本發(fā)明涉及三維仿真，尤其涉及基于深度學習的三維地形高效實時渲染方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、三維地形高效實時渲染是指在有限的時間內，通過對三維地形數據的快速處理和繪制，將三維地形模型轉換為用戶能夠看到的具有流暢畫面更新能力的二維圖像的過程，其核心在于能夠快速處理和繪制大量的地形數據，同時保持高幀率和圖像，為各種應用提供了強大的三維地形可視化能力，隨著衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展，可獲取到的數字地形數據精度要求越來越高，帶動了大規(guī)模地形場景需求的增加，對畫面流暢度和細節(jié)真實感的極致追求，導致地形處理的渲染技術需要進一步優(yōu)化。

2、現(xiàn)有技術中的三維地形實時渲染方法主要依賴于細節(jié)層次技術，根據觀察點與地形的距離動態(tài)調整地形網格的精度，實現(xiàn)在不同細節(jié)層次下對地形的有效渲染，但該方法需要人工設計不同細節(jié)級別的模型，可能會產生許多無關幾何元素，如遠鏡頭地面的細節(jié)紋理結構，增加了渲染工作量，從而影響三維地形實時渲染的效率。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本發(fā)明提供了基于深度學習的三維地形高效實時渲染方法及系統(tǒng)，可以剔除三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，提高三維地形的實時渲染效率。

2、第一方面，本發(fā)明提供了基于深度學習的三維地形高效實時渲染方法，包括：

3、采集待渲染地形的圖像數據集，對所述圖像數據集進行規(guī)范化處理，得到目標圖像數據集，分析所述目標圖像數據集中的地形屬性；

4、基于所述地形屬性，提取出所述待渲染地形對應的圖像局部特征，分析所述圖像局部特征的偏差程度，基于所述偏差程度，構建所述圖像局部特征的特征向量，根據所述特征向量，識別出所述圖像數據集中的混合地形，并對所述混合地形進行三維重建，得到三維地形模型；

5、分析所述三維地形模型中所述待渲染地形的光照方向，基于所述光照方向，計算所述三維地形模型的光照強度，并識別出所述三維地形模型的陰影分布區(qū)域，對所述三維地形模型進行地塊分區(qū)，得到分區(qū)地塊，提取所述分區(qū)地塊對應的密集點云數據，基于所述密集點云數據，計算所述待渲染地形的地形粗糙度；

6、根據所述光照強度、所述陰影分布區(qū)域和所述地形粗糙程度，分析所述三維地形模型的仿真效果，根據所述仿真效果，識別出所述三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，并對所述無關幾何元素進行視域剔除處理，得到目標渲染對象，設置所述目標渲染對象的細節(jié)渲染級別；

7、結合所述三維地形模型和所述細節(jié)渲染級別，對三維地形進行實時渲染，得到實時渲染結果。

8、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述分析所述目標圖像數據集中的地形屬性，包括：

9、對所述目標圖像數據集進行圖像分割，得到分割圖像；

10、識別出所述分割圖像中的地形特征；

11、根據所述地形特征，分析出所述分割圖像中的特定對象；

12、基于所述特定對象，分析所述目標圖像數據集中的地形屬性。

13、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述基于所述地形屬性，提取出所述待渲染地形對應的圖像局部特征，包括：

14、基于所述地形屬性，對所述待渲染地形的真實地形進行分類處理，得到真實分類地形；

15、分析所述真實分類地形對應的關鍵特征線；

16、根據所述真實分類地形，分析所述關鍵特征線的圖像特征表示；

17、基于所述圖像特征表示，提取出所述待渲染地形對應的圖像局部特征。

18、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述基于所述偏差程度，構建所述圖像局部特征的特征向量，包括：

19、基于所述偏差程度，識別出所述圖像局部特征對應的待渲染地形的結構特征；

20、提取出所述圖像局部特征中的特定對象；

21、分析所述特定對象之間的空間關系；

22、根據所述結構特征和所述空間關系，構建所述圖像局部特征的特征向量。

23、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述對所述混合地形進行三維重建，得到三維地形模型，包括：

24、采集所述混合地形對應的地形表面數據，并對所述地形表面數據進行數據優(yōu)化處理，得到目標地形數據；

25、基于所述目標地形數據，構建所述混合地形表面的三角網格；

26、提取出所述目標地形數據中的高程數據，并基于所述高程數據，構建所述混合地形的地形表面模型；

27、對所述地形表面模型進行紋理映射，得到模型紋理表面；

28、根據所述三角網格、所述地形表面模型和所述模型紋理表面，對所述混合地形進行三維重建，得到三維地形模型。

29、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述基于所述目標地形數據，構建所述混合地形表面的三角網格，包括：

30、匹配所述目標地形數據中的圖像特征點，查詢所述圖像特征點對應的地形特征；

31、根據所述地形特征，設置所述圖像特征點的位置布局；

32、采集所述圖像特征點的三維點集；

33、根據所述位置布局，在所述三維點集內構建所述混合地形表面的三角網格。

34、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述分析所述三維地形模型中所述待渲染地形的光照方向，包括：

35、采集所述待渲染地形對應的高程數據；

36、分析所述待渲染地形在所述高程數據中的形態(tài)特征；

37、設置所述待渲染地形在所述三維地形模型中的模擬時間類型；

38、根據所述模擬時間類型和所述形態(tài)特征，設置所述三維地形模型的方位角和仰角；

39、基于所述方位角和所述仰角，分析所述三維地形模型中所述待渲染地形的光照方向。

40、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述基于所述光照方向，計算所述三維地形模型的光照強度，包括：

41、采集所述三維地形模型對應的高程數據；

42、提取出所述高程數據中的單元網格數據；

43、利用下述公式計算所述單元網格數據的法線向量：

44、

45、其中，表示單元網格數據在坐標(x,y)處的法線向量，hright(x+d,y)表示當前單元網格數據中右側相鄰單元的高程值，hleft(x-d,y)表示當前單元網格數據中左側相鄰單元的高程值，hdown(x,y+d)表示當前單元網格數據中下方相鄰單元的高程值，hup(x,y-d)表示當前單元網格數據中上方相鄰單元的高程值，d表示單元網格數據中單元網格的高度；

46、根據所述法線向量和所述光照方向，計算所述三維地形模型的光照強度。

47、在第一方面的一種可能實現(xiàn)方式中，所述根據所述仿真效果，識別出所述三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，包括：

48、根據所述仿真效果，識別出所述三維地形模型中場景元素的影響級別；

49、分析所述影響級別對應的可視化效果；

50、利用下述公式計算所述可視化效果對整體效果的貢獻度：

51、

52、其中，g表示可視化效果對整體效果的貢獻度，n表示可視化效果值對應的整體效果值的總數，ag表示第g個可視化效果的值，af表示第f個整體效果的值，表示整體效果值的總和，表示第g個可視化效果值占整體效果值總和的比例；

53、根據所述貢獻度，識別出所述三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素。

54、第二方面，本發(fā)明提供基于深度學習的三維地形高效實時渲染系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

55、數據采集模塊，用于采集待渲染地形的圖像數據集，對所述圖像數據集進行規(guī)范化處理，得到目標圖像數據集，分析所述目標圖像數據集中的地形屬性；

56、模型生成模塊，用于基于所述地形屬性，提取出所述待渲染地形對應的圖像局部特征，分析所述圖像局部特征的偏差程度，基于所述偏差程度，構建所述圖像局部特征的特征向量，根據所述特征向量，識別出所述圖像數據集中的混合地形，并對所述混合地形進行三維重建，得到三維地形模型；

57、細節(jié)分析模塊，用于分析所述三維地形模型中所述待渲染地形的光照方向，基于所述光照方向，計算所述三維地形模型的光照強度，并識別出所述三維地形模型的陰影分布區(qū)域，對所述三維地形模型進行地塊分區(qū)，得到分區(qū)地塊，提取所述分區(qū)地塊對應的密集點云數據，基于所述密集點云數據，計算所述待渲染地形的地形粗糙度；

58、渲染細節(jié)優(yōu)化模塊，用于根據所述光照強度、所述陰影分布區(qū)域和所述地形粗糙程度，分析所述三維地形模型的仿真效果，根據所述仿真效果，識別出所述三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，并對所述無關幾何元素進行視域剔除處理，得到目標渲染對象，設置所述目標渲染對象的細節(jié)渲染級別；

59、模型渲染模塊，用于結合所述三維地形模型和所述細節(jié)渲染級別，對三維地形進行實時渲染，得到實時渲染結果。

60、與現(xiàn)有技術相比，本方案的技術原理及有益效果在于：

61、本發(fā)明實施例通過采集待渲染地形的圖像數據集，可以獲取不同地形特征的圖像數據，為訓練深度學習模型提供多樣化的數據支撐，提高模型的泛化能力，并通過分析不同類型的地形特征，真實地模擬出地形的視覺效果，增強場景的真實感；進一步地，本發(fā)明實施例通過基于所述地形屬性，提取出所述待渲染地形對應的圖像局部特征，可以識別出不同的地形特征，便于后續(xù)的圖像分析和三維地形建模，并將提取出的關鍵地形特征輸入至深度模型中，提高模型的準確性和泛化能力；本發(fā)明實施例通過根據所述特征向量，識別出所述圖像數據集中的混合地形，可以獲取更加精細化的分類地形特征，為后期的渲染工作提供精確、生動的三維地形模型，提高渲染質量；進一步地，本發(fā)明實施例通過分析所述三維地形模型中所述待渲染地形的光照方向、光照強度、陰影分布區(qū)域和地面粗糙度，可以模擬出不同時間段的光照條件和紋理映射的效果，輔助識別和突出地形的關鍵特征，使地形模型看起來更加逼真；本發(fā)明實施例通過根據所述仿真效果，識別出所述三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，可以盡可能減少計算量和資源消耗，從而提高每秒的渲染幀數，顯著減少需要渲染的對象數量，從而降低渲染過程中的計算量，加快渲染效率；進一步地，本發(fā)明實施例通過結合所述三維地形模型和所述細節(jié)渲染級別，對三維地形進行實時渲染，得到實時渲染結果，可以顯著減少計算負載，尤其是在處理大型場景時，能夠提高渲染速度，減少卡頓，同時，可以根據觀察者與模型之間的距離動態(tài)調整模型的細節(jié)級別，優(yōu)化資源分配，提高渲染效率。因此，本發(fā)明實施例提出的基于深度學習的三維地形高效實時渲染方法，可以剔除三維地形模型在渲染過程中的無關幾何元素，提高三維地形的實時渲染效率。