基于不规则三角网的大规模数字地形场景实时绘制技术研究

发布时间：2018-12-19 21:13

【摘要】：在GIS界，地理信息可视化一直是一项重要内容，它通过直观的方式对采集的地理信息进行可视化表达，一方面有利于地形地物的识别，另一方面方便了对地理信息的空间分析和数据处理，在与地理信息相关的各领域都发挥着极为重要的作用。 “数字地球”概念的提出将地理信息的表达和处理带入数字化时代，在此时代背景下，地理信息数据量亦呈现爆炸式增长，大规模地形场景的实时可视化成为构建“数字地球”的一项基本手段，在众多领域存在着广泛的应用。 通常情况下，大规模地形场景的实时绘制包括三类方法：基于规则格网的绘制方法、基于不规则三角网的绘制方法和基于点模型的绘制方法，其中，基于不规则三角网的绘制方法由于模型结构复杂，目前的研究并不多见，鲜有成功应用的例子。由于不规则三角网在地形表达和数据适应性方面的独特优势，本文对这一方法进行深入研究，并最终设计实现了一个基于不规则三角网的大规模数字地形场景实时绘制的原型系统。实验表明该系统能达到每秒10帧以上的绘制速度，具备了一定的实时绘制能力；屏幕上点的分布密度均匀，取得了较好的绘制效果。 基于不规则三角网的大规模数字地形场景实时绘制，首先要解决的是基于不规则三角网绘制的实现策略问题，其次是数据组织和动态调度问题，再次是不规则三角网的快速构建问题，，对这些方面，本文都进行了深入探讨。同时，要完成大规模数字地形场景的实时绘制，顶点缓存区对象（VBO）、多线程技术（Multi-thread）、内存映射技术（MemoryMapping）也是重要的关键技术，对这些技术，本文也进行了充分引入。 本文所取得的创新成果主要包括以下方面： （1）在点云数据组织和动态调度基础上的三角网实时可视化方法。目前，基于三角网的地形场景可视化常用的方法是基于三角网组织地形场景数据，通过三角网的实时简化或细化进行场景显示。理论和实际均表明，这种方法难以适应大规模地形场景实时绘制要求。本研究突破了这种思维定势，采用简单的方法，即使得系统同时具备了基于三角网和基于顶点的实时绘制能力。 （2）一种新的快速高质量的点云简化算法。本文提出一种新的点云简化算法，算法基于先控制后细部的思想，将分割聚类法和分裂聚类法相结合，充分发挥二者的优点。实际测试表明，算法对各种分布情况的点云均能取得较高的点云简化质量，而且具有很高的速度。 （3）基于线性四叉树的动态调度算法。本文基于视距提出一种动态调度算法，算法根据四叉树结点的最小完全可见距离计算当前视距下结点应该显示的细节层次（LOD），通过调节结点最小完全可见距离，即可实现对LOD的自适应控制。本部分对结点可见性判定算法同样进行了创新，该算法能快速实现结点与视景体的相交检测，有效地加速了调度计算。 （4）基于多线程并行的Delaunay三角网构建算法。本文提出并实现了一个高效的基于多线程并行的Delaunay三角网构建算法，其中所用到的三角网合并算法为本文新提出的一种算法，该算法理论上能对任意多个互不重叠的三角网进行合并，而且具有较高的效率。实验表明，在四核条件下，本文提出的并行算法相对于串行算法能将速率提高4倍以上。 （5）基于不规则三角网的大规模数字地形场景实时可视化系统设计。本文提出基于界面层、渲染层、调度层、数据层四层结构体系框架和基于主线程和调度线程协同工作的系统运行流程设计，实现了基于不规则三角网的大规模数字地形场景实时可视化，并提供了海量数据处理的可能。本文系统设计与实现对基于其他模型的实时可视化和处理系统同样具有很好的参考意义。
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【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P217;P208

【共引文献】

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本文编号：2387469