共查询到20条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
2.
海量三维地形的实时渲染技术是三维可视化领域的核心技术和难点之一。针对传统地形裂缝消除方法中存在的瓦片层次约束强、渲染效率低的问题,本文提出了一种去Lo D层级约束的海量三维地形裂缝实时消除算法。在分析地形四叉树组织方式及地形可视化Lo D控制规则的基础上,首先建立包含地形瓦片角点及边邻居关系的四叉树地形多分辨率表示结构;然后根据视点相关的Lo D控制规则,动态地改变地形四叉树节点的分裂或合并状态,更新四叉树;最后根据线性插值算法修正四叉树中互为邻居关系的瓦片高程以消除地形裂缝。通过海量山区地形数据的试验,验证了本文算法的可行性与高效性。 相似文献
3.
为了实现全球多分辨率地形快速、高效模拟与可视化表达,本文探讨了基于球面退化四叉树的全球多分辨率DEM无缝建模方法,主要内容包括：提出了一种基于球面退化四叉树的全球DEM分块建模方法;设计并实现了四叉树块内（相邻节点间相差任意剖分层次）、四叉树块间、四叉树与非四叉树块间的自适应无缝拼接算法;应用VC++语言和OpenGL工具,设计开发了相应的可视化实验系统,结果表明：该模型方法实现了全球多分辨率DEM的无缝表达,并在保证精度的同时有效简化了全球DEM格网的数目,简化效率为66.8%（剖分层次为12）。 相似文献
4.
在对比几种典型的地形简化算法的基础上,探索建立一种基于数据分块且适合海量三维地形的局部自适应最优化简化模型(LSOSTM模型).该简化模型以四又数模型为基础,针对海量地形进行分层分块组织,构造地形四叉树;根据视点以及局部地形粗糙程度动态地改变地形四叉树节点的分裂或合并状态,实时调整不同地形四叉树节点的显示层次;利用"包围盒"法来判断地形四叉树节点是否需要被绘制;使用广度优先遍历方法解决不同分辨率地形四叉树节点拼接造成的裂缝问题.基于LSOSTM模型构建一个演示系统,实现海量地形数据流畅漫游. 相似文献
5.
6.
针对受限于计算机内存,海量三维点云数据无法一次性加载显示的问题,提出了一种基于像素模式的海量点云可视化LOD调度方法。该方法主要包括生成八叉树点云索引文件和设置LOD模型调度范围两个阶段,首先采用八叉树的原理对点云数据进行分层和抽稀,生成索引文件;再基于八叉树点云索引文件构建点云LOD模型;最后根据原始点云的分辨率自动计算LOD模型节点的像素阈值。在实时可视化的过程中,以LOD模型节点在屏幕上的像素大小是否达到预定阈值为判断条件,对其进行调度,避免了距离模式下海量点云可视化出现的卡顿问题。 相似文献
7.
一种视相关多分辨率模型及其在地形绘制中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了地形模型的多分辨率表示方法,提出了一种基于四叉树的多分辨率地形模型.在该模型中,采用了一种新的与视点相依赖的动态误差度量准则,对四叉树地形模型的拼接缝消除算法进行了改进.实验结果表明该模型能实现地形场景的实时浏览,提高地形场景的绘制效率. 相似文献
8.
一种视相关多分辨率模型及其在地形绘制中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了地形模型的多分辨率表示方法，提出了一种基于四叉树的多分辨率地形模型。在该模型中，采用了一种新的与视点相依赖的动态误差度量准则，对四叉树地形模型的拼接缝消除算法进行了改进，实验结果表明该模型能实现地形场景的实时游览，提高地形场景的绘制效率。 相似文献
9.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(3)
针对大规模滑坡灾害模拟时滑坡模拟计算和大规模地形渲染导致内存消耗大、难以实现大规模滑坡地形数据渲染的问题,提出了一种四叉树多分辨率地形渲染方法。考虑到大规模滑坡地形数据的海量性,分层分块组织地形数据,构建地形块线性四叉树索引;并结合提出的地形节点查找方法动态查找和调度地形数据,建立节点细分评价体系和地形接边算法,提出了四叉树多分辨率地形渲染优化算法。实验结果表明,利用所提出的大规模滑坡地形渲染算法,合理调度三维场景数据,满足了大规模滑坡地形数据渲染要求,也实现了大规模地形高保真度表达,为大规模滑坡模拟奠定基础。 相似文献
10.
结合空间数据库、GIS、计算机图形学、RS等技术构建了虚拟现实地理信息系统。通过研究地形数据的生成及空间数据库的存储管理,实现了遥感影像的自动配准及无缝拼接;基于四叉树的LOD算法、地形节点评价系统、动态调度及大规模纹理映射等技术的研究,实现了地形数据的3维可视化;提出了自适应特征数据覆盖渲染算法,将2维GIS特征数据覆盖叠加到所创建的3维模型上,构建了虚拟现实环境。该系统成功应用于胜利油田,实现了地下油田的虚拟现实3维可视化,具有一定的理论价值和现实意义。 相似文献
11.
12.
为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。 相似文献
13.
无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。 相似文献
14.
针对TIN_DDM缓冲面构建与应用中存在的数据类型特殊、算法效率与模型精度不匹配的问题,本文将滚动球模型应用扩展至TIN_DDM缓冲面的构建过程。在分析滚动球模型构建精度局限的基础上,建立了滚动球半径关联的滚动球模型整体精度控制方法;结合大数据量TIN_DDM缓冲面多次构建的应用效率需求,阐明了关键采样点与滚动球半径对TIN_DDM缓冲面构建效率的影响规律;设计了TIN_DDM缓冲面构建关键采样点的判定准则,建立了关键采样点与滚动球半径的数值关联关系;提出了一种基于滚动球加速优化模型的TIN_DDM缓冲面快速构建算法,算法时间复杂度为O(n)。试验结果表明:本文算法可实现任意缓冲半径条件下TIN_DDM缓冲面的多次快速构建,且算法精度控制在2σ内。 相似文献
15.
提出一种三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法,该算法改进R*-tree建立三维散乱点云的空间索引结构,采用动态扩展空心球算法获取样点的k近邻点集,通过偏心扩展和自适应扩展获取样点拓扑近邻参考数据,生成该局部点集的Voronoi图,查询样点Voronoi邻域获取样点拓扑近邻点集。通过算法时间复杂度分析及相关实验,证明该算法可快速、准确地获取任意复杂散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集。 相似文献
16.
基于切平面投影的散乱数据点快速曲面重建算法 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了一种快速的散乱数据点曲面重建算法(切面投影三角网法),该算法不需要已知数据点的几何、拓扑信息以及是否存在边界等先验知识。算法利用邻近点集反映出的局部几何和拓扑信息,基于切平面投影方式计算每个数据点的邻域,从而完成每个数据点的局部拓扑重构。重构中物体表面数据点的降采样或不均匀采样可能会产生伪洞,因此,在重建后进行洞的检测,进而根据洞的大小来区分物体表面上实际存在的洞和重构过程中生成的伪洞,并对伪洞进行填充。利用多组散乱数据点进行重建的结果表明,切面投影三角网法高效、稳定,可以快速、自动地重构出复杂拓扑结构物体的三角网表面模型。 相似文献
17.
本文首先简要分析了现有点云简化算法的优缺点,接着设计了一种基于kd_tree数据索引与曲率采样结合的高效简化策略,充分利用曲率采样的精度优势与kd_tree索引的速度优势,实现了基于kd_tree索引的曲率自适应点云简化算法。试验表明,该算法在减少点云数据量的同时,能够较好地保证模型中的特征点,在速度与效果上都达到了较为理想的结果。 相似文献
18.
在利用函数映射计算模型间对应关系时,提出了一种校准三维几何模型之间基矩阵的新方法,将模型间对应关系的构建转化为由模型特征函数构建的基矩阵之间的校准运算。首先计算三维模型的Laplace算子,获得模型的特征值和特征向量,并利用所得到的特征向量构建基矩阵;其次,提出了协方差的最小值校准算法,以计算模型基矩阵之间的校准矩阵 S ,并用矩阵 S 对两个模型的函数基进行校准;最后,计算校准模型所有点的高斯曲率来采样源模型尖端特征点,并在校准后的目标模型上遍历所有点,以寻求最优对应点来构建等距变换（或近似等距变换）的三维模型间的对应关系。通过计算采样点与最优对应点的测地错误,以衡量所提算法的匹配准确率。实验结果表明,与已有算法相比,本算法可以较为准确地构建两个或多个模型间的对应关系,同时也克服了模型自身对称性影响对应关系计算的问题。 相似文献
19.
结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机遥感影像拼接技术的研究,本文提出了一种结合尺度不变的SIFT特征点和重叠过渡泊松融合的无人机遥感影像无缝拼接方法。该方法首先采用SIFT算法对影像进行特征点提取,根据特征描述符间的欧氏距离对特征点进行粗匹配;然后使用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,为防止计算出的单适应矩阵线性结构不稳定,引入LM算法对单适应矩阵进行优化;最后采用重叠过渡泊松融合算法对影像进行拼接融合,以实现影像的无缝拼接。试验结果表明,该方法在无人机遥感影像拼接方面具有优势,能够获得良好的拼接影像。 相似文献
20.
针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献