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，對不同層次細(xì)節(jié)模型進(jìn)行有效傳輸，也成為一個關(guān)鍵性問題。20世紀(jì)90年代以來，研究人員針對以上問題進(jìn)行了大量的研究工作，其中，以 Microsoft公司的H. Hoppe提出的漸進(jìn)網(wǎng)格(Progressive Mesh, PM)概念最為著名，有關(guān)文獻(xiàn)Hoppe, H. Progressive Meshes [C]. Proceedings of SIGGRAPH' 96, Computer Graphics Proceedings, Annual Conference Series, ACM SIGGRAPH, ACM Press. 1996,8 :99-108. Hoppe, H. View-Dependent Refinement of Progressive Meshes[C]. Proceedings of SIGGRAPH，97. 1997 :189-198.為三維模型的漸進(jìn)傳輸提供了一種解決方案。Hoppe提出漸進(jìn)網(wǎng)格概念為復(fù)雜三維模型的網(wǎng)絡(luò)漸進(jìn)傳輸提供了一種的實現(xiàn)途徑，可以同時渲染和下載模型數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的先下載后顯示方法相比，具有很強的實時性。 并且，同傳統(tǒng)的構(gòu)建分辨率簡化模型的方法相比，在模型層次過渡方面更加平滑和連續(xù)。但是，在實際應(yīng)用中，這一方法仍存在一定的缺陷和不足之處，主要體現(xiàn)在以下幾個方面(1)簡化后生成的漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)量較大。在某些應(yīng)用領(lǐng)域使用的復(fù)雜三維模型數(shù)據(jù)量高達(dá)幾十MB，可能包含幾萬甚至幾十萬個三角形片元，在采用邊折疊算法生成簡化模型的過程中，可能需要進(jìn)行高達(dá)數(shù)萬次的折疊操作，而在構(gòu)建漸進(jìn)網(wǎng)格的過程中，需要將每一次折疊操作的恢復(fù)信息都記錄下來， 因此生成的漸進(jìn)網(wǎng)格中頂點分裂(Vertex Split，簡稱vsplit)序列信息需要占用大量的額外存儲空間。此外，每一次折疊過程中，都需要生成一個新的頂點并記錄下來，因此最終生成的漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)量將會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于原始三維模型的數(shù)據(jù)量，增加了服務(wù)端模型數(shù)據(jù)存儲的負(fù)擔(dān)。(2)模型重構(gòu)操作頻繁。在三維網(wǎng)格模型恢復(fù)過程中，每執(zhí)行一次vsplit操作，都需要向服務(wù)端發(fā)送一次數(shù)據(jù)請求，并在下載到數(shù)據(jù)后對客戶端網(wǎng)格進(jìn)行重新構(gòu)建和渲染。在數(shù)字地球的應(yīng)用中，通常需要對海量的三維模型數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染，數(shù)以萬次的重構(gòu)計算對于客戶端的性能要求十分苛刻，大大限制了三維模型的實時顯示效率。此外對于海量復(fù)雜三維模型的漸進(jìn)顯示，大量的數(shù)據(jù)請求操作無疑會占用較多的網(wǎng)絡(luò)資源，同時也會對服務(wù)器造成巨大的負(fù)載
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)不足，提出了一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法，根據(jù)三維模型的原始網(wǎng)格Mn生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，包括基礎(chǔ)網(wǎng)格Mtl和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)Mde^、各級增量數(shù)據(jù) (AData1, AData2, ... ADataJ,以及各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格M1, M2, ...M1^i應(yīng)的索引數(shù)據(jù) (IndexljIndex2,.. · IndexJ ；其中，多細(xì)節(jié)層次級別為i的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mi = M^1+ΔDatai, i 取值為 1,2, ...η；將基礎(chǔ)網(wǎng)格M0和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)Mde^存儲到最頂層，隨著尺度的增大，依次將各級增量幾何數(shù)據(jù){ Δ Data1, Δ Data2, ...Δ DataJ和各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格M1, M2,... Mn對應(yīng)的索引數(shù)據(jù)(Index1, Index2, · · · IndexJ存儲到對應(yīng)層次中；在漸進(jìn)網(wǎng)格可視化過程中，首先將基礎(chǔ)網(wǎng)格Mtl和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)化如&傳輸?shù)娇蛻舳?，并進(jìn)行繪制；根據(jù)當(dāng)前所需的多細(xì)節(jié)層次級別i，傳輸對應(yīng)的增量數(shù)據(jù)ADatei和索引數(shù)據(jù)Mdexi到客戶端，在上一級別的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mg基礎(chǔ)上繪制細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格虬。而且，生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)的具體方式包括以下步驟，步驟1，讀取原始三維模型，將原始三維模型的原始網(wǎng)格作為細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mn，將原始三維模型的所有頂點加入漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中，并初始化所有頂點的屬性Level值為0 ；設(shè)置原始三維模型的所有頂點和三角形的屬性Removed值為false，表示未被移除；將原始三維模型的所有三角形列入三角形鏈表TriangleList，遍歷三角形鏈表TriangleList得到索引數(shù)據(jù)^idexn，將索引數(shù)據(jù)^idun加入各級多細(xì)節(jié)層次索引 LodVertexList中；設(shè)當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格為Mk，令k = η ；步驟2，將當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mk簡化得到上一層的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mlri，得到簡化后需要移除的頂點集合Vm ；設(shè)簡化后頂點集合Vm中任一頂點Va由頂點Vb替代，遍歷包含頂點Va的鄰接三角形集合，將鄰接三角形集合中所有三角形指向頂點Va的指針都指向頂點vb，形成Va的指向三角形集合；頂點集合Vm中所有頂點的指向三角形集合構(gòu)成三角形集合NT ；步驟3，遍歷三角形集合NT，當(dāng)三角形內(nèi)的三個頂點指針中任意兩個指向同一頂點時，則該三角形為無效的三角形；設(shè)置所有無效的三角形屬性Removed值為true，表示已移除；步驟4，在漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中標(biāo)記頂點集合Vm內(nèi)所有頂點的屬性 Removed值為true，表示已移除；設(shè)置頂點集合Vm內(nèi)所有頂點的屬性Level值為k，表示多細(xì)節(jié)層次級別為k，該頂點集合Vm為第k級的增量數(shù)據(jù)ADatak ；步驟5，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形，得到索引數(shù)據(jù)Mdexlri，將索引數(shù)據(jù)Mdexlri加入各級多細(xì)節(jié)層次索引LodVertexList中；步驟6，若k > 0，令k = k-Ι，返回步驟2繼續(xù)計算增量數(shù)據(jù)Δ Datek和索引數(shù)據(jù) Indexk^1,若如果k = 0，進(jìn)入步驟7 ；步驟7，漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中所有屬性Removed值為true的頂點所構(gòu)成集合即為基礎(chǔ)網(wǎng)格M。，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形，所得索引數(shù)據(jù)即為基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)^de^。本發(fā)明的創(chuàng)新之處在于構(gòu)建三維模型的多尺度漸進(jìn)網(wǎng)格，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下三維模型數(shù)據(jù)的無冗余、多尺度增量式數(shù)據(jù)組織，有利于復(fù)雜三維模型的快速傳輸和高效可視化。


圖1為本發(fā)明實施例的復(fù)雜三維模型生成多級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖。圖2為本發(fā)明實施例的漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)模型圖。圖3為本發(fā)明實施例的漸進(jìn)網(wǎng)格構(gòu)建流程圖。圖4為本發(fā)明實施例的三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法。
具體實施例方式本發(fā)明提出一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法，以下結(jié)合附圖和實施例詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案為減少三維模型網(wǎng)格在構(gòu)建漸進(jìn)網(wǎng)格過程中恢復(fù)過程的重構(gòu)和請求操作，實施例根據(jù)原始網(wǎng)格Mn生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，包括基礎(chǔ)網(wǎng)格M0和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)Mde^、各級增量數(shù)據(jù){ Δ Data1, AData2, ... Δ DataJ，以及各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格M1, M2, ... Mj^應(yīng)的索引數(shù)據(jù) (IndexljIndex2,.. · IndexJ ；其中，多細(xì)節(jié)層次級別為i的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mi = M^1+ΔDatai, i取值為1，2，...η。具體實施時，η屬于正整數(shù)，是漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)的級數(shù)，具體實施時可由用戶自行定義。漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將原始網(wǎng)格Mi根據(jù)實際需求生成多級數(shù)據(jù)，如附圖1所示，例如原始網(wǎng)格模型Mi包含7個頂點數(shù)據(jù)集[HNymN7]邋索引^idexi* {{%， v2,V3I ；Iv1,v4，VJ ；IVnV6J7H，分別檢索三個三角形，此時無增量數(shù)據(jù)。經(jīng)過簡化一級，下一級別網(wǎng)格Mh包含5個頂點數(shù)據(jù)集IV1, V2, V3, V4, VJ ；索引Index^為{{L，V2, V3I ； IV1, V4, VJ }，增量數(shù)據(jù)為Δ Datai為{V6，V7}。再簡化一級，下一級別網(wǎng)格虬_2包含3個頂點數(shù)據(jù)集(VijV2jV3I ；索引 IndeXi_2 為 HV1, V2，V3}}，增量數(shù)據(jù) ΔData^ 為{V4，Vj。由此，經(jīng)過網(wǎng)格模型的多級簡化，包括基礎(chǔ)網(wǎng)格Mtl和基礎(chǔ)索引Indextl、各級增量數(shù)據(jù)(AData1, AData2... △ DateJ，以及各級增量數(shù)據(jù)對應(yīng)的索引數(shù)據(jù)(Index1, Index2, · · · IndexJ ；相鄰網(wǎng)格模型關(guān)系可以表示為Mi = Mh+ Δ Datai在Hoppe提出的邊折疊漸進(jìn)網(wǎng)格構(gòu)建方法中，每一步邊折疊操作需要將兩個原始頂點生成一個新的頂點，需要開辟一定的存儲空間空間來存儲新生成頂點的數(shù)據(jù)，造成存儲空間的浪費。因此，為減少冗余數(shù)據(jù)量，在進(jìn)行模型簡化過程中，應(yīng)當(dāng)避免新頂點的產(chǎn)生， 而是用原始網(wǎng)格數(shù)據(jù)中某一頂點來代替需要簡化的兩個或多個頂點，即漸進(jìn)網(wǎng)格中任意一級增量數(shù)據(jù)ADatei均是原始網(wǎng)格Mn的子集。參見圖3，實施例的三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格生成流程步驟如下步驟1，讀取原始三維模型，初始化細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Μη，即將原始三維模型的原始網(wǎng)格作為細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mn,細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mn的多細(xì)節(jié)層次級別為η。將原始三維模型的所有頂點加入漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中，并初始化所有頂點的屬性Level值為0 ；設(shè)置原始三維模型的所有頂點和三角形的屬性Removed值為false，表示未被移除；將原始三維模型的所有三角形列入三角形鏈表TriangleList，遍歷三角形鏈表TriangleList得到索引數(shù)據(jù)Md^n，將索引數(shù)據(jù)Md^n加入各級多細(xì)節(jié)層次索引LodVertexList中；設(shè)當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格為Mk，令k = η。步驟2，將當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mk簡化得到上一層的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mlri，得到簡化后需要移除的頂點集合Vm ；設(shè)簡化后頂點集合Vm中任一頂點Va由頂點Vb替代，遍歷包含頂點Va的鄰接三角形集合(實施例記為NeighborTriangle)，將鄰接三角形集合中所有三角形指向頂點Va的指針都指向頂點形成Va的指向三角形集合；頂點集合Vm中所有頂點的指向三角形集合構(gòu)成三角形集合NT。步驟3，遍歷三角形集合NT，當(dāng)三角形內(nèi)的三個頂點指針中任意兩個指向同一頂點時，則該三角形為無效的三角形；設(shè)置所有無效的三角形屬性Removed值為true，表示已移除。實施例將三角形內(nèi)的三個頂點指針記為Vertex[l]、Vertex[2]、Vertex[3]，當(dāng) Vertex[1] = = Vertex[2] | Vertex[1] = = Vertex[3] | Vertex[2] = = Vertex[3]時，則該三角形為無效三角形。步驟4，在漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中標(biāo)記頂點集合Vm內(nèi)所有頂點的屬性 Removed值為true，表示已移除，這部分頂點不參與下一次的簡化計算。設(shè)置頂點集合Vm內(nèi)所有頂點的屬性Level值為k，表示多細(xì)節(jié)層次級別為k，該頂點集合Vm為第k級的增量數(shù) M ADiitiiko步驟5，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形，得到索引數(shù)據(jù)Mdexlri，將索引數(shù)據(jù)Mdexlri加入各級多細(xì)節(jié)層次索引LodVertexList中。步驟6，若k > 0，令k = k-Ι，返回步驟2繼續(xù)計算增量數(shù)據(jù)Δ Datek和索引數(shù)據(jù) Indexk+若如果k = = 0，進(jìn)入步驟7。步驟7，漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中所有屬性Removed值為true的頂點所構(gòu)成集合即為基礎(chǔ)網(wǎng)格M。，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形，所得索引數(shù)據(jù)即為基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)^de^。漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)生成后，可以根據(jù)頂點Level值對頂點集合進(jìn)行升序排序，從而使基礎(chǔ)網(wǎng)格Mtl和各級增量數(shù)據(jù)在存儲順序上為順序序列；然后根據(jù)順序序列后的漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList和各級LOD索引LodVertexList輸出每一級的頂點數(shù)據(jù)增量和索引數(shù)據(jù)到文件。這樣便于進(jìn)行多尺度組織存儲。具體實施時，步驟2進(jìn)行簡化可以采用多種方式，例如邊折疊簡化算法、小波分解的簡化算法等。實施例采用帶紋理約束的三維模型頂點聚類簡化方法，將復(fù)雜三維模型的紋理誤差度量方法和幾何簡化有機(jī)統(tǒng)一起來，實現(xiàn)了海量復(fù)雜三維模型的快速簡化，并且有效的保持模型簡化后的紋理特征。該簡化方法包括下列步驟步驟一，計算三維模型中每個頂點的權(quán)值；步驟二，按照預(yù)設(shè)的幾何單元格大小和紋理單元格大小，將三維模型按照(x，y，z， U, ν)五個維度進(jìn)行劃分，即先按照幾何單元格劃分得到若干葉子節(jié)點，在此基礎(chǔ)上按照紋理單元格將上述若干葉子節(jié)點進(jìn)一步劃分得到更多的葉子節(jié)點，其中(x，y，z)表示幾何空間坐標(biāo)，(u，ν)表示紋理空間坐標(biāo)；步驟三，檢查每個葉子節(jié)點內(nèi)頂點個數(shù)，如果頂點個數(shù)為空或為1，則不作任何操作；如果頂點個數(shù)大于預(yù)設(shè)的個數(shù)閾值，則對葉子節(jié)點進(jìn)行節(jié)點分裂操作；如果頂點個數(shù)大于1且小于或等于預(yù)設(shè)的個數(shù)閾值，根據(jù)步驟1所得頂點的權(quán)值，從葉子節(jié)點內(nèi)選擇權(quán)值最大的頂點作為聚類代表點，計算聚類后產(chǎn)生的幾何誤差ε s和紋理誤差ε ‘ s，當(dāng)幾何誤差ε s大于預(yù)設(shè)的幾何誤差閾值ε _或紋理誤差ε ‘ s大于預(yù)設(shè)的紋理誤差閾值ε ‘ _時進(jìn)行分裂操作；步驟四，對分裂操作產(chǎn)生出的葉子節(jié)點返回執(zhí)行步驟3，直到所有葉子節(jié)點內(nèi)的頂點個數(shù)為空或為1，或者幾何誤差ε s和紋理誤差ε ‘ 3都在閾值范圍內(nèi)；步驟五，對于所有幾何誤差ε s和紋理誤差ε ‘ s都在閾值范圍內(nèi)的葉子節(jié)點，將葉子節(jié)點內(nèi)的頂點用聚類代表點替換，并更新索引數(shù)據(jù)，然后將退化的三角形從三維模型的三角形列表中移除。在步驟一中，頂點的權(quán)值計算方式如下，設(shè)頂點權(quán)值范圍w e (0，1)，權(quán)值越大則代表該頂點越重要，對于三維模型中不位于邊界處的任一頂點Q，有相關(guān)的三角形集合Ts = {t0, t1; ... tj，假設(shè)三角形集合Ts中三角形、與、相鄰，定義 如下Wij = (l-dotfci, nj))/2其中叫，Iij分別為三角形ti; tj的法向量，dot為向量點乘運算，Wij值范圍為(0， 1)，Wij值越大，表示三角形、與、的夾角越小，頂點Q的權(quán)值w表示為
權(quán)利要求
1.一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法，其特征在于根據(jù)三維模型的原始網(wǎng)格尾生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，包括基礎(chǔ)網(wǎng)格禮和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù) JflifeA、各級增量數(shù)據(jù)[AData1, AData2,…」ifeiaj，以及各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格i/；，峪… 尾對應(yīng)的索引數(shù)據(jù)U^fe^ Index2,…；其中，多細(xì)節(jié)層次級別為i的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格 Mj = M^a f AZJflfei-, i 取值為 1，2，…η .’將基礎(chǔ)網(wǎng)格禮和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)Index0存儲到最頂層，隨著尺度的增大，依次將各級增量幾何數(shù)據(jù){Δ DataP AData2,…」ifeiaj和各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格峪峪…軋對應(yīng)的索引數(shù)據(jù)Undex1, Index2,…Index〉存儲到對應(yīng)層次中；在漸進(jìn)網(wǎng)格可視化過程中，首先將基礎(chǔ)網(wǎng)格禮和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)Index0傳輸?shù)娇蛻舳耍?并進(jìn)行繪制；根據(jù)當(dāng)前所需的多細(xì)節(jié)層次級別i，傳輸對應(yīng)的增量數(shù)據(jù)Zifetei和索引數(shù)據(jù)Jz7iZ^ri到客戶端，在上一級別的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格Mh基礎(chǔ)上繪制細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格M”
2.如權(quán)利要求1所述三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法，其特征在于生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)的具體方式包括以下步驟，步驟1，讀取原始三維模型，將原始三維模型的原始網(wǎng)格作為細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格軋，將原始三維模型的所有頂點加入漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中，并初始化所有頂點的屬性Level值為O ；設(shè)置原始三維模型的所有頂點和三角形的屬性Removed值為false，表示未被移除；將原始三維模型的所有三角形列入三角形鏈表TriangleList，遍歷三角形鏈表TriangleList得到索引數(shù)據(jù)Indexn,將索引數(shù)據(jù)Indexn加入各級多細(xì)節(jié)層次索引 LodVertexList中；設(shè)當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格為叢，令左= ；步驟2，將當(dāng)前待簡化的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格J4簡化得到上一層的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格#η，得到簡化后需要移除的頂點集合Va ；設(shè)簡化后頂點集合Va中任一頂點Va由頂點Vb替代，遍歷包含頂點K的鄰接三角形集合，將鄰接三角形集合中所有三角形指向頂點Va的指針都指向頂點 ‘形成K的指向三角形集合；頂點集合Va中所有頂點的指向三角形集合構(gòu)成三角形集合 NT ；步驟3，遍歷三角形集合ΝΤ，當(dāng)三角形內(nèi)的三個頂點指針中任意兩個指向同一頂點時， 則該三角形為無效的三角形；設(shè)置所有無效的三角形屬性Removed值為true，表示已移除；步驟4，在漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中標(biāo)記頂點集合Vis內(nèi)所有頂點的屬性 Removed值為true，表示已移除；設(shè)置頂點集合Va內(nèi)所有頂點的屬性Level值為I表示多細(xì)節(jié)層次級別為t該頂點集合Va為第A級的增量數(shù)據(jù)Zlifetei ；步驟5，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形，得到索引數(shù)據(jù)Tflifez^,將索引數(shù)據(jù)Tflife^H加入各級多細(xì)節(jié)層次索引LodVertexList中；步驟6，若於0，令左功-1，返回步驟2繼續(xù)計算增量數(shù)據(jù)Zlifetei和索引數(shù)據(jù)//76 + 若如果1=0，進(jìn)入步驟7 ；步驟7，漸進(jìn)網(wǎng)格頂點集合VertexList中所有屬性Removed值為true的頂點所構(gòu)成集合即為基礎(chǔ)網(wǎng)格禮，遍歷三角形鏈表TriangleList中屬性Removed值為false的三角形， 所得索引數(shù)據(jù)即為基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)/ 論^。
全文摘要
本發(fā)明提出一種三維模型漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)組織方法，根據(jù)三維模型的原始網(wǎng)格生成漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)并進(jìn)行多尺度分層組織，漸進(jìn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)網(wǎng)格和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)、各級增量數(shù)據(jù)以及各級細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格索引數(shù)據(jù)；在漸進(jìn)網(wǎng)格可視化過程中，首先將基礎(chǔ)網(wǎng)格和基礎(chǔ)索引數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇蛻舳瞬⑦M(jìn)行繪制，然后隨著視點與模型的距離變小，傳輸增量數(shù)據(jù)和索引數(shù)據(jù)到客戶端，繪制相應(yīng)層次的細(xì)節(jié)層次網(wǎng)格。本發(fā)明實現(xiàn)了三維模型的無冗余、多尺度增量式數(shù)據(jù)組織，有利于復(fù)雜三維模型的快速傳輸和高效可視化。
文檔編號G06T17/30GK102360515SQ20111031793
公開日2012年2月22日 申請日期2011年10月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月19日
發(fā)明者李華瑋, 李墨, 陳靜 申請人:武漢大學(xué)