技术领域

本申请涉及数据业务领域， 具体地， 涉及对层次细节 （Level of Details , LOD) 模型中的图像进行缩放的方法和装置。

背景技术

随着航空摄影测量与卫星遥感技术的发展， 海量地形影像数据的三维浏 览已经成为研究的热点。 然而， 受计算机内存和操作系统管理能力的限制， 把所有的数据放入内存直接渲染显然是行不通 的。 LOD技术根据一定的规则 来简化物体的细节， 选择不同细节程度的物体表达方式， 是解决大规模地形 影像数据快速渲染的有效手段。在 LOD模型中， 对离观察者近的影像数据选 择较高的细节程度， 反之则选择较低的细节程度。

现在主流商用 GIS系统（包括 2DGIS和 3DGIS)都基于这一思想， 形成 了瓦片金字塔模型， SP : 从瓦片金字塔的底层到顶层， 分辨率越来越低， 但 表示的地理范围不变。 通常， 首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的 数量 N， 把缩放级别最低、 地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层 ， 即第 0层， 并对其进行分块， 从地图图片的左上角开始， 从左至右、 从上到 下进行切割， 分割成相同大小 （比如 256 X 256像素） 的正方形地形瓦片， 形 成第 0层瓦片矩阵； 然后， 在第 0层地图图片的基础上， 按每 2 X 2像素合成 为一个像素的方法生成第 1层地图图片， 并对其进行分块， 分割成与下一层 相同大小的正方形地图瓦片， 形成第 1层瓦片矩阵； 接着， 采用同样的方法 生成第 2层瓦片矩阵， ……如此下去， 直到第 N-1层， 构成整个瓦片金字塔。

可见， 现在商用的 LOD模型离散的， 不同的 LOD级别对应不同的平面 网格模型和顶点数据以及附着在网格上的纹理 数据。 但是， 人的视觉是一个 连续的过程， 当 LOD级别变化时， 该地形块的顶点高度、 亮度、 纹理发生的 突变可能会使渲染出来的地形块的几何形体、 光照、 颜色等突然改变， 从而 使渲染出来的地形及纹理产生明显的 "跳跃"现象， 影响渲染的效果。

针对这种 "跳跃"现象， 现有技术中的一种解决方案是在不同层次细节 之间采用几何过渡的方法， 将顶点的位置动态地变换到新的位置。 具体地， 首先根据视距确定地形块当前的 LOD 级别； 然后根据视距和地形块当前的 LOD级别对应的渐变区间计算出用于对地形块的 顶点高度值进行修正的渐变 参数； 最后， 选取与该地形块的当前 LOD级别相邻的精度级别的网格模型， 并使用修正后的顶点高度值对地形块进行渲染 。

然而， 这种方案需要根据视点的变化改变已测量好的 的高程坐标， 致使 整个模型的准确性受影响。 并且， 该方案中需要对视点范围内的每一个点会 重新计算地形块的位置， 运算量大、 效率低下， 会降低 LOD整个渲染效果。 发明内容

本申请旨在提供一种对 LOD模型中的图像进行缩放的方法和装置，以解 决上述问题中的至少之一。

根据本申请的一个方面，提供了一种对 LOD模型中的图像进行缩放的方 法， 所述 LOD模型中存储有所述图像在多个 LOD级别下的图像数据， 所述 方法包括：根据所述 LOD模型中存储的图像数据预先确定所述图像的 每个顶 点坐标的拟合函数， 所述拟合函数表征顶点坐标与 LOD 级别之间的映射关 系； 基于所述拟合函数和所述图像的目标 LOD级别， 确定所述图像在所述目 标 LOD级别下的每个顶点坐标， 以生成与所述目标 LOD级别对应的新的数 据块； 以及用所述新的数据块进行渲染。

根据本申请的另一方面， 提供了一种能够对层次细节模型中的图像进行 缩放的装置， 包括： 获取单元， 获取所述图像的每个顶点坐标的拟合函数， 所述拟合函数表征顶点坐标与层次细节级别之 间的映射关系； 计算单元， 基 于所述拟合函数和所述图像的目标层次细节级 别， 确定所述图像在所述目标 层次细节级别下的每个顶点坐标， 以生成与所述目标层次细节级别对应的新 的数据块； 以及渲染单元， 用所述新的数据块进行渲染。

根据本申请的技术方案， 采用了简单的计算来实现图像的缩放， 并通过 增加新的 LOD数据块避免了数据的失真。 附图说明

图 1示出了根据本申请一个实施方式对 LOD模型中的图像进行缩放的方 法的示例性流程图； 以及 图 2示出了根据本申请一个实施方式对 LOD模型中的图像进行缩放的装 置的示例性框图。 具体实施方式

下面参照附图对本申请的示例性实施方式进行 描述。

图 1示出了根据本申请一个实施方式对 LOD模型中的图像进行缩放的示 例性方法 100的流程图。 如上文所述， LOD模型包括离散的 LOD级别， 不 同的 LOD级别对应不同的平面网格模型和图像数据。 这里的图像数据可包括 顶点数据和附着在网格上的纹理数据。

如图所示， 在歩骤 S101 , 根据 LOD模型中存储的图像数据进行预处理， 以确定图像的每个顶点坐标的拟合函数，拟合 函数表征顶点坐标与 LOD级别 之间的映射关系。具体地， 可提取 LOD模型中表示同一个位置的顶点在每个 LOD级别下的多个顶点坐标例如运用最小二乘法 进行拟合， 以得到每个顶点 坐标的拟合函数。

例如， 如果 ^.为 LOD 级数， ^为顶点坐标， 拟合函数 ( 的类型为 y = ^{ax + b} , 那么， 利用 LOD模型同一位置的顶点在每一 LOD级别中的顶点 坐标 ,)0, = 1,2,···,^中的全部或部分， 可估计出使误差的平方和 ^£ = (^ -(^. ⁺ )) ² 最小的参数 &和1?。 例如， 参数 a和 b的估计可为： n∑ y j ^x j ~∑ ^x j∑ y _} ∑yj∑ ^x j -∑ ^x j∑yj ^x j

^ _ j= ^l j= ^l j= ^l ^ _

应该理解， 上述的最小二乘法公式是原理公式， 上述原理公式的各种变 形公式也可以用来计算拟合函数中的参数。

在歩骤 S102, 用户需要对图像进行缩放时， 基于确定的每个顶点的拟合 函数和要将图像缩放到的目标 LOD级别， 确定图像在该目标 LOD级别下的 每个顶点坐标，以生成与目标 LOD级别对应的新的数据块。通过这样的方式， 能够确定与 LOD模型中未存储的 LOD级别相对应的数据块。 尤其是， 对于 LOD模型中通常不会保存的非整数的 LOD级别， 也能够生成相应的数据。 并且， 由于生成的新的数据块不会影像原先测量的数 据块的顶点坐标， 因此 保证了 LOD模型的精确性。

此外， 由于各个顶点的拟合函数是预先确定的， 因此在确定对应于目标 LOD级别的顶点坐标时不需要复杂的计算， 提高了计算速度和渲染效率。

根据一个实施方式， 目标 LOD级别是根据目标视距（景物距离视点的距 离） 和节点粗糙程度 （景物的地形粗糙程度） 而确定的。 一方面， 距离视点 近的景物希望精确地显示， 而距离视点稍远的则以稍低的精确度显示。 另一 方面， 地形起伏程度越高的景物需要的细节越丰富， 而平坦处只需要较低的 细节层次。 因此， 节点离视点越近， 节点粗糙程度越高， 则需要用高分辨率 的地形来显示。

在基于拟合函数和目标 LOD级别确定顶点坐标并生成新的数据块之后， 在歩骤 S103 , 用生成的新的数据块进行渲染。 在一个实施方式中， 该渲染可 包括从 LOD模型中获得目标 LOD级别附近的 LOD级别的 LOD网格模型， 然后用新的数据块对获取的 LOD网格模型进行渲染。例如， 当对图像的缩放 是将图像放大时，可选择比当前 LOD级别高一级的 LOD网格模型进行渲染； 当图像的缩放是将图像缩小时， 可选择比当前 LOD级别低一级的 LOD网格 模型进行渲染。

根据一个实施方式， 对 LOD模型中的图像进行缩放的方法还可包括： 将 LOD模型中存储的、大于目标 LOD级别的 LOD级别的图像数据和小于目标 LOD级别的 LOD级别的图像数据进行融合， 以获得新的数据块的纹理。 用 户获取 LOD模型中比目标 LOD级别更加精细的级别的数据块和比目标 LOD 级别更加粗糙的级别的数据块进行纹理融合， 将高分辨率图像混入低分辨率 的图像中， 以确保在视点变化时高分辨率图像能够平稳地 淡入或淡出。例如， 可采用像素级加权平均图形融合方法来实现纹 理融合。通过这种纹理的融合， 使得 LOD模型浏览过程中的地形纹理相差不大， 变化不明显， "跳跃 "现象 得以明显减弱。在这种情况下， 歩骤 S103中的渲染包括用纹理融合后的数据 块进行渲染。

在一个实施例中， 如果目标 LOD级别为 5.5级， 那么可选取 LOD级别 为 5级和 6级的数据进行纹理融合。 假设参加融合的两个图像分别为高分辨 率 A (对应于 6级） 以及低分辨率 B (对应于 5级）， 图像大小为 M X N, 经 融合后得到融合图像 C (对应于 5.5级）， 那么， 可通过下式对 A、 B两个源 图像的像素灰度值加权平均以获得融合图像 C:

C(nl,n2)= ω 1 A (nl,n2)+ ω 2 B (nl,n2)

其中， nl=l, 2, 3, …… M， 表示图像中像素的行号； n2=l, 2, 3, …… N， 表示图像中像素的列号； ω ΐ和 ω 2为加权系数， 通常 ω 1+ ω 2=1。

图 2示出了根据本申请一个实施方式对 LOD模型中的图像进行缩放的装 置 200的示例性框图。 如图所示， 装置 200包括获取单元 201、 计算单元 202 和渲染单元 203。获取单元 201根据 LOD模型中存储的图像数据进行预处理， 以确定图像的每个顶点坐标的拟合函数，拟合 函数表征顶点坐标与 LOD级别 之间的映射关系。具体地， 可提取 LOD模型中表示同一个位置的顶点在每个 LOD级别下的多个顶点坐标， 例如运用最小二乘法进行拟合， 以得到每个顶 点坐标的拟合函数。用于存储上述图像数据的 存储器可以设置在用户终端上， 也可以设置在具有更大存储空间的服务器上。

计算单元 202基于拟合函数和图像的目标层次细节级别， 确定图像在目 标层次细节级别下的每个顶点坐标， 以生成与目标层次细节级别对应的新的 数据块。根据一个实施方式， 目标 LOD级别是根据目标视距（景物距离视点 的距离） 和节点粗糙程度 （景物的地形粗糙程度） 而确定的。

在计算单元 202基于拟合函数和目标 LOD级别确定顶点坐标并生成新的 数据块之后， 渲染单元 203用新的数据块进行渲染。 在一个实施方式中， 渲 染单元 203用新的数据块对从 LOD模型中获得的目标 LOD级别附近的 LOD 级别的 LOD网格模型进行渲染。例如， 当对图像的缩放是将图像放大时， 可 选择比当前 LOD级别高一级的 LOD网格模型进行渲染； 当图像的缩放是将 图像缩小时， 可选择比当前 LOD级别低一级的 LOD网格模型进行渲染。

在一个实施方式中，对 LOD模型中的图像进行缩放的装置还可包括融合 单元（未示出）， 用于通过将层次细节模型中大于目标层次细节 级别的层次细 节级别的图像数据和小于目标层次细节级别的 层次细节级别的图像数据进行 融合， 以获得新的数据块的纹理。 用户获取 LOD模型中比目标 LOD级别更 加精细的级别的数据块和比目标 LOD 级别更加粗糙的级别的数据块进行纹 理融合， 将高分辨率图像混入低分辨率的图像中， 以确保在视点变化时高分 辨率图像能够平稳地淡入或淡出。 例如， 可采用像素级加权平均图形融合方 法来实现纹理融合。 在这种情况下， 渲染单元用纹理融合后的数据块进行渲 染。

以上参照附图结合示例性的实施方式对本申请 进行了描述。 应当理解， 本申请并不限于上述具体描述的实施方式。 本领域技术人员能够在不偏离本 申请精神的前提下对上述实施方式进行适当的 修改和变形， 这些修改和变形 都落入由权利要求限定的本申请的保护范围内 。