一种用于三维模型建模的不可见面剔除方法与流程

本发明涉及数字建模，尤其涉及一种用于三维模型建模的不可见面剔除方法。

背景技术：

1、三维模型是数字孪生、智慧城市、bim轻量化展示等系统的核心数据。由建筑信息模型和倾斜摄影单体化生产的模型中，普遍存在大量从模型外部任何方向都无法看到的三角形，例如建筑内部的夹层、设备内部结构、相互重叠的重复内表面、被完全包裹在其它构件内部的面。这些三角形在中距离和远距离渲染时对最终的显示图像没有任何贡献，却占用了大量的存储空间、网络传输带宽和渲染开销。在构建轻量化模型时先剔除这些不可见面，是提升web端和移动端加载与渲染性能的重要手段。

2、现有的不可见面剔除方法主要有两类：

3、第一类依赖模型的封闭性或流形性来判断内外，例如射线求交、体素内外判定、封闭体布尔运算等。但真实的工程模型普遍不封闭、非流形，三角形绕序与法线朝向混乱，导致这类方法无法建立可靠的内外关系，出现判定失败或大量误删。

4、第二类是简单的多视角深度缓冲方法：从多个方向对模型做一次深度渲染，每个像素记录距离最近的一个三角形编号，多个方向汇总后，把从未在任何方向成为最近面的三角形删除。该方法的根本缺陷在于：像素是有面积的，同一个像素内往往同时投影了多个三角形，而单一深度、单一编号的缓冲只能记录其中一个“赢家”，无法表达像素内部真实的覆盖关系。对于比一个像素还细的狭长三角形，如管线、栏杆、网格结构，常常因为恰好没有覆盖到像素中心而被误判为不可见并删除，最终在模型上留下孔洞、使细长结构断裂。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种用于三维模型建模的不可见面剔除方法，用以克服在不依赖模型封闭性、流形性、全局一致的内外朝向，也不依赖输入法线向量属性的前提下，稳健地判定并剔除“从外部多个方向观察都不可见”的三角形，同时避免误删亚像素级的狭长可见结构的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种用于三维模型建模的不可见面剔除方法，包括：

3、将目标模型的所有三角形进行顶点焊接处理并对每个所述三角形进行编号，以建立全局三角形集合；

4、在单位球面上采用斐波那契球方式均匀生成多个观察方向；

5、对每个观察方向，将全部三角形沿所述观察方向做正交投影，采用保守光栅化方式渲染至二维像素网格，每个像素方格记录落在内部的最近深度值及对应的三角形编号作为像素的赢家；其中，透明面不写入深度并默认保留；

6、对每个所述三角形在每个观察方向下，执行像素内覆盖校验，包括：取所述三角形自身投影落点上的一个采样点，判断该像素方格当前记录的赢家三角形是否确实覆盖所述采样点，以记录一票严格可见证据或一票代理可见证据；

7、累计每个所述三角形在正面朝向的观察方向上的严格可见证据票数与代理可见证据票数，按照公式计算综合证据，并以所述三角形正面朝向的观察方向数作为归一化分母，计算可见度比值；其中，综合证据=严格可见证据票数+代理权重×代理可见证据票数；

8、当所述可见度比值大于或等于预设剔除阈值时保留所述三角形，否则删除所述三角形。

9、进一步地，若所述赢家三角形覆盖所述采样点，则比较赢家三角形与所述三角形在该采样点处的深度，若所述三角形不比赢家三角形远，则记录一票严格可见证据。

10、进一步地，若所述赢家三角形未覆盖所述采样点，且所述三角形不位于赢家三角形所在平面后方，则记录一票代理可见证据。

11、进一步地，若所述赢家三角形覆盖所述采样点且深度相等，则按照确定性裁决规则判定该三角形是否获得严格可见证据；

12、所述确定性裁决规则为，先按三角形几何法线与观察方向的朝向关系裁决，朝向相机的一面获胜；

13、若朝向相同，则按三角形在全局三角形集合中的固定编号先后顺序裁决。

14、进一步地，响应于所述三角形的长宽比超过预设阈值且已获得代理可见证据的条件下，继续在其他采样点和其他观察方向上优先搜寻严格可见证据。

15、进一步地，所述正面朝向的观察方向数由三角形自身的几何法线与观察方向确定，所述几何法线由三角形顶点绕序叉积计算得到；

16、所述几何法线与观察方向点积小于零，即视为该方向下正面朝向。

17、进一步地，还包括：当前累计综合证据大于或等于预设剔除阈值与所述三角形正面朝向的观察方向总数的乘积时，停止计算剩余观察方向并保留所述三角形。

18、进一步地，还包括：在删除不可见三角形后，对保留的三角形执行网格化简处理。

19、进一步地，所述观察方向为128个，所述二维像素网格的分辨率为1024×1024。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果在于:本发明提出像素内覆盖校验机制：认识到粗像素只记录一个赢家、无法表达方格内部不同位置的真实覆盖关系，因此在候选三角形自身的精确采样点位置上重新校验赢家是否真的覆盖它，据此区分出严格证据和代理证据两类可信度不同的可见证据。这一步是本发明区别于现有多视角深度缓冲方法的核心：现有方法在像素粒度上判定可见性，凡未成为某像素最近面的三角形一律删除；本方案在亚像素粒度上逐候选面复核，能够保留那些从未成为任一像素赢家、但实际暴露在外的细长面。

21、进一步地，本发明提出严格证据与代理证据相结合的双证据投票机制，并对狭长面优先用严格证据支持，解决了亚像素狭长结构被误删的问题。

22、进一步地，本发明仅在三角形正面朝向的观察方向下统计可见证据，并采用正面朝向的方向数作为归一化分母；正面朝向由三角形绕序计算得到的几何法线与观察方向确定，不依赖输入法线向量属性。

23、进一步地，本发明提出透明面既不写入深度、不参与遮挡竞争且自身一律保留的处理方式，使透明表面后方的真实不透明面不被误判为不可见，透明面本身也不被误删。

24、进一步地，本发明对共面重叠面采用“面朝向优先、全局固定编号兜底”的确定性裁决，保证同一输入下结果与遍历顺序、并行调度无关、可复现。

25、进一步地，本发明仍采用每像素只保存一个深度和一个三角形编号的常规深度缓冲，不需要逐像素保存全部投影片元；通过在候选三角形的精确采样位置进行覆盖复核，提高对亚像素细结构的可见性判定能力，并降低传统单赢家深度缓冲造成的误删风险。此外，本方案全程不依赖模型的连通性与内外拓扑，可直接处理不封闭、非流形的bim与倾斜摄影三角网，这一点也区别于依赖装配结构树或网格邻接关系的现有简化方法。

1.一种用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，若所述赢家三角形覆盖所述采样点，则比较赢家三角形与所述三角形在该采样点处的深度，若所述三角形不比赢家三角形远，则记录一票严格可见证据。

3.根据权利要求2所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，若所述赢家三角形未覆盖所述采样点，且所述三角形不位于赢家三角形所在平面后方，则记录一票代理可见证据。

4.根据权利要求3所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，若所述赢家三角形覆盖所述采样点且深度相等，则按照确定性裁决规则判定该三角形是否获得严格可见证据；

5.根据权利要求4所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，响应于所述三角形的长宽比超过预设阈值且已获得代理可见证据的条件下，继续在其他采样点和其他观察方向上优先搜寻严格可见证据。

6.根据权利要求5所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，所述正面朝向的观察方向数由三角形自身的几何法线与观察方向确定，所述几何法线由三角形顶点绕序叉积计算得到；

7.根据权利要求6所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，还包括：当前累计综合证据大于或等于预设剔除阈值与所述三角形正面朝向的观察方向总数的乘积时，停止计算剩余观察方向并保留所述三角形。

8.根据权利要求7所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，还包括：在删除不可见三角形后，对保留的三角形执行网格化简处理。

9.根据权利要求8所述的用于三维模型建模的不可见面剔除方法，其特征在于，所述观察方向为128个，所述二维像素网格的分辨率为1024×1024。