纹理精简和分形压缩集成的三维模型可视化方法与流程
随着人们对三维场景真实感要求越来越高，快速管理和调用精细纹理对建立高质量三维模型十分重要。
目前，三维建筑模型数据常用压缩的方法对其进行简化，但是简化后的模型会丢失许多建筑的特征点，并且利用建筑简化无法提高大规模建筑物的可视化速度。
同时，许多研究人员提出了建筑泛化方法，通过使用多细节层次(levelsofdetail，lod)技术来减少调用数据，提高呈现速度。
大多数的建筑模型泛化方法都侧重于模型的几何结构，很少考虑纹理，然而与建筑几何数据相比，纹理数据占用的内存空间更大。
目前纹理数据的管理和存储方法主要是基于空间剖分方法和对象包围盒方法生成索引，这些方法都将每一张纹理独立存储，调用纹理时需要先完成数据解析，找到关联信息，最后读取相应格式的纹理数据，整个过程需要多次的索引才能完成纹理的读取，消耗极大的存储空间。
并且在城市三维模型的动态可视化过程中，不同的视角距离都需要不同的lod模型，所以需要使用多个数据结构来存储不同分辨率尺度的纹理。
虽然有些方法已经能够创建高真实感的三维模型，但是仍然存在以下几个明显的问题:
(1)在同一区域可能会出现建筑物风格相似甚至一致的现象，这样就会出现多栋建筑物纹理类型和材质有相同部分的情况，若将其所有纹理进行存储，必然会造成数据冗余。
(2)当进行三维模型可视化时，精细纹理的加载势必会影响模型可视化速度，当局部区域放大显示时会出现卡顿现象。
为实现本发明之目的，本发明采用以下具体技术方案予以实现:
1.将纹理的统计分析方法和结构分析方法相结合，利用分形维数的特点和图像的标准差进行纹理精简。
在纹理管理过程中，要判断两个纹理是否相同，需要设置分类阈值。
一般选取纹理特征集的能量作为分类阈值，但是，在目标纹理与其他区域纹理对比度很小的情况下，就会出现丢失目标纹理或者划分失误的情况。
由于分形维数可以描述物体表面的粗糙程度，并且可以作为区别不同类别纹理的有效参数以克服传统图像分割的缺点，所以利用这个特点可以将图像分形维数之差设置为纹理筛选阈值。
然而不同的纹理可能会有相同的分形维数，因此仅用原始图像的分形维数这一特征量不足以描述纹理图像的纹理特征，并且在所有纹理进行初次分类后还存在一些纹理可以经过旋转变换得到，所以需要先利用分形维数阈值进行纹理筛选，然后将阈值范围内的纹理进行radon变换，计算其标准差，进一步进行纹理的精简，减少内存的占用。
2.将多幅纹理进行精简后，利用纹理图像的自相似性和自仿射性质对其进行分形压缩。
整个纹理压缩的过程可以分成编码过程和解码过程。
在分形压缩中，编码过程主要基于拼贴定理，并且要考虑图像的灰度分布以及概率求取的策略，后者主要是随机迭代问题。
近年来，人们不断地研究和开发各种改进的分形图像压缩编码方法，其中四叉树分割法因其具有分块灵活、压缩比高、算法简单等优点成为目前最流行的分割方法之一，所以本发明使用此方法进行纹理压缩。
3.从压缩的纹理图像中生成不同分辨率的纹理，然后采用四叉树结构进行纹理的管理，根据距离和视角的不同选择不同分辨率纹理。
本发明采用四叉树结构进行纹理层次的组织，所以需要先对纹理按照其分辨率大小进行分层分块，每个纹理块对应的位置编码是唯一的，利用这个位置编码可以为其建立索引，建立具有四叉树结构的纹理树。
在建筑物模型可视化过程中为了确定每个立面的压缩程度，考虑了距离和视角，当视点距离节点位置较近的选择高分辨率纹理，反之选择较低分辨率纹理。
4.根据本发明提出的纹理精简和压缩方法以及数据的存储方案进行建筑物模型的可视化。
本发明提出的方法流程简单，可以精简大量纹理，减少占用内存，通过管理和调用多分辨率纹理，实现城市建筑三维模型的流畅可视化。
并且本发明提出的方法面向的建筑物越多，纹理越丰富时优势越明显，效果越显著。
图1是本发明总体设计图。
图4是本发明实施例多分辨纹理图像;其中:(1)原图(262144像素);(2)1/4(65536像素);(3);(。
图5是本发明实施例未贴图的建筑物三维模型显示图。
图6是本发明视距表示图。
下面结合本发明中的实施例附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
本实施例中，我们选择美国科罗拉多州丹佛地区作为研究区域，该地区包含不同结构和用途的建筑类型，且密度较大，结构相对复杂。
纹理数据由rc30航空相机拍摄获得，其中覆盖中心城区的相邻影像为dv1119和dv1120，二者具有65%的航向重叠度。
本发明提出的一种纹理精简和分形压缩集成的三维模型可视化方法具体步骤见总体设计图(图1)。
步骤1、对获得的所有纹理进行初次筛选分类。
利用分形的自相似性和相同纹理具有相同分形维数的特点，将所有纹理进行大范围的筛选。
计算纹理图像分形维度的方法有很多种，通过对几种方法的对比分析，本发明采用盒子法计算纹理图像的分形维数。
根据设置的分形维数阈值，将所有在阈值范围内的纹理选出，进行二次精简。
步骤2、利用radon变换计算纹理的标准差，根据标准差阈值精简纹理。
由(3)式可以看出，对于任意t值，当 函数 取最大值。
其中，t为标准差阈值，可以由精度要求确定。
将符合分形维数阈值范围内的纹理进行上述的radon变换，计算其标准差，若存在计算结果在标准差阈值范围之内的纹理，则将其合并，进一步精简纹理。
步骤3、将精简后的纹理进行分形压缩，生成多分辨率纹理数据。
结合图3，利用四叉树分割法改进分形图像压缩，其基本原理如下:让原始纹理图像对应于四叉树的树根，当匹配误差超过预定阈值时，将原始纹理图像等分为四个子块，分别对应于四叉树树根的四个子节点。
依次考虑四个子块中的每一块，重复这一过程直至图像中的任意一块都能找到合适的匹配块为止。
结合图4，以研究区其中一栋建筑的一个面为例进行分形纹理压缩并解码，迭代四次，形成多分辨率纹理数据，随着解码迭代次数的增加，纹理数据越来越精细。
结合图5，首先加载城市建筑的倾斜影像和pos(positionandorientationsystem)数据，然后进行区域的整体平差，接下来进行多视角影像的密集匹配，进而生成三维的tin网格，最终创建未贴图的建筑物三维模型。
步骤5、根据视点到建筑物的角度和距离，调用不同分辨率的纹理数据。
结合图6，为了确定每个立面的压缩程度，考虑了距离和视角，主要是根据视点到四叉树节点的距离来选取不同细化程度的纹理，当视点距离节点位置较近的选择高分辨率纹理，反之选择较低分辨率纹理。
基于视距的评价函数如下:
为避免计算过程的复杂性，特采用如下计算方法计算l:
d表示该节点处分块的长度;c表示控制整体场景最小分辨率的常量，用来调整层次细节模型精度的常数阈值。
c越大，表明需要参与当前场景绘制的块节点越多，当前场景的模型的分辨率越高。
步骤6、根据本发明的纹理精简和分形压缩方式，以及建筑物多分辨率纹理调用方案，对建筑物进行三维可视化。
很明显，随着视距的不断变化，纹理分辨率的选择也越来越高，生成的三维建筑模型更富有真实感和美观性。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域内熟练的技术人员可以在所附权利要求的范围内做出各种变形和修改。