基于改进四叉树分割和结点存储的LOD算法

多层次细节（LOD）算法作为目前使用最多的地形数据简化算法,对提升渲染速度加快场景可视化有着重要作用,而其中以基于四叉树的LOD算法应用最为广泛。通过对以往算法的研究,提出一种对四叉树的分割和结点存储结构同时进行改进的LOD算法。该算法通过减少误差判断次数加快了四叉树的生成速度,同时改变传统的结点存储方式,降低了数据的冗余存储。     

基于自适应四叉树的地形LOD算法

大数据动态地形三维可视化需要使用分层细节技术(LOD)简化模型,提高三维可视化效率,而四叉树可以优化复杂数据的数据结构.首先讨论了基于自适应四叉树实现LOD的一般方法,详细探讨了模型连接的三角扇绘制法;然后针对四叉树结构多分辨率表示的特点,提出了一种基于自适应四叉树节点属性修改,实现LOD模型的连续无缝连接的方法;最后使用提出的方法,实现了一幅1∶ 50000地形图范围的三维可视化,有效提高了动态显示效果.     

基于动态LOD四叉树算法的地形三维可视化

LOD模型是在虚拟现实技术中经常被采用的一种加快图形生成速度的主要方法。所谓的LOD建模,其实质就是采用一定的算法思想将原有的网格地形数据进行重组,得到一种更加便于实时绘制使用的数据结构。在利用四叉树方法进行LOD建模的过程中,其关键就在于怎样对原有的网格数据进行四叉树分层。LOD地形渲染过程中当相邻的节点或块之间分辨率不一致时会出现裂缝现象,结合动态LOD四叉树算法利用节点分割和渲染的规律,采用一种新的裂缝消除方法。     

基于四叉树的三维地形模拟的LOD算法

细节层次显示和简化技术（LOD技术）是实时真实感图形学技术中应用比较多的一个技术,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,同时对图形真实度损失很少,并满足一定的实时性.在众多文献所提到的LOD算法中,一种比较常用的算法就是基于四叉树的LOD算法,这种算法的基本思想极为简单,即利用一个距离的阈值来控制四叉树递归运算的深度,当这个阈值比较大时,得到较少的三角面片数量,反之则得到较多的三角面片.文中实验也是采用了这种方法进行LOD的计算.文中还讲述了LOD技术的原理以及算法实现,探讨了LOD算法的实现中的问题和改进的方法,研究了节点评价系统的改进方法,最后展望了LOD技术的进一步发展.     

基于动态LOD 四叉树算法的虚拟地形可视化

在前人的基础上,改进了基于四叉树的LOD模型,通过建立节点判断准则来决定当前视区的细节程度.同时也提出了一种新的裂缝消除方法,即当视点到节点中心距离较远时看到的细节较少,裂缝消除可通过缩减边的方式实现;而当距离较近时需要观察到的细节较多,通过剖分方式实现可使细节变得更丰富,这样就可以在增强简化效果的同时提高实时渲染的速度.     

动态LOD四叉树虚拟地形绘制

首先简单介绍四叉树的结构、C代码实现地形结构构造,实现动态LOD四又树虚拟地形的绘制.在用四叉树方法进行LOD建模过程中,关键在于怎样对原有的数据进行四叉树分层,LOD地形绘制中要消除由于相邻的节点或块之间分辨率不一致而产生的裂缝.     

基于四叉树分割的地形LOD技术综述

层次细节(Levels of Detail,LOD)技术是在大规模地形模型简化方面使用得最多的技术,它极大地提高了地形场景的漫游速度。在众多LOD模型中,应用最为广泛的是基于四叉树(Quadtree)分割的LOD算法。国内外学者对LOD模型做了大量的研究工作,文中对基于四叉树分割的LOD算法进行了系统的梳理与总结,对涉及到的核心算法进行了归类并详细分析了各自的优缺点,深入且全面地介绍了其研究现状。     

基于四叉树分割的连续LOD漫游地形绘制

针对大规模地形数据访问量大、场景渲染消耗内存大、实时渲染效率低的问题,提出了一种基于四叉树分割的连续LOD(层次细节)地形绘制方案,实现了多分辨率地形的快速绘制.视见体裁剪算法判断次数少,并结合四叉树分割过程,快速地对地形数据进行裁剪.采用与视点和地形粗糙度相关的分割评价系统,在预处理阶段对地形粗糙度误差进行计算,提升了地形实时绘制的速度:同时对分割标志位按位存储,使得内存占有率大幅减少.通过分割低分辨率节点边的方式,消除了节点间裂缝.算法运行效果良好,在普通PC机上即可达到较高的帧频率和较好的漫游效果.     

用于地面可视化的DEM四叉树改进

四叉树表示在数字高程模型的压缩存储和地面可经中占有非常重要的地位。此文吸收了ＤＥＭ普通四叉树表示和塔形分层表示的优点，提出了一种改进的四叉树结构。     

一种基于四叉树的大规模地形实时生成算法

论文分析了现有地形简化算法,提出了一种基于地形四叉树实时构建地形多分辨率模型的优化算法,该算法采用分层分块的思想。首先将大规模高程数据进行分块,然后对块内数据按照分辨率的大小分层存储,并给出一种与视点相依赖的对地形节点误差进行评价的方法,在网格的生成中只使用一次四叉树遍历,从而大大提高了渲染速度。     

大规模地形的LOD生成算法研究

为了实时地绘制大规模地形数据,提出了一种改进的实时连续LOD生成算法.该算法采用分块分层的思想,首先将大规模高程数据进行分块,然后对块中数据按照分辨率的大小分层存储.根据视点位置和网格空间对象误差的关系建立基于四叉树的LOD模型,从而提高了大规模地形的绘制效率.使用该方法描述了太湖流域的地形,取得了良好的绘制效果.     

基于区域特征距离加权的三维地形建模方法

为了提高三维虚拟场景中三维地形真实感效果,提出了基于区域特征的距离加权的三维地形建模方法。首先,根据采样点数据的高程值对采样点数据进行分类,建立分类数据与插值点数量映射关系;然后,结合Diamond-square细分法求取插值点坐标数据,求得距离加权因子;最后,通过判断插值点的区域特征建立距离加权计算方程,以保证插值点间的平滑性和连贯性。理论分析和仿真结果表明,与传统地形建模方法相比,该方法能够提高三维地形的真实感,同时地形绘制速度提高20%。     

基于数字高程模型的建筑物自动提取算法研究

从遥感影像中自动提取建筑物是研究从遥感影像构建地图的关键技术。针对当前建筑物自动提取算法中存在的缺陷,提出了一种基于数字高程模型的建筑物自动提取算法。该算法是建立在灰度数学形态学、矢量化变换、离散化噪音消除以及边缘简化技术综合的基础上,充分考虑了建筑物后续重建计算量的问题。实验结果表明利用该算法提取出的建筑物边缘清晰正确,同时又能大大减少冗余数据量。     

规则DEM地形数据转换为TIN模型的迭代搜索算法

在实际应用中由于规则网格DEM的数据量大而不便存储,而且某些分析计算也经常需要使用TIN模型的DEM,需要将网格DEM转成TIN模型的DEM。采用迭代搜索算法将网格转化为DTIN。在DTIN的生成算法中,对点的定位算法和空外接圆判断算法进行了改进和优化,从而提高了算法的整体执行效率。     

基于快速排序的数字高程模型分级填洼算法

数字高程模型（DEM）的填洼过程是水系提取中最耗费时间的过程,在Moran和Vezina提出的填洼思想（M&V填洼算法）的基础上,建立了基于快速排序的分级填洼算法,既能有效地减少填洼过程中的搜索路径,提高填洼效率,又能保证依此提取水系的完整与连贯。对于一个给定的DEM地形,传统的填洼算法的执行效率是固定的,而分级填洼的实际执行效率取决于分级数量,对于自然流域,一般200至500的分级量可使计算效率达到最高。通过在6个不同流域上的应用表明,在平均情况下,分级填洼算法的时间复杂度约为O(n1.29),其执行效率远高于M&V填洼算法及Arcgis 9.2（采用改进Jenson&Domingue算法）的执行效率。     

基于纹理分水岭的斜坡单元提取算法

斜坡单元在以滑坡为主的地质灾害预防和评价中有着广泛的应用，其提取和划分是滑坡灾害风险评估的首要工作和重要基础。针对传统地理信息系统（GIS）方法提取的斜坡单元存在平行边界和误分割问题，提出了基于纹理分水岭的斜坡单元提取方法，通过分割地形图像划分斜坡单元。首先通过预处理地形数据得到数字高程模型（DEM）图像，利用灰度共生矩阵提取DEM纹理特征；然后计算融合灰度和纹理特征的梯度图像，对梯度图像进行基于标记的分水岭分割，使其能够准确获取山体和流域边界；最后，结合正负地形，对山体对象进行分水岭分割以实现斜坡单元的提取。实验结果表明，所提方法对不同地貌类型和分辨率的DEM图像都有良好的划分效果；相较于传统的GIS方法，该方法能够正确分割水平面和倾斜面，有效避免因洼地填平处理而产生的平行边界问题。     

基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

基于规则格网的数字高程模型( DEM)相对于不规则三角网( TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器( GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU 全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构( CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。     

统一设备计算架构下的栅格河网提取并行算法

针对大规模高分辨率数字地形数据提取栅格河网效率低下的问题,提出了基于统一设备计算架构(CUDA)利用淹没模型提取栅格河网的并行算法。使用图形处理器(GPU)将汇流累积量计算分解为独立的多任务并行处理,通过数据异步传输减少数据交换时间,进而加速河网提取的运算。实验结果表明,该算法运行效率明显优于串行河网提取算法,在NVIDIA Geforce GTX660上对数据量为600 MB(网格大小为9784×8507)数字高程模型(DEM)数据提取河网加速比达到62。     

基于数字高程模型数据的坡面稳定性三维分析方法

针对大范围区域内坡面稳定性分析的应用需求和目前边坡稳定性计算方法的缺陷,提出了一种基于数字高程模型（DEM）数据的三维分析方法。该方法采用球面代替椭球面进行滑面的搜索,并通过对二维分析结果的积分运算来计算三维条件下的边坡安全系数,最后根据安全系数确定可能的滑坡位置和形状。实际的应用结果表明,该方法简化了滑体搜索算法,能够保证边坡稳定性分析的精度,并提高了分析计算的效率。