本發(fā)明涉及視域測算，具體涉及一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、可視域分析在地理信息系統(tǒng)gis中扮演著關(guān)鍵角色，它量化地描述了從一個或多個視點(diǎn)可見的區(qū)域，為空間認(rèn)知研究提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持；隨著地理信息和計算機(jī)技術(shù)的飛速進(jìn)步，三維空間的可視性問題處理變得日益普遍?，F(xiàn)代的可視域分析不僅能夠定量評估景觀的可視性，還能清晰地揭示三維空間結(jié)構(gòu)與地理信息，廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、環(huán)境評估、選址分析、旅游路徑規(guī)劃及軍事定位等領(lǐng)域。

2、目前，視點(diǎn)分析在處理多個視點(diǎn)構(gòu)成的復(fù)雜視域方面仍有不足，且多點(diǎn)視域分析通過組合多個視域是為了獲取更廣闊的可視區(qū)域，這對算法的精確性和效率提出了更高要求，而為了提高算法效率，現(xiàn)有方法提出了包括改進(jìn)視域組合方法和分塊計算候選視點(diǎn)視域的多種優(yōu)化策略；然而在三維場景中的多視域分析仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，這需要考慮多個視點(diǎn)形成的復(fù)雜區(qū)域中的多種可視情況；因此，需要設(shè)計一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，為更好的有效解決目前視點(diǎn)分析在處理多個視點(diǎn)構(gòu)成的復(fù)雜視域方面仍有不足，且多點(diǎn)視域分析通過組合多個視域是為了獲取更廣闊的可視區(qū)域，這對算法的精確性和效率提出了更高要求，而為了提高算法效率，現(xiàn)有方法提出了包括改進(jìn)視域組合方法和分塊計算候選視點(diǎn)視域的多種優(yōu)化策略；然而在三維場景中的多視域分析仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，這需要考慮多個視點(diǎn)形成的復(fù)雜區(qū)域中多種可視情況的問題，提供了一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法及系統(tǒng)，其實(shí)現(xiàn)了具有利用圖形處理單元gpu的并行處理能力進(jìn)行快速且準(zhǔn)確的可視域分析功能，且通過基于陰影圖的gpu加速大幅縮短了可視域分析的計算時間從而使得實(shí)時或近實(shí)時的分析成為可能，同時多視點(diǎn)分析和累積視域指數(shù)的應(yīng)用，提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，

4、步驟a，設(shè)定觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量，再根據(jù)用戶需求得到視點(diǎn)布局；

5、步驟b，基于觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量及視點(diǎn)布局生成深度圖；

6、步驟c，對深度圖進(jìn)行視域指數(shù)計算并獲得每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)，再將每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)聚合并完成對整個場景的可視域測算作業(yè)。

7、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法，步驟a，設(shè)定觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量，再根據(jù)用戶需求得到視點(diǎn)布局，具體包含設(shè)定觀察點(diǎn)、設(shè)定視野參數(shù)、初始化gpu計算環(huán)境、計算視野范圍、加載場景建筑物模型和驗(yàn)證調(diào)整參數(shù)。

8、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法，步驟a的具體步驟如下，

9、步驟a1，設(shè)定觀察點(diǎn)，具體是在三維地理信息系統(tǒng)gis中采用笛卡爾坐標(biāo)系（x，y，z）設(shè)定觀察點(diǎn)的位置并得到每個視點(diǎn)在虛擬場景中的位置，再構(gòu)建視點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并封裝視點(diǎn)的空間坐標(biāo)、視野參數(shù)和計算資源指針；

10、步驟a2，設(shè)定視野參數(shù)，具體步驟如下，

11、步驟a21，為每個觀察點(diǎn)設(shè)定視野參數(shù)，所述視野參數(shù)包括水平視野角度、垂直視野角度和可視距離，所述水平視野角度和垂直視野角度用于限定觀察點(diǎn)能觀察到的最大范圍，所述可視距離用于限定觀察點(diǎn)能夠觀察到的最遠(yuǎn)距離，

12、步驟a22，設(shè)定觀察點(diǎn)o在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)(x，y，z)、觀察點(diǎn)o的視野半徑r、觀察者的高度角和觀察者的弧度角，再將觀察點(diǎn)o作為原點(diǎn)并建立局部坐標(biāo)系，再計算在局部坐標(biāo)系下視錐體底面的四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)?、?、?和；

13、步驟a23，設(shè)定每個觀察點(diǎn)的水平視場角和垂直視場角，再設(shè)定視錐體的開口大小，接著設(shè)定觀察點(diǎn)的最大可視距離，并將觀察點(diǎn)的最大可視距離作為視距閾值，再采用視距閾值限定視域分析的空間范圍；

14、步驟a3，初始化gpu計算環(huán)境，具體是利用gpu的并行計算能力對gpu計算環(huán)境進(jìn)行初始化，所述gpu計算環(huán)境包括計算資源分配和著色器程序初始化，所述計算資源分配具體是在圖形處理單元gpu上分配顯存和計算單元，所述著色器程序初始化具體是加載頂點(diǎn)著色器和片段著色器程序；

15、步驟a4，加載場景建筑物模型，具體是加載包含建筑物模型的三維場景數(shù)據(jù)，再對建筑物模型進(jìn)行索引化、簡化和層次細(xì)節(jié)管理，接著根據(jù)視點(diǎn)與模型的距離動態(tài)調(diào)整模型的幾何細(xì)節(jié)；

16、步驟a5，計算視野范圍，具體是基于觀察點(diǎn)的位置和視野參數(shù)并以o、a、b、c和d為頂點(diǎn)繪制局部坐標(biāo)系下的錐體視野，再采用矩陣計算將視錐體從觀察點(diǎn)的局部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系，如公式（1）所示，

17、（1）；

18、步驟a6，驗(yàn)證調(diào)整參數(shù)，具體是根據(jù)分析需求和場景特性對觀察點(diǎn)的位置、視野角度和可視距離進(jìn)行調(diào)整。

19、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法，步驟b，基于觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量及視點(diǎn)布局生成深度圖，具體包含構(gòu)建變換視錐體和生成深度圖，具體步驟如下，

20、步驟b1，構(gòu)建變換視錐體frustum，具體是根據(jù)獲得的觀察點(diǎn)數(shù)量n、每個觀察點(diǎn)oi（xi，yi，zi）、視野范圍中心點(diǎn)oi′(xi′，yi′，zi′)、弧度角和在世界坐標(biāo)系下視野范圍構(gòu)建視錐體，所述視錐體的頂點(diǎn)位于觀察點(diǎn)，所述視錐體的底面覆蓋觀察點(diǎn)的視野范圍，具體步驟如下，

21、步驟b11，根據(jù)觀察點(diǎn)的視角和位置采用透視投影矩陣將視錐體從觀察點(diǎn)的局部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系中，再為每個觀察點(diǎn)創(chuàng)建一個二維紋理，所述二維紋理用于存儲該點(diǎn)的陰影映射；

22、步驟b12，在觀察點(diǎn)oi的位置設(shè)置聚光燈光源點(diǎn)spotlighti并設(shè)置聚光燈光源點(diǎn)的錐體角度為，再計算光照方向，從而確定從觀察點(diǎn)到視野范圍中心點(diǎn)oi的向量；

23、步驟b13，根據(jù)第i個觀察點(diǎn)的視野范圍的5個頂點(diǎn)構(gòu)建錐體包圍盒，再采用模型變換矩陣、投影變換矩陣和視口變換矩陣將建筑物模型的屏幕坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)，如公式（2）所示，

24、（2）；

25、步驟b2，生成深度圖，具體是利用gpu的并行渲染能力為每個觀察點(diǎn)生成深度圖，所述深度圖存儲了從觀察點(diǎn)到場景中每個可視點(diǎn)的最短距離，具體步驟如下，

26、步驟b21，將視錐體的四個側(cè)面和一個頂面分別渲染到深度圖中，再采用深度測試確定每個像素點(diǎn)的深度值，其中頂點(diǎn)著色器用于處理視錐體頂點(diǎn)的變換，片段著色器用于計算深度值并更新深度圖，具體是將世界坐標(biāo)輸入gpu著色管線中的頂點(diǎn)著色器階段，再利用射線求交法判斷采樣點(diǎn)是否在觀察點(diǎn)構(gòu)成的視野范圍內(nèi)，若采樣點(diǎn)在范圍內(nèi)，則將采樣點(diǎn)存儲在，而計算視野范圍內(nèi)頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)對應(yīng)的紋理坐標(biāo)，如公式（3）所示，

27、（3）

28、其中，和分別為觀察點(diǎn)坐標(biāo)系下的觀察矩陣和投影矩陣；

29、步驟b22，對紋理坐標(biāo)進(jìn)行平移和縮放處理從而使得紋理坐標(biāo)能適應(yīng)深度圖紋理值的標(biāo)準(zhǔn)范圍[0，1]，再將獲得的紋理坐標(biāo)輸入gpu片段著色器中生成光源坐標(biāo)系下場景深度圖，輸出每個觀察點(diǎn)的深度圖及相應(yīng)的紋理坐標(biāo))。

30、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法，步驟c，對深度圖進(jìn)行視域指數(shù)計算并獲得每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)，再將每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)聚合并完成對整個場景的可視域測算作業(yè)，具體包含提取比較深度值、計算可視域指數(shù)、聚合累積視域指數(shù)和輸出可視域測算結(jié)果。

31、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法，步驟c的具體步驟如下，

32、步驟c1，提取比較深度值，具體是將深度圖中每個像素點(diǎn)的深度值與場景中對應(yīng)點(diǎn)的預(yù)期深度值進(jìn)行比較從而確定采樣點(diǎn)是否為可視狀態(tài)，具體步驟如下，

33、步驟c11，對n個觀察點(diǎn)求解深度圖[i]和)，再在gpu的片段著色器中訪問[i]并計算[i]的每個采樣點(diǎn)對應(yīng)的光源坐標(biāo)系下場景深度值[i]，如公式（4）所示，

34、（4）

35、其中，為從二維紋理中根據(jù)給定的uv坐標(biāo)采樣像素值的函數(shù)；

36、步驟c12，計算采樣點(diǎn)在正常場景渲染中的深度值，再從的紋理坐標(biāo)中取出第三分量，所述第三分量為第二次深度渲染獲取的深度值，接著比較深度圖信息并計算每個獨(dú)立視域的可視指數(shù)，再通過比較和判斷采樣點(diǎn)是否可視并建立可視指數(shù)記錄每個采樣點(diǎn)的可視情況，若可視則記為1，若不可視則記為0；

37、步驟c2，計算可視域指數(shù)，具體是利用深度值的比較結(jié)果計算每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)，所述可視域指數(shù)用于描述從特定觀察點(diǎn)到場景中每個采樣點(diǎn)的可視性，且通過比較和判斷采樣點(diǎn)是否可視從而建立二進(jìn)制可視域指數(shù)，并記錄每個采樣點(diǎn)的可視情況，若采樣點(diǎn)是可視的，則該采樣點(diǎn)的可視域指數(shù)為1，若采樣點(diǎn)是不可視的，則該采樣點(diǎn)的可視域指數(shù)為0，如公式（5）所示，

38、（5）；

39、步驟c3，聚合累積視域指數(shù)，具體是將多個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)合并為一個累積視域指數(shù)，如公式（6）所示，

40、（6）；

41、步驟c4，輸出可視域測算結(jié)果，具體是利用獲得的累積視域指數(shù)對視野內(nèi)的區(qū)域可視等級進(jìn)行劃分，再根據(jù)不同等級劃分標(biāo)準(zhǔn)對區(qū)域內(nèi)的屏幕像素設(shè)置顏色并轉(zhuǎn)換為可視域測算結(jié)果，具體步驟如下，

42、步驟c41，將區(qū)域劃分為三個可視等級，其中將完全不可視區(qū)域標(biāo)記為紅色、將部分可視區(qū)域標(biāo)記為藍(lán)色及將完全可視區(qū)域標(biāo)記為綠色，且顏色的透明度設(shè)置為0.7，如公式（7）所示，

43、（7）

44、其中，為區(qū)域rgb值；

45、步驟c42，將區(qū)域劃分為兩個可視等級，其中將完全不可視區(qū)域標(biāo)記為紅色及將可視區(qū)域標(biāo)記為綠色，且顏色的透明度設(shè)置為0.7，如公式（8）所示，

46、（8）。

47、一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算系統(tǒng)，包括視點(diǎn)布局獲取模塊、深度圖生成模塊和可視域指數(shù)計算模塊，所述視點(diǎn)布局獲取模塊用于設(shè)定觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量，再根據(jù)用戶需求得到視點(diǎn)布局；所述深度圖生成模塊用于基于觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量及視點(diǎn)布局生成深度圖；所述可視域指數(shù)計算模塊用于對深度圖進(jìn)行視域指數(shù)計算并獲得每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)，再將每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)聚合并完成對整個場景的可視域測算作業(yè)。

48、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算系統(tǒng)，所述視點(diǎn)布局獲取模塊具體獲取過程包含設(shè)定觀察點(diǎn)、設(shè)定視野參數(shù)、初始化gpu計算環(huán)境、計算視野范圍、加載場景建筑物模型和驗(yàn)證調(diào)整參數(shù)。

49、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算系統(tǒng)，所述深度圖生成模塊的具體生成過程包含構(gòu)建變換視錐體和生成深度圖。

50、前述的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算系統(tǒng)，所述可視域指數(shù)計算模塊具體計算過程包含提取比較深度值、計算可視域指數(shù)、聚合累積視域指數(shù)和輸出可視域測算結(jié)果。

51、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的一種基于cesium的多視點(diǎn)可視域測算方法及系統(tǒng)，首先設(shè)定觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量，再根據(jù)用戶需求得到視點(diǎn)布局，接著基于觀察點(diǎn)的空間坐標(biāo)和數(shù)量及視點(diǎn)布局生成深度圖，隨后對深度圖進(jìn)行視域指數(shù)計算并獲得每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)，再將每個觀察點(diǎn)的可視域指數(shù)聚合并完成對整個場景的可視域測算作業(yè)；有效的實(shí)現(xiàn)了該測算方法及系統(tǒng)具有利用圖形處理單元gpu的并行處理能力進(jìn)行快速且準(zhǔn)確的可視域分析功能，且通過基于陰影圖的gpu加速大幅縮短了可視域分析的計算時間從而使得實(shí)時或近實(shí)時的分析成為可能，同時多視點(diǎn)分析和累積視域指數(shù)的應(yīng)用，提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，不僅適用于城市規(guī)劃和環(huán)境評估，還可以擴(kuò)展到旅游路徑規(guī)劃和軍事目標(biāo)定位領(lǐng)域，這樣通過結(jié)合gpu并行計算、現(xiàn)代gis技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確和直觀的多點(diǎn)可視域分析，具有廣泛的應(yīng)用前景和顯著的實(shí)用價值。