基于三维点云数据的线性八叉树编码压缩算法*

八叉树结构是三维数据建模中研究和应用最为广泛的栅格数据结构。由于三维扫描的点云数据是基于物体表面的,其空间离散程度远大于三维实体数据,一般的线性八叉树编码压缩方法都是基于实体数据的,不能直接应用于三维点云数据。提出的改进的线性八叉树地址码（Morton码）的方法可大大提高它的连续性,有效降低八叉树的深度,提高数据的压缩比,改进后的Morton码还可以应用多种编码压缩算法进一步压缩。     

基于三维点云数据的线性八叉树编码压缩算法

八叉树结构是三维数据建模中研究和应用最为广泛的栅格数据结构。由于三维扫描的点云数据是基于物体表面的，其空间离散程度远大于三维实体数据，一般的线性八叉树编码压缩方法都是基于实体数据的，不能直接应用于三维点云数据。提出的改进的线性八叉树地址码(Morton码)的方法可大大提高它的连续性，有效降低八叉树的深度，提高数据的压缩比，改进后的Morton码还可以应用多种编码压缩算法进一步压缩。     

一种基于小波变换的三维体数据压缩算法

该文结合三维小波变换与八叉树算法,提出了一种新的三维体数据压缩算法。该算法利用小波的多分辩率分析能力对体数据进行压缩,同时结合了八叉树特点对体数据进行编码、存储与重构。实际应用表明该算法能较好地对体数据进行压缩,并且能快速地进行重构和随机地访问体单元数据。     

面向体数据的虚拟八叉树模型研究

针对常规八叉树和线性八叉树的不足,提出了一种基于多级Z-Order曲线、无指针/无位置码的虚拟八叉树模型。在时间方面,由于采用了规则划分的节点数据块及其简单高效的索引结构,新模型具有很高的内存访问效率;在空间方面,由于节点中无指针和位置码信息,而且采用了新的基于规则节点块的合并和压缩原则,新模型具有很好的存储效率。测试结果表明,虚拟八叉树模型同时具有指针八叉树在时间效率、线性八叉树在空间效率两方面的优势,是一种高效的三维体数据组织模型,在体图形学相关的领域中具有重要的研究意义和应用价值。     

基于八叉树的三维地质剖面生成算法

针对目前构建三维地质剖面算法复杂度高、效率低的问题,提出一种基于八叉树的三维地质剖面生成算法。利用八叉树算法对传统的地质剖面生成算法进行改进,使算法在搜索过程中的时间复杂度降低至O(log8(n/M)),在算法中加入轮廓边约束,对搜索到的边进行预处理,以保证边的正确性和有序性。采用八叉树为复杂三维地质体网格模型内的三角形创建空间索引,通过八叉树快速查找出经过剖面的三角形,计算交点并追踪出轮廓边界,通过画廊看守算法对追踪出的边界三角化并构建三维剖面。实验结果表明,该算法具有复杂度低、鲁棒性强的特点,与传统的地质剖面生成算法相比,时间复杂度由O(n2)降低到O(nlbn)。     

基于八叉树空间分割的NURBS曲面重构方法

对三维模型和点云曲面重构方法进行深入研究,根据应用特点提出八叉树空间分割和N U RBS曲面重构方法。利用八叉树的快速收敛特性对三维实体的点云数据进行分割、精简,采用N U RBS方法对局部网格曲面进行重构;采用八叉树和四叉树相混合的数据结构,渐进地进行网格曲面的重构。存储结构采用扩展式八叉树结构,编码采用8进制前缀编码方法。利用O penG L设计一个实验模型系统验证了该算法的可行性和有效性。     

基于最速下降法的JPEG2000快速率控制方法

研究实现了基于最速下降法（SD）的JPEG2000率控制方法。该方法的主要特点是：通过多次迭代依次选择失真率比值最大的编码遍作为最终的压缩码流;并针对最速下降法排序时间复杂度大的缺点,引入了最大堆排序结构,大大提高了在每次迭代更新过程中的排序和查找效率。该方法在率控制的过程中进行备选编码遍的编码过程,既消除了JPEG2000编码的冗余性,又减少了率分配的时间。实验结果表明,该方法显著减少了编码和率控制的时间复杂度,提高了压缩编码效率。     

基于优化八叉树的场景视锥体裁剪算法

大体量3D模型容易导致浏览器端渲染帧数低、显示卡顿及资源消耗大等问题,其原因是这类模型通常包含数以亿计的三角面片,在有限的时间内无法实现快速加载与渲染。针对此类问题,提出一种基于优化八叉树的场景视锥体裁剪算法。该算法采用地址码（Morton码）、节点视距标准和按需增量划分技术,使得八叉树具有自适应性与良好的压缩效率;采用双层包围体和基础相交测试技术,提高视锥体裁剪的精确性,整体上实现提升渲染帧数、显示流畅的目标。高速列车实例模型研究表明,与传统八叉树视锥体裁剪算法相比,所提算法平均渲染帧数上提高了约14帧,空间压缩率提高了37.8个百分点。     

空间叠加分析中的分而治之算法研究与应用

土地利用现状数据由CAD格式转换为GIS格式后需重新为图斑对象设置土地分类编码属性,为了提高海量空间数据情况下自动赋值的效率,研究了将分而治之算法应用于海量数据空间叠加分析以提高效率的方法。研究表明,对于所有需通过空间叠加分析来确定不同图层空间对象间的空间关系的问题,均可以采用分而治之方法来降低时间复杂度。在最小化分割的情况下,基于四叉树空间索引,分而治之算法可以使此类应用的时间复杂度降低为O（n lb n）。实际应用验证了该方法在海量空间数据处理中的效率和实用价值。     

一种用于时空体元编解码存储的低计算量优化方法

针对时空网格体对象的编解码占用存储空间大的问题,提出了一种用于时空体元编解码存储的低计算量优化方法。首先以十六叉树索引结构为基础,构建了时空网格体元编解码的数学模型,实现体元对象标识和时空位置索引,并借助3DGIS的自动编解码方法,实现了时空网格体元对象编解码存储表示的换算;其次,采用伽罗华有限域理论,构建了网格体元的二进制编码矩阵和存储的低计算量优化算法,实现了体元对象编解码存储过程中的优化计算;最后,以某矿山的矿床空间块体数据为例,对网格体元编解码模型、存储表示换算以及低计算量优化算法进了实际应用,并与八叉树索引结构的Morton码进行比较和分析,结果表明：该方法可有效降低30%的编解码存储计算量,提高了存储网格体元对象的时空效率。     

基于块段模型的三维GIS混合数据结构模型研究*

为了有效地表示三维GIS空间实体,在地质块段模型的基础上,提出了基于八叉树和四面体格网的混合数据结构模型(block octree tetrahedron,BOT模型).采用BOT模型生成算法对块段模型进行重新分割,八叉树作整体描述,四面体格网作局部精确描述,并以不同的灰度值表示不同的单元块属性.同时,为节省存储空间,提出了线性BOT编码技术.实验结果表明,BOT模型充分发挥了八叉树和四面体格网的优点,可以在不增加存储空间的前提下实现对三维目标更高效、更精确的表达.     

3D GIS中线性八叉树空间索引的建立与查询算法研究

三维地理信息系统空间数据库具有数据量大、空间实体关系复杂、空间操作计算量大等特点。为了提高检索效率,必须建立高效的空间索引机制。八叉树空间索引是对二维GIS中四叉树索引进行扩展的一种三维空间数据结构,具有思路简单、容易理解和实现、查询速度快的优点。本文首先阐述了线性八叉树空间索引的原理,然后重点介绍了线性八叉树空间索引的建立和查询算法。     

基于多级线性结构和规则分块的虚拟八叉树

提出一种基于多级线性结构和规则分块、无指针/无位置码的虚拟八叉树模型,具有高效的结点访问效率和存储空间压缩效率,实现了指针八叉树在时间效率、线性八叉树在空间效率两方面优势的统一。新模型能够对三维实体及其内部的非均质属性进行建模,可以保证各种可视化与分析算法的处理效率,在空间信息系统和体图形学等实体建模相关的领域中具有重要的研究意义和应用价值。     

基于八叉树结构的三维体素模型检索

随着VR/AR技术发展以及三维模型的广泛应用,实现三维检索具有越来越重要的现实意义.基于模型的检索较好地保留了模型的空间信息和几何特征,其不仅包含模型的表面信息而且还包含模型的内部属性.但是,基于模型的检索往往存在着高存储、高计算的问题.为了解决该问题,本文研究了三维模型预处理及三维模型表示的方法,提出了一种基于八叉树...     

Isosurface extraction and spatial filtering using Persistent OcTree (POT)

We propose a novel Persistent OcTree (POT) indexing structure for accelerating isosurface extraction and spatial filtering from volumetric data. This data structure efficiently handles a wide range of visualization problems such as the generation of view-dependent isosurfaces, ray tracing, and isocontour slicing for high dimensional data. POT can be viewed as a hybrid data structure between the interval tree and the Branch-On-Need Octree (BONO) in the sense that it achieves the asymptotic bound of the interval tree for identifying the active cells corresponding to an isosurface and is more efficient than BONO for handling spatial queries. We encode a compact octree for each isovalue. Each such octree contains only the corresponding active cells, in such a way that the combined structure has linear space. The inherent hierarchical structure associated with the active cells enables very fast filtering of the active cells based on spatial constraints. We demonstrate the effectiveness of our approach by performing view-dependent isosurfacing on a wide variety of volumetric data sets and 4D isocontour slicing on the time-varying Richtmyer-Meshkov instability dataset.     

Accelerated isosurface extraction in time-varying fields

For large time-varying data sets, memory and disk limitations can lower the performance of visualization applications. Algorithms and data structures must be explicitly designed to handle these data sets in order to achieve more interactive rates. The Temporal Branch-on-Need Octree (T-BON) extends the three-dimensional branch-on-need octree for time-varying isosurface extraction. This data structure minimizes the impact of the I/O bottleneck by reading from disk only those portions of the search structure and data necessary to construct the current isosurface. By performing a minimum of I/O and exploiting the hierarchical memory found in modern CPUs, the T-BON algorithm achieves high performance isosurface extraction in time-varying fields. The paper extends earlier work on the T-BON data structure by including techniques for better memory utilization, out-of-core isosurface extraction, and support for nonrectilinear grids. Results from testing the T-BON algorithm on large data sets show that its performance is similar to that of the three-dimensional branch-on-need octree for static data sets while providing substantial advantages for time varying fields     

Viewing Transformations of Voxel-Based Objects Via Linear Octrees

This article gives three viewing-transformation algorithms for displaying on a screen 3D pictures represented by linear octrees. All the procedures take advantage of the recursive labeling used to identify the successive decomposition of an object into octants. The first algorithm performs transformations directly on the linear octree, while the second and third algorithms determine the 3D border of the given object first and then project onto the screen the surface voxels thus found. All the algorithms perform the viewing transformations in O(RN) time, where R is the resolution of the picture and N is the number of elements in the linear octree. One of the algorithms provides views of the object at different layers of gray level, while another allows internal views.     

基于八叉树邻域分析光线跟踪的云三维模拟

针对目前三维云模拟绘制效率低、计算资源消耗大、绘制效果差等问题,提出基于八叉树邻域分析的光线跟踪算法,并用于WRF模式云数据的三维模拟。使用八叉树结构优化传统光线跟踪算法的数据存储结构,通过存储节点编码和划分层次改进邻域分析算法,通过简化光线的折射公式优化Whitted光照模型,借助OpenGL和Vapor工具实现云数据的三维可视化。实验结果表明,该方法降低了绘制时间,提高了渲染效率,更好体现了云的真实物理特征。