(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210934314.3 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 北京科技大 学 地址 100083 北京市海淀区学院路3 0号 (72)发明人 黄浩宸　 (74)专利代理 机构 北京远大卓悦知识产权代理 有限公司 1 1369 专利代理师 史霞 (51)Int.Cl. G06T 15/04(2011.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 精细三维表面模型纹 理优化方法及装置 (57)摘要 本发明公开了精细三维表面模型纹理优化 方法， 包括： 基于密度聚类算法对精细三维表面 模型中纹理进行聚类， 得到第一聚类结果； 对所 述纹理中的每个点进行判断， 若当前点为未分类 点， 则赋予所述当前点一个分类编号， 并判断其 余点与所述 当前点是否属于同一个三角面片， 若 属于同一个三角面片， 则无论其余点位于所述第 一聚类结果的哪个类簇中， 都将其余点的分类编 号修改为所述当前点的分类编号， 得到第二聚类 结果； 计算所述第二聚类结果中每个类簇的最小 外接矩形， 确定有效纹理。 本发明的方法具有更 好的冗余纹理去除效果， 且优化后的纹理适合在 Web环境下高效传输和快速可视化。 权利要求书1页 说明书9页 附图4页 CN 115512028 A 2022.12.23 CN 115512028 A 1.精细三维表面模型纹 理优化方法， 其特 征在于， 包括： 基于密度聚类算法对精细三维表面模型中纹 理进行聚类， 得到第一聚类结果； 对所述纹理中的每个点进行判断， 若当前点为未分类点， 则赋予所述当前点一个分类 编号， 并判断其余点与所述当前点是否属于同一个三角面片， 若属于同一个三角面片， 则无 论其余点位于所述第一聚类结果的哪个类簇中， 都将其余点的分类编号修改为所述当前点 的分类编号， 得到第二聚类结果； 计算所述第二聚类结果中每 个类簇的最小外 接矩形， 确定有效纹 理。 2.如权利要求1所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 其特征在于， 还包括： 在对所 述纹理进 行聚类前， 对 所述纹理的纹理坐标进行标准化处理， 使 所述纹理坐标位于[ 0,1]范 围。 3.如权利要求1所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 其特征在于， 还包括： 采取二 维矩形装箱方法对所述有效纹 理进行重组， 得重组 纹理。 4.如权利要求3所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 其特征在于， 还包括： 对所述 重组纹理中的纹理块进行纹理坐标重映射， 建立所述纹理块与所述精细三维表面模型中几 何数据的映射关系。 5.如权利要求1所述的精细三维表面模型纹理优化装置， 其特征在于， 包括： 纹理去冗 余模块， 其包括第一聚类模块、 第二聚类模块和有效纹 理提取模块， 其中， 所述第一聚类模块用于基于密度聚类算法对精细三维表面模型中纹理进行聚类， 得到 第一聚类结果； 所述第二聚类模块用于对所述纹理中的每个点进行判断， 若当前点为未分类点， 则赋 予所述当前点一个分类编号， 并判断其余点与所述当前点是否属于同一个三角面片， 若属 于同一个三角面片， 则无论其余点位于所述第一聚类结果的哪个类簇中， 都将其余点的分 类编号修改为所述当前点的分类编号， 得到第二聚类结果； 所述有效纹理提取模块用于计算所述第 二聚类结果中每个类簇的最小外接矩形， 确定 有效纹理。 6.如权利要求5所述的精细三维表面模型纹理优化装置， 其特征在于， 还包括： 标准化 模块， 其用于在 对所述纹理进 行聚类前， 对所述纹理的纹理坐标进 行标准化处理， 使 所述纹 理坐标位于[0,1]范围。 7.如权利要求5所述的精细三维表面模型纹理优化装置， 其特征在于， 还包括： 纹理重 组模块， 其用于采取二维矩形装箱方法对所述有效纹 理进行重组， 得重组 纹理。 8.如权利要求7所述的精细三维表面模型纹理优化装置， 其特征在于， 还包括： 纹理重 映射模块， 其用于对所述重组纹理中的纹理块进行纹理坐标重映射， 建立所述纹理块与所 述精细三维表面模型中几何数据的映射关系。 9.电子设备， 其特征在于， 包括： 至少一个处理器， 以及与所述至少一个处理器通信连 接的存储器， 其中， 所述存储器存储有 可被所述至少一个处理器执行的指 令， 所述指 令被所 述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处 理器执行权利要求1 ‑4中任一项所述的方法。 10.存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时， 实现权利 要求1‑4中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115512028 A 2精细三维表面模型纹理优化方 法及装置 技术领域 [0001]本发明涉及三维数据处理领域。 更具体地说， 本发明涉及一种精细三维表面模型 纹理优化方法及装置 。 背景技术 [0002]精细三维表面模型的除了具有繁冗 的几何数据以外， 还往往具有许多高清纹理。 由于纹理数量多且内存占用大， 导致网络传输效率低， 并且每张纹理的绘制均执行一次GPU 指令， 严重增加了GPU负 担， 最终造成模 型加载时间过长和渲 染效率过低， 无法实现在Web环 境下高效传输和快速可视化 [0003]现有的纹理优化方法通常是直接计算模型纹理坐标的最小外接矩形， 用外接矩形 作为有效区域提取有效纹理， 再对有效纹理进行二维装箱。 这种方法在一定程度上能对纹 理进行优化， 但是直接对纹理坐标求最小外接矩形确定纹理有效区域的方法并不能保证纹 理有效区域尽可能达到最小。 经实验表明， 许多精细建筑物模型 的几何部分所对应的纹理 数据在纹理上呈离散分布， 这意味着如果直接对模型 的纹理坐标求最小外接矩形， 真正的 有效纹理 区域只存在于这个矩形当中的某几个部分， 因此通过直接求外接矩形确定的纹理 有效区域中仍然存在大量冗余纹 理区域。 发明内容 [0004]本发明的一个目的是提供一种精细三维表面模型纹理优化方法， 以解决上述问 题。 [0005]为了实现本发明的目的和其它优点， 提供了一种精细三维表面模型纹理优化方 法， 包括： [0006]基于密度聚类算法对精细三维表面模型中纹 理进行聚类， 得到第一聚类结果； [0007]对所述纹理中的每个点进行判断， 若当前点为未分类点， 则赋予所述当前点一个 分类编号， 并判断其余点与所述当前点是否属于同一个三角面片， 若属于同一个三角面片， 则无论其余点位于所述第一聚类结果的哪个类簇中， 都将其余点的分类编号修改为所述当 前点的分类编号， 得到第二聚类结果； [0008]计算所述第二聚类结果中每 个类簇的最小外 接矩形， 确定有效纹 理。 [0009]优选的是， 所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 还包括： 在对所述纹理进行聚 类前， 对所述纹 理的纹理坐标进行 标准化处理， 使所述纹 理坐标位于[0,1]范围。 [0010]优选的是， 所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 还包括： 采取二维矩形装箱方 法对所述有效纹 理进行重组， 得重组 纹理。 [0011]优选的是， 所述的精细三维表面模型纹理优化方法， 还包括： 对所述重组纹理中的 纹理块进 行纹理坐标重映射， 建立所述纹理块与所述精细三 维表面模型中几何数据的映射 关系。 [0012]本发明还提供了一种所述的精细三维表面模型纹理优化装置， 包括： 纹理去冗余说　明　书 1/9 页 3 CN 115512028 A 3