《複雜三維建築物模型的LOD定量規劃與自動簡化方法》是依託武漢大學，由杜志強擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜三維建築物模型的LOD定量規劃與自動簡化方法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：杜志強
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
複雜三維建築物模型一般由拓撲關係錯綜複雜、形狀和粒度差異很大的不同構件實體聚合而成、數據量很大。已有模型簡化方法由於主要針對連續幾何表面的單一細節層次簡化，導致多細節層次（LOD）的三維複雜建築物模型仍須由人工完成、代價高、易產生拓撲錯誤且難以滿足視覺連續性要求。這已成為制約三維城市建模的瓶頸問題，也是計算機圖形學和虛擬地理環境等領域的研究前沿。本申請立足於人類視覺系統對複雜三維建築物模型的感知機理，研究複雜三維建築物模型的LOD定量規劃與自動簡化方法。主要內容有：（1）複雜三維建築物模型多尺度感知誤差評價模型；（2）基於感知的複雜三維建築物模型LOD定量規劃方法；（3）複雜三維建築物模型圖元感知分類算法；（4）感知驅動的複雜三維建築物模型自動簡化算法。突破傳統簡化算法主要針對連續表面模型且對LOD難以定量規劃的局限，為精細建築物LOD模型的自動建模提供一種新的有效途徑。
結題摘要
複雜三維建築物模型一般由拓撲關係錯綜複雜、形狀和粒度差異很大的不同構件實體聚合而成、數據量很大。已有模型簡化方法由於主要針對連續幾何表面的單一細節層次簡化，導致多細節層次（LOD）的三維複雜建築物模型仍須由人工完成、代價高、易產生拓撲錯誤且難以滿足視覺連續性要求。這已成為制約三維城市建模的瓶頸問題，也是計算機圖形學和虛擬地理環境等領域的研究前沿。 該基金項目立足於人類視覺系統對複雜三維建築物模型的感知機理，研究了複雜三維建築物模型的 LOD 定量規劃與自動簡化方法。主要研究內容有：（1）複雜三維建築物模型多尺度感知誤差評價模型；（2）基於感知的複雜三維建築物模型 LOD 定量規劃方法；（3）複雜三維建築物模型圖元感知分類算法；（4）感知驅動的複雜三維建築物模型自動簡化算法。 針對於上文所提出的基金研究內容，本項目引出可分析的“感知測度”的概念，提出了三維建築物多尺度感知誤差的模型算法；針對於複雜三維建築物模型難以定量規劃的難題，創新的提出了基於感知測度提取的算法和LOD的設計，突破性的引出了基於感知的定量規劃方法；在此基礎上，針對於三維建築物模型分類的問題，提出了三維建築物模型感知分類的算法；綜合以上理論研究內容，引入半邊結構、特徵保持的模型幾何簡化算法、基於超面的紋理最佳化算法，最終提出了三維建築物模型自動簡化的算法。圍繞著“感知”關鍵字系統地研究了複雜三維建築物模型的LOD定量規劃和自動簡化方法。 經驗證，對於複雜三維建築模型，基於感知的定量規劃方法資源消耗量要遠小於前人所已提出的規劃方法；使用Intel Xeon w5580 CPU at 3.2 GHz機器離線狀態下來測試生成簡化三維模型所需時間，最短可達10分鐘，最長為40分鐘，效率相對來說較高，利用本項目提出的三維建築物自動簡化方法生成的多個LOD模型有效地降低了複雜三維建築物的規模、結構和認知複雜性，並且保持了模型的感知和語義的一致性。 有關理論研究成果發表在國內外著名刊物，被SCI/EI收錄了12篇。該項目研究內容在複雜多尺度三維模型簡化方面有潛力成為發揮重大的作用。通過該項目研究，培養建立了一個擁有博士和碩士的專門研究隊伍，為該方向的持續研究奠定了堅實基礎。
