一种基于Web的海量点云渲染方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Web的海量点云渲染方法，它包括以下步骤：S1，获取点云数据；S2，采用四叉树数据结构进行分配数据；S3，利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。本发明专利技术使得对于由扫描得到的海量的数据可以转换为点云数据，并且用户还可以在不需要安装第三方软件的基础上在浏览器上传输数据，并且可以在浏览器上实时的查看三维模型的海量数据。应用本发明专利技术可以方便用户在浏览器上查看三维海量数据时像浏览网页一样方便。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Web的海量点云渲染方法
本专利技术涉及计算机图像处理
，具体地说是一种基于Web的海量点云渲染方法。
技术介绍
随着时代的发展，用户更加希望自己可以方便的查看和传输大量的数据信息。而随着计算机技术的发展，浏览器成为用户更方便的查询助手，它可以帮助用户快速的查看所需要的信息。如果用户想要产看一些三维图像的信息就需要把这些东西下载下来才能看，不能像查看二维的图像一样在浏览器上直接查看，这是因为由一些扫描设备产生的三维图像的数据量太大，不容易渲染出来。而通过各种扫描方法得到的点云是最原始的数据，在一些像三维地图或者地球仪的生成都是把点云进行精确地转换而得到的。为了像其他人展示这些由转换得到的传统模型就需要传输大量的数据或者安装第三方应用程序进行查看。例如：potree是一个基于webGL的非常大数据集的点云查看器。potree软件允许用户在web上发布大型激光雷达点云，这样任何人都可以只用一个现代浏览器来浏览数据。这种传统的方法是比较麻烦的，随着WebGL的发布，用户可以将自己的内容与客户进行分析并且不需要安装第三方的软件。在很多情况下，数据集较小时可以加载进内存，数据集较大时就加载不进内存。因此，有必要找到一种简洁的方法来展示这些模型。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于Web的海量点云渲染方法，其能够在浏览器上实时的查看和传输大量的点云数据集，并且不需要安装第三方的应用程序。本专利技术解决其技术问题采取的技术方案是：本专利技术实施例提供的一种基于Web的海量点云渲染方法，它包括以下步骤：S1，获取点云数据；S2，采用四叉树数据结构进行分配数据；S3，利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S1中，通过捕获数据的各种扫描设备得到海量数据，并将得到的海量数据转换成点云数据。作为本实施例一种可能的实现方式，所述步骤S2包括以下步骤；S21，将点云数据转换成可见的模型；S22，对大规模的点云数据使用MNO结构把点云数据分配到数据结构中；S23，分配的点密度根据结构中节点的阈值而确定，超过阈值的就被分配到子节点中；S24，采用均匀分布的四叉树结构将点云数据分成很多段，把点云空间按照四叉树模型进行细化，依次将点云均匀地分布在每一个节点上，并将段内的数据映射到内存中。作为本实施例一种可能的实现方式，所述步骤S3包括以下步骤；S31，对点云使用点属性进行着色；S32，采用插值模式对点云进行渲染；S33，采用自适应模式调整点的大小；S34，使用光照模型增强场景的深度感知；S35，将点云数据显示在Web浏览器上。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S31中，渲染出的点云的颜色由点属性进行着色，点属性包括RGB、反向散射信号的强度、高程、分类、返回值、点源和节点的细节级别。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S32中，将点云渲染为抛物面而不是平面，并且是通过修改片段着色器内的屏幕对齐的方形的深度值来实现的。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S33中，点的大小采用自适应点的大小模式来确定，将点的大小调整到特定细节级别的节点之间的间距，所述特定的细节级别为最高级别的可见节点。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S34中，如果没有照明提供的阴影，则很难或者甚至不可能感知形状。作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤S35中，通过Lastools工具把点云数据通过Potreeconverter转换成.las文件，之后在Web浏览器上快速的显示出来。作为本实施例一种可能的实现方式，所述四叉树的构建过程包括以下步骤：1)从原始点云中随机读取某段中的一个点，从第一层开始计算；2)计算落在该层的节点编码；3)根据编码存储到该层的对应节点位置；4)如果该层的节点点云个数已经达到上限，则从下一层开始计算，并重复步骤2)至步骤4)直至所有层计算完毕为止。本专利技术实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：本专利技术实施例技术方案的一种基于Web的海量点云渲染方法，它首先获取点云数据；然后采用四叉树数据结构进行分配数据；最后利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。本专利技术实施例技术方案使得对于由扫描得到的海量的数据可以转换为点云数据，并且用户还可以在不需要安装第三方软件的基础上在浏览器上传输数据，并且可以在浏览器上实时的查看三维模型的海量数据。应用本专利技术实施例技术方案可以方便用户在浏览器上查看三维海量数据时像浏览网页一样方便。本专利技术实施例技术方案在浏览器上可以对大量的点云数据进行渲染和处理，提供了一个在浏览器上可以实时的查看和传输大量的点云数据集，并且不需要安装第三方的应用程序。利用本专利技术实施例技术方案提供的方法，用户可以在Web浏览器上传输和查看海量点云数据，而不受内存大小的限制。本专利技术实施例技术方案方便了用户可以在标准的浏览器中实时的查看海量的点云数据集并且可以在不需要提前安装第三方应用程序的情况下传输大量的数据。附图说明图1是根据一示例性实施例示出的一种基于Web的海量点云渲染方法的流程图；图2是根据一示例性实施例示出的一种采用四叉树数据结构进行分配数据的流程图；图3是根据一示例性实施例示出的一种基利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上的流程图；图4是根据一示例性实施例示出的一种四叉树编码方式的示意图。具体实施方式为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。图1是根据一示例性实施例示出的一种基于Web的海量点云渲染方法的流程图。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种基于Web的海量点云渲染方法，它包括以下步骤：S1，获取点云数据；S2，采用四叉树数据结构进行分配数据；S3，利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。在一种可能的实现方式中，在步骤S1中，通过捕获数据的各种扫描设备得到海量数据，并将得到的海量数据转换成点云数据。如图2所示，在一种可能的实现方式中，所述步骤S2包括以下步骤；S21，将点云数据转换成可见的模型；把通过各种扫描方法得到的原始的点云数据转换成可见的模型。S22，对大规模的点云数据使用MNO结构把点云数据分配到数据结构中；在获取大规模的点云数据之后，对于超出内存的大量的点，不适合渲染，这就需要用获取、处理和呈现很少一部分数据的核外算法，使用MNO(可修改的嵌套八叉树)结构把点云数据分配到数据结构中。S23，分配的点密度根据结构中节点的阈值而确定，超过阈值的就被分配到子节点中；分配的点密度是根据结构中节点的阈值而确定的，超过阈值的就被分配到子节点中，这样避免了大量空白节点的出现。S24，采用均匀分布的四叉树结构将点云数据分成很多段，把点云空间按照四叉树模型进行细化，依次将点云均匀地分布在每一个节点上，并将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，包括以下步骤：S1，获取点云数据；S2，采用四叉树数据结构进行分配数据；S3，利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。

【技术特征摘要】
1.一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，包括以下步骤：S1，获取点云数据；S2，采用四叉树数据结构进行分配数据；S3，利用Potree将点云数据进行渲染到Web浏览器上。2.如权利要求1所述的一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，在步骤S1中，通过捕获数据的各种扫描设备得到海量数据，并将得到的海量数据转换成点云数据。3.如权利要求1所述的一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，所述步骤S2包括以下步骤；S21，将点云数据转换成可见的模型；S22，对大规模的点云数据使用MNO结构把点云数据分配到数据结构中；S23，分配的点密度根据结构中节点的阈值而确定，超过阈值的就被分配到子节点中；S24，采用均匀分布的四叉树结构将点云数据分成很多段，把点云空间按照四叉树模型进行细化，依次将点云均匀地分布在每一个节点上，并将段内的数据映射到内存中。4.如权利要求3所述的一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，所述步骤S3包括以下步骤；S31，对点云使用点属性进行着色；S32，采用插值模式对点云进行渲染；S33，采用自适应模式调整点的大小；S34，使用光照模型增强场景的深度感知；S35，将点云数据显示在Web浏览器上。5.如权利要求4所述的一种基于Web的海量点云渲染方法，其特征是，在步骤S31中，渲染出的点云的颜色由点属性进行着...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊彪，
申请(专利权)人：武汉地普三维科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42