本發明專利技術公開了一種在web端渲染大規模點云的方法，屬于大規模點云渲染的技術領域，該方法包括：S1：對點云數據進行數據預處理，將整體點云做八叉樹劃分；S2：在八叉樹劃分的基礎上，對整體八叉樹的葉子節點進行Lod層級數據劃分；S3：經由視錐裁切，從八叉樹中，篩選出當前需要渲染的數據；S4：從篩選出來的需要渲染的數據中，分離出高層級和低層級的數據，低層級的數據用于實時渲染，高層級的數據用于非實時渲染；S5：合并實時渲染和非實時渲染結果，輸出全部渲染結果。本發明專利技術使用類雙緩沖結構，能夠在web端進行實時和非實時混合方式來渲染大規模點云。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術是屬于大規模點云渲染的，特別是關于一種在web端渲染大規模點云的方法。
技術介紹
1、大規模點云是由大量的三維空間中的點組成的數據集合。這些點通常包含了三維坐標信息(x、y、z)，可能還會有顏色、強度、法向量等其他屬性信息。大規模點云可以通過激光掃描、攝影測量等技術獲取，廣泛應用于地理信息系統、三維建模、虛擬現實、自動駕駛等領域。大規模點云渲染指的是在計算機圖形學中，將包含大量三維點數據的點云在屏幕上以圖像的形式呈現出來的過程。
2、由于點的數量巨大，大規模點云在存儲、傳輸和渲染等方面都面臨著很大的挑戰。例如，需要高效的數據結構和算法來管理點云數據，以減少存儲需求和提高處理速度；在渲染時，需要綜合考慮數據處理、渲染算法和性能優化等多個方面，以實現高效、高質量的點云可視化。
3、現有技術中，對于大規模點云進行渲染的方式主要為：傳統單緩沖渲染，其僅使用單一的緩沖區進行渲染，在處理大規模點云時可能會出現卡頓、幀率不穩定等問題，難以滿足實時性要求；簡單的多線程渲染，通過多線程分別處理不同部分的點云數據進行渲染，但在協調和同步方面可能存在困難，并且對于實時和非實時混合渲染的支持不足。
4、上述的現有的渲染方法只能進行單一的實時渲染或非實時渲染，無法在web端同時實現實時和非實時混合渲染以適應不同場景的需求。
5、公開于該
技術介紹
部分的信息僅僅旨在增加對本專利技術的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域一般技術人員所公知的現有技術。
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p>技術實現思路1、本專利技術的目的在于提供一種在web端渲染大規模點云的方法，其使用類雙緩沖結構，能夠在web端進行實時和非實時混合方式來渲染大規模點云。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種在web端渲染大規模點云的方法，包括以下步驟：
3、s1：對點云數據進行數據預處理，將整體點云做八叉樹劃分；
4、s2：在八叉樹劃分的基礎上，對整體八叉樹的葉子節點進行lod層級數據劃分；
5、s3：經由視錐裁切，從八叉樹中，篩選出當前需要渲染的數據；
6、s4：從篩選出來的需要渲染的數據中，分離出高層級和低層級的數據，低層級的數據用于實時渲染，高層級的數據用于非實時渲染；其中，低層級的數據根據點云數據距離相機的距離來選擇，高層級的數據是輸入的全部點云數據；
7、s5：合并實時渲染和非實時渲染結果，輸出全部渲染結果。
8、在本專利技術的一實施方式中，步驟s1包括以下子步驟：
9、s101：規定八叉樹的最大深度，和每個葉子節點所能持有的最大的點數量；
10、s102：計算全部點的x軸向、y軸向和z軸向的坐標范圍，構建一個最小的外包圍盒；
11、s103：將外包圍盒，切分成相同大小的八個子包圍盒；
12、s104：將點云數據中的每個點根據其坐標位置重新分配到相應的子包圍盒中；
13、s105：確認各個子包圍盒是否達到步驟s101中規定的八叉樹的最大深度和每個葉子節點所能持有的最大的點數量；如果達到，則停止切分，如果未達到，則對子包圍盒重復步驟s103和s104，直到達到步驟s101中規定的標準。
14、在本專利技術的一實施方式中，步驟s2包括以下子步驟：
15、s201：確認點云的采樣范圍[i,j]，其中i為被采樣的點云，在總體點云中的起始下標，j為被采樣點云，在總體點云中的終止下標；
16、s202：在確定的采樣范圍[i,j]中，隨機采樣點云；
17、s203：將采樣到的點云，與起始下標的所代表的點位進行交換；
18、s204：縮小點云采樣區域，同時重復步驟s202和s203，直到采樣到預定的層級為止。
19、在本專利技術的一實施方式中，所述到預定的層級為12級。
20、在本專利技術的一實施方式中，步驟s3包括以下子步驟：
21、s301：取八叉樹根節點的包圍盒作為運算初始；
22、s302：判斷該包圍盒是否在視錐范圍內，如果不在的話，則舍去該包圍盒所代表的所有子節點，如果在的話，則遍歷該包圍盒的所有子節點，而后更新該包圍盒；
23、s303：從步驟s302中所得的需要渲染的子節點中，篩選出具有真正點云數據的葉子節點，作為實際渲染的數據依據。
24、在本專利技術的一實施方式中，所述八叉樹根節點的包圍盒為整個點云坐標中，x軸的最大值和最小值、y軸的最大值和最小值、z軸的最大值和最小值所圍成的一個包圍盒。
25、在本專利技術的一實施方式中，所述更新該包圍盒的操作是以該子節點的包圍盒，作為程序的輸入。
26、在本專利技術的一實施方式中，步驟s4包括以下子步驟：
27、s401：對于步驟s3中所獲取的當前需要渲染的八叉樹中具有真實點云數據的節點，根據考慮相機位置、視錐范圍以及當前允許被渲染的最大點云數量，從預先基于步驟s2生成的不同lod層級數據中，確定低層級的數據所處的lod層級；
28、s402：將低層級的數據進行實時渲染，將高層級的數據進行非實時渲染。
29、在本專利技術的一實施方式中，低層級的數據范圍是lod層級為[6,12]的數據。
30、在本專利技術的一實施方式中，以線性混合的方式合并實時渲染和非實時渲染的兩大緩沖，生成最終渲染結果。
31、與現有技術相比，根據本專利技術的一種在web端渲染大規模點云的方法，首先，通過八叉樹劃分點云數據并進行lod層級劃分，實現了高效的數據組織與管理，可快速定位所需數據并根據不同情況自動選擇合適細節層次，極大提高了渲染效率；其次，視錐裁切精準篩選當前需渲染數據，避免對不可見區域進行無用處理，節省計算資源，保障在處理大規模點云時的性能；再者，分離高低層級數據進行實時與非實時混合渲染，低層級數據用于實時渲染確保交互實時性，讓用戶操作能立即得到反饋，高層級數據用于非實時渲染可在需要時提供高質量畫面，增強視覺效果；最后，合并兩種渲染結果輸出，既保證了操作的流暢性又呈現出高品質圖像，能在不同場景自動調整渲染策略，為用戶帶來最佳視覺體驗。
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【技術保護點】
1.一種在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟S1包括以下子步驟：
3.如權利要求2所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟S2包括以下子步驟：
4.如權利要求3所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，所述到預定的層級為12級。
5.如權利要求3所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟S3包括以下子步驟：
6.如權利要求5所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，所述八叉樹根節點的包圍盒為整個點云坐標中，x軸的最大值和最小值、y軸的最大值和最小值、z軸的最大值和最小值所圍成的一個包圍盒。
7.如權利要求5所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，所述更新該包圍盒的操作是以該子節點的包圍盒，作為程序的輸入。
8.如權利要求5所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟S4包括以下子步驟：
9.如權利要求8所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，低層級的數據范圍是Lod層級為[6,12]的數據。
10.如權利要求8所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，以線性混合的方式合并實時渲染和非實時渲染的兩大緩沖，生成最終渲染結果。
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【技術特征摘要】
1.一種在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟s1包括以下子步驟：
3.如權利要求2所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟s2包括以下子步驟：
4.如權利要求3所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，所述到預定的層級為12級。
5.如權利要求3所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，步驟s3包括以下子步驟：
6.如權利要求5所述的在web端渲染大規模點云的方法，其特征在于，所述八叉樹根節點的包圍盒為整個點云坐標中，x...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳煊煊，金海建，侯東亞，施向明，王杰，
申請(專利權)人：徠卡測量系統上海有限公司，
類型：發明
國別省市：
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