三维数据结构
三维空间数据模型与数据结构
详细描述
基于激光雷达的三维重建是利用激光雷达设 备获取三维点云数据,然后通过点云处理算 法和计算机视觉技术,将点云数据转化为三 维空间模型。该方法精度高,能够获取丰富 的几何信息,但成本较高,适用于需要高精 度测量的场景。
04
三维空间数据模型优化 技术
数据压缩与编码技术
数据压缩
通过减少数据冗余和去除不必要的信 息,以更紧凑的形式存储和传输三维 空间数据。
基于图像的三维重建
总结词
利用多视角图像和计算机视觉技术,重 建出三维空间模型。
VS
详细描述
基于图像的三维重建是利用多视角图像和 计算机视觉技术,通过图像对齐、特征匹 配和三维重建算法,重建出三维空间模型 。该方法成本较低,但精度相对较低,适 用于纹理信息丰富的场景。
基于激光雷达的三维重建
总结词
利用激光雷达设备获取三维点云数据,通过 算法和计算机视觉技术重建三维空间模型。
要点二
安全保护技术
采用访问控制、身份验证等技术,防止未经授权的访问和 数据泄露。
05
三维空间数据模型应用 案例
城市规划与建筑建模
城市规划
三维空间数据模型能够提供城市的地形、建 筑物、道路等详细信息,帮助规划师更好地 理解城市空间布局,制定合理的城市规划方 案。
建筑建模
利用三维空间数据模型,建筑师可以创建精 确的建筑模型,进行设计优化和施工模拟,
灾害评估
在灾害发生后,三维空间数据模型可以帮助评估灾害损 失、预测灾情发展趋势,为救援和重建工作提供支持。
虚拟现实与游戏设计
虚拟现实
三维空间数据模型是虚拟现实技 术的重要组成部分,能够提供逼 真的场景模拟,增强用户的沉浸 感和体验感。
游戏设计
基于钻孔数据三维地质体的数据结构的描述
d i1 .99 ji n 10 —29 .0 1 1 .0 o:0 36 /.s .0 5 7 8 2 1 . 104 s
基 于 钻 孔 数 据 三 维 地 质 体 1 河南理工大学 资源环境学院 , 河南 焦作 4 4 0 ;. 50 0 2 河南省 中纬测绘规 划信 息工程有 限公 司, 河南 焦作 4 4 0 ) 5 00 摘 要: 针对数字矿区和岩土工程 中基于钻孔数据和剖面数据建模问题 , 提出 了一种适合 描述基于钻孔数
据 三维地质 体的数据结构 。并在 Vsa C++60编程 环境 下 , i l u . 借助于 O eG pn L图形库 , 实现了复杂地质体 建模及 可视 化。通过实验数据验证 , 该数据结构不但 在很大 程度上 提高 了建模 效率 和实现数据 的动态更
新, 而且提供了三维的空间交互 、 查询和分析功能 。为我 国矿 山三维地质建模 及可视化软件 中数据结构 的
c mp e e l gc b d c iv d i s a + + 6 0 L b d t s h wsta h aa—s u t r o ny c n i rv d l g e- o lx g oo i o y i a h e e n Vi lC s u . . a aa t ts o t e d t e h t t cu en t l a r o mp o e mo e i f n
De c i i Ge l gc lBo y W ih Da a s rb ng 3 D oo ia d t t S r cu e Ba e r h l t t u t r s d On Bo e o e Da a
NI NG a ,Xi g M i g h i Ch o n n -u
[VIP专享]八叉树三维数据结构及示例程序
2、线性八叉树 线性八叉树注重考虑如何提高空间利用率。用某一预先确定的次序遍历八叉树(例如以
深度第一的方式),将八叉树转换成一个线性表(图 2-5-2),表的每个元素与一个结点相 对应。对于结点的描述可以丰富一点,例如用适当的方式来说明它是否为叶结点,如果不 是叶结点时还可用其八个子结点值的平均值作为非叶结点的值等等。这样,可以在内存中 以紧凑的方式来表示线性表,可以不用指针或者仅用一个指针表示即可。
一个非叶结点有八个子结点,为了确定起见,将它们分别标记为 0,1,2,3,4,5,6,7。从上面的介绍可以看到,如果一个记录与一个结点相对应,那 么在这个记录中描述的是这个结点的八个子结点的特性值。而指针给出的则是该八个子结 点所对应记录的存放处,而且还隐含地假定了这些子结点记录存放的次序。也就是说,即 使某个记录是不必要的(例如,该结点已是叶结点),那么相应的存贮位置也必须空闲在那 里(图 2-5-3),以保证不会错误地存取到其它同辈结点的记录。这样当然会有一定的浪 费,除非它是完全的八叉树,即所有的叶结点均在同一层次出现,而在该层次之上的所有 层中的结点均为非叶结点。
1) B2Ak+22+12=+15+c51mc+=5m=2c111++m+12+21+++2=12=2+1+2+1+2+2+22+32k+1+2
88.8918÷.12990.÷1=4214÷3922=.0034=1÷15251371=8.535.78208÷.0232173c0*0÷1=m920.30392.2c=1÷203m=2÷1202.52=3535=42314)c*5232m40341*.31252=3.*1.153.5*03134.2*920522..104455=+21*3*50202.2.0285.4850.13*50+5c8*125*12m0.2+050.+0*014.852*0051000+0+/038.T+0÷+=55*+1011+010+91÷0145405*00010200+5+0+080+40*04+***115.103910*-%*C%6(+÷*M==5M÷5)0*3*0(31÷3110**5*+*÷414.m2371e=%7)8n08%.=s8.5=77.93cc60.mc*m4*m13,101w9.9o.k24mc-.cem5nm2csp2665m*9..03-4.50c60*5.pc3m85,9cm0.5g.i50mr0l-.p.s85p/6c50bc.0om7m.yp.cs6pc5m+;c0m..m7.ckm; 1+1k+12+1+k2234=1c+m1++4+4+2
三维数据结构及其分类
三维数据结构及其分类姓名:班级:学号:日期:三维数据结构及其分类一、引言随着GIS理论的日趋成熟及其应用的不断拓展,其许多商业化的GIS软件的功能也逐渐完善。
但是绝大多数的商品化GIS软件包还只是在二维平面基础上对现实世界的实体及实体之间的关系的模拟和处理,而我们生活在三维的世界里,所涉及到的有关气象、水文、采矿、灾害、污染等方面的自然现象都是三维的,显然当我们仅仅用二维的方法和思路解释和处理三维问题时,就不能够精确地或正确地反映、存储、分析、处理和显示地理空间信息。
因此,为更逼真精确地描述现实三维世界,探讨和研究三维数据结构显得尤为重要。
二、三维数据结构数据结构是即数据的逻辑结构形式,我们所熟悉的是二维数据结构,从类别上分,二维数据结构包括矢量数据结构、栅格数据结构、矢量-栅格一体化数据结构等,这主要是依据其数据模型进行分类的,即栅格数据模型、矢量数据模型、面向对象数据模型等,这与我们通常先建立数据模型,再依据数据模型选用合适的数据结构对数据进行组织的思路是一致的。
通常我们所说的三维景观可视化和已经具有的2.5维表面建模都还不是真正意义上的三维,比如利用DEM数据建立的三维景观模型可视化,或者利用多属性的实体的某一属性作为第三维对平面图形进行三维显示等。
如利用v = f(x,y)表达一个二维系统,(x,y)是二维平面坐标,v是对应点的属性值,当v表示高程时,就可以表示数字高程模型。
但这里v受x,y变化的影响;而真正意义上的三维数据模型中,三维变量之间应是相互独立的。
也就是说,对于一个真正的三维数据模型,可以用V = f(x,y,z)来描述,其中z是自变量,不受x,y变化的影响,即(x,y,z)是在三维空间连续变化的。
总的来说,即是与二维相比,三维多出了一维,但仍然可以将二维的观点引入对三维的研究之中。
三维空间数据模型是人们对客观世界的理解和抽象,是建立三维空间数据库的理论基础。
三维空间数据结构是三维空间数据模型的具体实现,是客观对象在计算机中的底层表达,是对客观对象进行可视表现的基础。
基于DXF文件的面向三维重建的三视图数据结构
基金项目: 辽宁省科技攻关项目(04205 20200 )
作者简介: 李渊(90 , 河北保定人, 18-)男, 硕士研究生 .
第5 期
李 渊等:基于 D F X 文件的面向三维重建的三视图数据结构
基于 D F文件的面向三维重建的三视图数据结构 X
李 渊, 淡, 燕 王 祁
( 沈阳理工大学 信息科学与工程学院, 沈阳 1 1 ) 辽宁 16 08
摘 要: D F文件的结构特点以及工程图的投影原理和制图规则, 结合 X 讨论了统一二 维坐标系下的各视图坐标到空间投影坐标的转换策略, 并在此基拙上根据三维重建对 三视图数据结构的要求, 提出了一种基于 D F文件的面向三维重建的三视图数据结 X 构, 该视图采用双向链表结构, 不仅可以完整地表达三视图, 而且能避免产生大量的虚 假投影, 加快立体重建速度.
3 图4 、 所示.
计算机工程与技术, 0 , ()31 2. 2 41 1 : - 6 0 5 23
[]李茹, 3 王剑奇一 种快速有效实现三维实体重建的算法[] J.
[〕张爱军, 4 诸昌铃, 薛勇, 基于三视图的曲面体重建技术 等. []计算机研究与发展, 0 , ()61 2. J. 2 23 1 : - 5 0 2 26
在建立视图间的空间投影坐标对应关系之
前, 首先需要对整个图纸进行视图分离处理, 即把
整个图纸中的内容按其三视图的归属分成相应的
1 . 基于D F .2 2 X 文件的三视图数据结构 () 1主节点 一个三视图用一个主节点来表示, 它包含 3
个指针域(v w wi , w vi , w hi )分别指向前视图 e v e v , e (vw v e )俯视图(v w i 、 wi )侧视图(v w e 、 hi ) e ;
超图三维数据格式解析
超图三维数据格式解析之前有讲过Cesium的三维数据格式:3dtiles。
超图的三维数据格式和它有什么不同呢?它⽐3dtiles好在哪⾥?空间三维模型数据格式规定了三维地理空间数据格式的逻辑结构及存储格式要求。
该标准适⽤于⽹络环境和离线环境下海量、多源三维地理空间数据的数据传输、交换和⾼性能可视化,以及满⾜不同终端(移动设备、浏览器、桌⾯电脑)上的三维地理信息系统相关应⽤。
该标准定义的S3M数据格式具备以下技术特点和优势:1、⽀持表达多源地理空间数据:倾斜摄影模型、BIM、⼈⼯建模、激光点云、⽮量、地下管线等多源数据。
2、具备海量数据⾼效绘制的能⼒:⽀持LOD、批次绘制、实例化等,提升渲染性能。
3、具备单体化选择和查询能⼒:⽀持⾼效选择、⽀持批量修改对象颜⾊、批量修改对象可见性。
4、简洁易读:格式简洁,易解析,适⽤于WebGL等轻量级客户端。
5、⾼效传输:数据紧凑,以⼆进制形式保存,占⽤空间⼩,传输性能⾼。
6、快速载⼊显卡:数据结构尽可能跟OpenGL接⼝保持⼀致,减少加载时间,⾼性能,低消耗。
7、跨终端:独⽴于任何终端,适⽤于PC端、Web端、移动端,具有较好的兼容性。
8、扩展性好:⽀持扩展,允许增加⼀些多⽤途扩展或特定⼚商的扩展。
9、完善的⼯具⽀撑:提供开源免费的S3M数据解析和转换⼯具,⽀持3D-Tiles、OSGB等格式与S3M格式相互转换。
(开源地址:。
)10、完善的配套设施:完整的解决⽅案,成熟的可⾏性,强⼤的实⽤性。
基于S3M形成了完整的B/S及C/S架构的三维GIS应⽤解决⽅案,从数据⽣成、服务器端发布到多种客户端加载应⽤等多个环节解决⽤户实际问题。
⽬录前⾔Ⅲ …………………………………………………………………………………………………………引⾔Ⅳ …………………………………………………………………………………………………………1范围1 ………………………………………………………………………………………………………2规范性引⽤⽂件1 …………………………………………………………………………………………3术语和定义1 ………………………………………………………………………………………………4符号和缩略语2 ……………………………………………………………………………………………4.1缩略语2 ………………………………………………………………………………………………4.2UML图⽰符号2 ………………………………………………………………………………………4.3UML多样性描述3 ……………………………………………………………………………………5基本规定3 …………………………………………………………………………………………………5.1基本数据类型3 ………………………………………………………………………………………5.2字符串类型4 …………………………………………………………………………………………5.3json格式存储4 ………………………………………………………………………………………6组织结构4 …………………………………………………………………………………………………6.1⽂件组织4 ……………………………………………………………………………………………6.2树形结构描述5 ………………………………………………………………………………………7存储格式5 …………………………………………………………………………………………………7.1描述⽂件5 ……………………………………………………………………………………………7.2数据⽂件8 ……………………………………………………………………………………………7.3索引树⽂件21 …………………………………………………………………………………………7.4属性⽂件22 ……………………………………………………………………………………………附录A(资料性附录)数据⽰例25 …………………………………………………………………………参考⽂献32 ……………………………………………………………………………………………………前⾔我们现在还需要多⼀种三维数据格式吗?似乎数据格式已经够多了够⽤了。
三维管线数据标准
三维市政数据生产主要是以属性数据驱动生成的方式进行。
在驱动时需要原始数据提供必要的属性字段,必要属性字段用于描述管线及管点的位置信息,高程数据,拓扑关系等。
必要的属性字段遵循国家地下管线探测规程的要求,在地下管线探测时属于必探的属性,不会额外增加探测和数据处理的工作量。
三维市政数据结构分为管点数据和管线数据。
管点数据记录管线上的管井及设备的位置及属性信息,管线数据记录管线的位置、连接关系、属性信息等。
管点数据及管线数据的结构参照下表。
管线点数据属性结构(其中黑色粗体为数据驱动必要字段,红色粗体是三维展现必要字段)管线线数据属性结构(其中黑色粗体为数据驱动必要字段)支持GIS数据(shp),AutoCAD数据,外业探测表格数据等多种类型的数据驱动,只要数据属性内容满足以上的数据要求,就可以实现三维管线的数据驱动生成。
针对AutoCAD数据,必须满足一定的图形和标注的要求。
规定:AutoCAD数据的标注格式,用户可以将在AutoCAD中将标准属性字段以块的形式插入到数据中,与相关的管点或管线进行对应。
系统在导入AutoCAD数据时,可自动提取相关的属性内容录入到属性表格中,实现AutoCAD数据的驱动。
AutoCAD数据的相关标注如下图形标准:1、管线与管点数据的图层分离,管点是单独图层,管线是单独图层2、管线与管点连接,两管点之间的管线应为一条完整的线。
一条管线不可以通过多个管点。
3、管线必须通过管点的中心标注内容1、管点与管线的属性采用块标注的方式标注在图上。
管点块标注的中心与管点所在位置的中心重合。
管线的标注应尽量的靠近管线。
2、管点的标注内容参照前文的管线点属性结构,应标注必要字段。
最少需要标注管点编号、地面高程、特征或附属物。
3、管线标注内容参照前文的管线属性结构,应标注必要字段。
最少需要标注起点高程、终点高程、起点埋深、终点埋深、管径。
4、管点标注与管线标注图层分离。
管点标注为单独图层,管线标注为单独图层。
三维实体模型中B_Rep或CSG表示法的一种CC++语言的数据结构定义
3.平时作业完成三维实体模型中B_Rep或CSG表示法的一种C/C++语言的数据结构定义。
物体的CSG树表示物体的体素构造表示法(Constructive Solid Geometry, CSG)是用两个物体间的并、交、差正则集合运算操作生成一个新的物体的方法。
CSG表示法:先定义一些形状比较简单的常用体素,如方块、圆柱、圆锥、球、棱柱等。
然后用集合运算并、交、差把体素修改成复杂形状的形体。
早期的CSG 模型仅使用代数方程及半空间的概念,体素只支持多面体与二次曲面体,而不支持表面含有自由曲面的实体。
整个模型是棵树结构,最终形体的表面交线与有效区域没有显式给出,不能直接用于NC加工与有限元分析等后继处理。
集合运算构造实体的过程可用二叉树结构表示,称该二叉树为CSG树。
树的叶节点表示体素或带有几何变换参数的体素,非叶节点表示施加于其子节点的正则集合算子,或称布尔算子。
树的根节点表示集合运算的最终结果,也即希望得到的实体。
边界表示法边界表示法(Brep-Boundary Representation)通过描述物体的边界来表示一个物体。
所谓的边界是指物体的内部点与外部点的分界面,定义了物体的边界,该物体也就被唯一地定义了。
如下图:边界表示法一个重要的特点是:描述物体的信息包括几何信息与拓扑信息两个方面。
几何信息是指物体在欧氏空间中的位置、形状和大小;而拓扑信息是指拓扑元素(顶点、边和表面)的数量及其相互间的连接关系。
拓扑信息构成物体的“骨架”,而几何信息则犹如附着在这一“骨架”上的“肌肉”。
几何信息有面(face)、环(loop)、边(edge)和点(vertex),拓扑信息有模型(model)、区域(region)、外壳(shell)、面引用(face use)、环引用(loop use)、边引用(edge use)和点引用(vertex use)。
如下图是用辐射边数据结构表示的一个形体模型,注意其中实体、面、线是用统一的数据结构表示的。
地质 三维 数据结构模型
地质三维数据结构模型
地质三维数据结构模型是将地质数据以三维形式进行表示和存储的模型。
它通过使用空间坐标和属性信息,以及各种先进的计算和可视化技术,将地质对象的空间分布、几何形状和属性特征进行描述和呈现。
以下是几种常见的地质三维数据结构模型:
1.点云模型:点云模型使用大量的点来描述地质对象的空间位置,在每个点上附加了属性信息。
这种模型通常用于地质勘探、地形测绘和三维扫描等应用,如激光雷达扫描得到的地形数据。
2.三角网格模型:三角网格模型使用一系列相连接的三角形来近似地表面或地质对象的几何形状。
每个三角形都有顶点和属性信息,可以包括地层分布、岩性、地球化学特征等。
这种模型常用于地质建模和地质工程分析。
3. 体素模型:体素模型将空间划分为一系列相等大小的立方体单元(体素),每个体素都有一组属性信息,如密度、属性、岩石类型等。
这种模型主要用于岩石物性模拟、地下水模拟和地震模拟等领域。
4. 网格模型:网格模型将地质对象分割为规则或不规则的网格单元,每个单元都带有属性信息,如物性参数、岩性等。
这种模型常用于地下水流动模拟、矿产资源评估和地质灾害分析等应用。
5. 分层模型:分层模型根据地质体的内部结构和层序关系来描述地层的连续性。
它可以用来表示地层的分布、变形和岩性等信息,用于石油勘探、地层建模和地质演化研究等领域。
这些地质三维数据结构模型能够更好地支持地质数据的可视化、分析和预测,为地质学研究、资源开发和环境保护等提供有力的工具和方法。
三维CAD数据结构分析
三维CAD数据结构分析一、前言加强市场推广和服务是提高客户满意度的重要手段。
在三维CAD领域,通过市场调研和分析、品牌建设和宣传、客户关系管理、产品质量和技术支持等方面的努力,可以帮助企业增强市场竞争力,提高客户满意度,实现长期的可持续发展。
当前,新兴技术如虚拟现实、增强现实和人工智能等已经开始在设计领域中得到广泛应用。
这些新兴技术的渗透也会对三维CAD市场带来挑战。
工程师需要不断学习和掌握这些新技术,才能更好地应对日益复杂的设计需求。
云计算技术将在三维CAD中得到广泛应用。
设计师可以通过云平台存储和共享大量的设计数据,实现多人协同设计。
云计算的使用将极大地提高团队协作的效率,减少数据传输和存储的成本。
目前,三维CAD被广泛应用于汽车、航空航天、建筑、机械等行业。
其中,汽车、航空航天和建筑业是三维CAD市场的主要消费者,这些行业需要高效准确的设计和制造工具来提高生产效率和产品质量。
自20世纪80年代三维CAD技术问世以来,其市场规模一直呈现稳步增长的趋势。
其中,北美地区和欧洲地区是三维CAD市场的主要消费地区,占据了全球三维CAD市场的60%份额。
而亚太地区的三维CAD市场正在快速崛起,预计未来几年将成为三维CAD市场的重要增长点。
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二、三维CAD数据结构三维计算机辅助设计(3DCAD)是一种利用计算机技术来创建、修改和分析三维模型的过程。
在三维CAD中,数据结构是非常重要的,它决定了如何表示和组织三维模型的信息。
三维CAD数据结构包括几何数据结构、拓扑数据结构和属性数据结构。
(一)几何数据结构1、点(Point):点是最基本的几何元素,用于定义三维空间中的位置。
每个点由其坐标值确定,通常表示为(x,y,z)o在三维CAD中,点被广泛用于构建其他几何实体。
地理信息系统课程重点复习提纲
地理信息系统课程重点复习提纲一、填空:1、GIS 的英文全称:geographic information systems2、在GIS中计算机硬件包括:中央处理器、存储器、外部储存介质、输入输出设备、网络传输设备3、GIS中的计算机软件包括:系统软件、GIS专业软件4、空间信息的基本特征:空间位置特征、属性特征、时态特征5、专题地图内容表示方法:符号法、等值线法、质底法和范围法、基于统计资料的方法P236二、解释概念1、信息:是向人们或机器提供关于现实世界新的事实的知识,是数据、消息中所包含的意义,它不随载体的物理设备形式的改变而改变。
特点:客观性、实用性、传输性、共享性。
2、数据结构:(P38)具体指同一类数据元素中各元素之间的相互关系,包括三个组成成分:数据的逻辑结构,数据的存储结构和数据的运算。
3、数字高程模型:(P170)(Digital elevation model,简称DEM):是以(x,y)为自变量的高程z数据的有序集合。
常用的DEM有两种形式:一种称为高程矩阵,高程数据布满覆盖整个区域的方格网的网格,相当于高程的栅格数据;一种称为DEM的高程数据布满覆盖整个区域的三角网网点,实际上就是TIN数据。
4、不规则三角网:(P84)(Triangulated irregular network,简称TIN): TIN由基于离散数据样点直接构造,即直接采用不规则样点构成的三角形作为空间分析的地面单元。
TIN的网眼结构本身适应于数据的实际分布,即在空间数据或事件密度较高的区域,TIN的地面单元即分析单元自然地小而密;反之则变大而疏。
5、数字地形模型:是在一个区域内,以密集的地形模型点的坐标(x,y,z)表达地面形态的有序数值阵列。
(是地形表面形态属性信息的数字表达,是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
是描述地面特性的空间分布的有序数值阵列。
)6、空间数据插值:是指通过已知点或分区的数据,推求任意点或分区数据的处理及其方法。
八叉树三维数据结构及示例程序
八叉树三维数据结构(一)基本原理用八叉树来表示三维形体,并研究在这种表示下的各种操作及应用是在进入80年代后才比较全面地开展起来的。
这种方法,既可以看成是四叉树方法在三维空间的推广,也可以认为是用三维体素阵列表示形体方法的一种改进。
八叉树的逻辑结构如下:假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内,C的边长为2 n,形体V C,它的八叉树可以用以下的递归方法来定义:八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应,树根与C本身相对应,如果V=C,那么V 的八叉树仅有树根,如果V≠C,则将C等分为八个子立方体,每个子立方体与树根的一个子节点相对应。
只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占据,就要被八等分(图2-5-1),从而对应的节点也就有了八个子节点。
这样的递归判断、分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空白,或是完全为V占据,或是其大小已是预先定义的体素大小,并且对它与V之交作一定的“舍入”,使体素或认为是空白的,或认为是V占据的。
如此所生成的八叉树上的节点可分为三类:灰节点,它对应的立方体部分地为V所占据;白节点,它所对应的立方体中无V的内容;黑节点,它所对应的立方体全为V所占据。
后两类又称为叶结点。
形体V关于C的八叉树的逻辑结构是这样的:它是一颗树,其上的节点要么是叶节点,要么就是有八个子节点的灰节点。
根节点与C相对应,其它节点与C 的某个子立方体相对应。
因为八叉树的结构与四叉树的结构是如此的相似,所以八叉树的存贮结构方式可以完全沿用四叉树的有关方法。
因而,根据不同的存贮方式,八叉树也可以分别称为常规的、线性的、一对八的八叉树等等。
另外,由于这种方法充分利用了形体在空上的相关性,因此,一般来说,它所占用的存贮空间要比三维体素阵列的少。
但是实际上它还是使用了相当多的存贮,这并不是八叉树的主要优点。
这一方法的主要优点在于可以非常方便地实现有广泛用途的集合运算(例如可以求两个物体的并、交、差等运算),而这些恰是其它表示方法比较难以处理或者需要耗费许多计算资源的地方。
实景三维-三维模型格式简介
此类数据文件碎、数量多、高级别金字塔文件大等特点难以形成高效、标准的网络发布方案,从而无法实 现不同地域、不同部门之间数据共享。
二、OBJ
OBJ文件是Alias|Wavefront公司为它的一套基于工作站的3D建模和动画软件"AdvancedVisualizer"开发的一种标 准3D模型文件格式,很适合用于3D软件模型之间的互导,也可以通过Maya读写。比如Smart3D里面生成的模型 需要修饰,可以输出OBJ格式,之后就可以导入到3dsMax进行处理;或者在3dsMax中建了一个模型,想把它调 到Maya里面渲染或动画,导出OBJ文件就是一种很好的选择。
六、a3d
Alternativa Player 3D Export File 文件是最常用的文件类型,带有 A3D 文件扩展名,最初由 Smith Micro Software开发Amapi 3D。这个由Amapi Pro三维建模软件软件创建,一款创新的3D草图工具,概念设计工具, CAD系统的万用的伴侣。提供了与众不同的创造高端3D模型的环境,可进行灵活快速的3D建模,提供了高端的 曲面建模功能。
八、PLY
Ply文件格式是Stanford大学开发的一套三维mesh模型数据格式,图形学领域内很多著名的模型数据,比如 Stanford的三维扫描数据库(其中包括很多文章中会见到的Happy Buddha、Dragon、Bunny兔子),Geogia Tech的大型几何模型库,北卡(UNC)的电厂模型等,最初的模型都是基于这个格式的。PLY多边形文件格式的 开发目标是建立一套针对多边形模型的,结构简单但是能够满足大多数图形应用需要的模型格式,而且它允许以 ASCII码格式或二进制形式存储文件。PLY的开发者希望,这样一套既简单又灵活的文件格式,能够帮助开发人员 避免重复开发文件格式的问题。然而由于各种各样的原因,在工业领域内,新的文件格式仍然在不断的出现,但 是在图形学的研究领域中,PLY还是种常用且重要的文件格式。PLY作为一种多边形模型数据格式,不同于三维引 擎中常用的场景图文件格式和脚本文件,每个PLY文件只用于描述一个多边形模型对象(Object),该模型对象 可以通过诸如顶点、面等数据进行描述,每一类这样的数据被称作一种元素(Element)。相比于现代的三维引 擎中所用到的各种复杂格式,PLY实在是种简单的不能再简单的文件格式,但是如果仔细研究就会发现,就像设计 者所说的,这对于绝大多数的图形应用来说已经是足够用了。
第六章-三维数据的空间分析方法
观察坐标系中 的三维裁剪
三维坐标投影为 二维坐标
光照模型与纹理映射
视口变换
屏幕坐标系中的 三维图形图像
三维可视化的基本流程
• 观察坐标系中的三维裁剪:
– 人眼的观察范围是有一定角度和距离范围。在计算 机实现三维可视化的时候,也有一定的观察范围, 可用视景体(Frustum)来表示这个范围。
– 视景体(Frustum):由远、近、左、右、上、下6个平 面确定。包括: • 平行投影视景体 • 透视投影视景体
– 首先根据DEM数据计算坡度和坡向; – 将坡向数据与光源方向比较:
• 面向光源的斜坡得到浅色调灰度值; • 反方向得到深色调灰度值; • 两者之间得到中间灰值,中间灰值由坡度进
一步确定。
DEM在地图制图学与地学分析中的应用
地面晕渲图与航片、卫片的区别:
– 晕渲图不包括任何地面覆盖信息,仅仅是数字化 的地表起伏显示;
不规则三角网(TIN)
优点:
• 可根据地形的复杂程度确定采样点的密度和位置,能充 分表示地形特征点和线,减少了地形较平坦地区的数据 冗余。
• 在显示速度及表示精度方面优于规则格网 •TIN是一种变精度表示方法:平坦地区数据点较少,地形起伏 较大的地区数据点密度较大。这种机制使得TIN数据可用较小 的数据量实现较高的表达精度。
– 从数据结构占用的数据量来看,在顶点个数相同的情况 下,TIN的数据量要比规则格网的大(约3~10倍)。
图形法表示DEM的比较
规则格网
不规则三角网
数据结构
1、坐标原点
1、坐标点
2、坐标间隔和方向 2、坐标关系
主要数据源
原始数据插值
离散数据点
建模的难易度
难
三维建模简介介绍
03
三维建模的技术方法
基于几何的建模方法
多边形建模
通过使用多边形网格来构建三维模型,该方法适用于创建具有简 单几何形状的物体。
NURBS建模
采用非均匀有理B样条(NURBS)数学表示法来定义曲面和曲线, 适用于工业设计和建筑设计等领域。
参数化建模
通过约束条件、参数和关系来描述三维模型,可以轻松修改模型并 保持几何关系的一致性。
三维建模简介介绍
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目录
• 三维建模概述 • 三维建模的基础概念 • 三维建模的技术方法 • 三维建模的工具与软件 • 三维建模的实际操作流程 • 三维建模的发展前景与挑战
01
三维建模概述
三维建模的定义
数字化表示
三维建模是使用数字技术对物体 、场景等进行三维形态的描述和
表示。
创建虚拟物体
三维模型的数据结构
顶点与多边形网格
三维模型通常由一系列顶点组成的多边形网格构成。这些多边形可以是三角形 、四边形或其他类型的多边形,用于逼近物体的表面形状。
面向对象的数据结构
为了方便处理和渲染,三维模型经常使用面向对象的数据结构进行组织。例如 ,一个模型可能包含顶点缓冲区、索引缓冲区、材质信息等组成部分。
通过三维建模,可以在计算机中创 建出虚拟的三维物体,这些物体可 以具有真实的质感、光照和纹理。
三维数据基础
三维建模构成了三维数据的基础, 为后续的三维渲染、动画、模拟等 提供了关键数据。
三维建模的发展历史
早期探索
早期的三维建模技术起源于计算 机图形学的研究,人们开始尝试 使用计算机创建简单的三维模型
06
三维建模的发展前景与挑战
三维建模在虚拟现实与增强现实中的应用
节理岩体三维块体系统面向对象的数据结构
w r ̄ t e - me s nlbok ss m ;ojc 0 etd p ga n ;d t tmu e od h e t ni a lc yt r h o e b c ne r rmmig aa n r e_ o s
由于 三维 块体 系统 的 复杂性 , 使对 三 维块 体 系统
维普资讯
第 2 卷第 1 3 期
20 02年 2月
岩
土
力
学
Vo 2 o 1 L 3 N . Fb ∞ 2 e 2
Ro k a d S i M e h n c c n ol c a /s
文 蛸 号 l00 7 9 一 2 o )I 5_ 5 1 0 - 软件的研究一直落后于其它方法 。
本 文 利 用 面 向 对 象 编 程 方 法 ,利 用 c+ 语 言 , + 在 Vs lc+ 环 境下 对 三 维 块 体数 据结 构 进 行 了 研 究 ia u + 和开 发 , 使对 复 杂的 三维块 体 编 程工 作实 现起 来 变 得 容易 . 取得 了理 想 的效 果 , 三 维块 体 系 统 计算 分 析 为
意性 、 杂性 , 其数据的组织有相 当的困难 , 复 使 采用面向对象的设计思想 . c+ 语言环境下 , 在 + 对三维块体系统的数 据结构进行 了研 究与开 发 , 获得了满意的结果 。 美 健 词 :三维块体系统 ;面向对象 ;数据 结构
中图分类号 :O 3 32 4
文献标识码 ;A
(i f e e m n me o )a d D ds e l e t t d n DA(i ot u u eo m t n aayi)po rm I d en f cst l i l n d vlpn ct e h ds ni o sdfr ao z l s rga s t i c y af t h df e t i eeoig c n i t s r e e fu y
matlab三维度数组引用
matlab三维度数组引用Matlab是一种强大的数学计算软件,它可以处理各种类型的数据,包括三维数组。
在Matlab中,三维数组是一种非常有用的数据结构,它可以用来存储和处理三维数据,例如图像、声音和视频等。
三维数组在Matlab中的引用方式与二维数组类似,但需要使用三个索引来引用元素。
三维数组的索引包括行、列和深度,其中深度表示数组中的第三个维度。
在Matlab中,可以使用以下方式创建一个三维数组:A = rand(3,4,2);这个命令将创建一个大小为3x4x2的三维数组A,其中每个元素都是随机生成的。
要引用三维数组中的元素,需要使用三个索引,例如:A(2,3,1)这个命令将返回A数组中第2行、第3列、第1个深度的元素。
在Matlab中,还可以使用冒号运算符来引用三维数组中的一部分元素。
例如,要引用第1个深度的所有元素,可以使用以下命令:A(:,:,1)这个命令将返回A数组中所有行和列的第1个深度的元素。
除了使用冒号运算符,还可以使用逗号运算符来引用三维数组中的一部分元素。
例如,要引用第1个深度的第2列和第3列的所有元素,可以使用以下命令:A(:,2:3,1)这个命令将返回A数组中所有行的第2列和第3列的第1个深度的元素。
在Matlab中,还可以使用一些函数来处理三维数组,例如sum、mean和std等。
这些函数可以对三维数组中的元素进行求和、求平均值和计算标准差等操作。
总之,三维数组是Matlab中非常有用的数据结构,它可以用来存储和处理各种类型的三维数据。
在Matlab中,可以使用索引、冒号运算符和逗号运算符来引用三维数组中的元素,还可以使用各种函数来处理三维数组中的数据。
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完全二叉树的存储结构
一般二叉树的顺序存储 ① 将一般二叉树添上一些 "虚结点",成为"完全二 叉树" ② 为了用结点在向量中的相对位置来表示结点之间 的逻辑关系,按完全二叉树形式给结点编号 ③ 将结点按编号存入向量对应分量,其中"虚结点" 用"∮"表示
优点和缺点 ① 对完全二叉树而言,顺序存储结构既简单 又节省存储空间。 ② 一般的二叉树采用顺序存储结构时,虽然 简单,但易造成存储空间的浪费。 最坏的情况下,一个深度为k且只有k个结点的 右单支树需要2k-1个结点的存储空间。 ③在对顺序存储的二叉树做插入和删除结点操 作时,要大量移动结点。
四、三维GIS数据模型和数据结构 在计算机三维实体造型系统中,常用的形体表示技 术与方法有: (一)单元分解法:即三维GIS的栅格结构。 它以固定形状(如立方体)的单元体规则地分布于空 间网格位置上。一个形体就是这些具有邻接关系的 大量固定单元的集合,单元大小决定了单元分解形 式的精度。 它具有易于存取给定点的优点,能保证空间的 唯一性。缺点是各部分关系不够明确,需要耗费大 量的存储空间。在实际应用中一般采用八叉树(单 元正则形体)或BSP树(单元大小可变形体)的组织形 式。
刚体运动: 三维空间中,把一个几何物体作旋转,平移,及镜像对称 的运动,称之为刚体变换。 刚体运动也可以理解为保持长度,角度,面积等不变的仿 射变换,即保持内积和度量不变。 正则化把非适定问题转化为适定问题的过程。(一个问题 的解是存在的,惟一的和稳定的)
(三)边界表示法:即三维G1S的矢量结构, 一个形体用其拓扑边界表示。它记录形体的几 何元素的几何信息(顶点、边、面、体)以及相 互连接关系(拓扑信息),以便直接存取形体的 各个体与面、面的边界线,以及各个顶点。这 样有利于几实现以体、面、线、点为基础的各 种几何运算和操作,以及查询形体的拓扑信息, 例如实体中有哪几个相连通的部分等等。
一般来说,体域是目标实体的基本构成;认为任何 复杂的实体都是由体域(自然的或人工的)构成的; 体、面、线、点是一个动态的概念,在不同的比例 尺或不同的研究重点时可以相互转换。例如对整个 矿井来讲,巷道可认为是线域,而对某个工作面来 讲,巷道则是体域。按上述思路和观点,考虑保持 拓扑信息的完整性、易扩展性,提出用以下6组关系 来描述矿山GIS三维矢量结构的空间拓扑关系。
完全二叉树的顺序存储 将完全二叉树中所有结点按编号顺序依次存储 在一个向量bt[0..n]中。 其中:bt[1..n]用来存储结点 bt[0]不用或用来存储结点数目。 【例】下表是前述图形所示的完全二叉树的顺序 存储结构,bt[0]为结点数目,b[7]的双亲、左右孩 子分别是bt[3]、bt[l4]和bt[15]。
(1) 复杂地物—体关系:复杂地物与组成它的体域。 在该拓扑关系中加入对复杂地物属性的描述或指向 属性记录文件的指针。
(2) 体—复杂地物—曲面关系:体域与由其所构成 的复杂地物,体域与包围该体域的曲面,以及与该 体域相邻的体域。体拓扑结构中可加入对体域属性 的描述。
完全二叉树结点编号 (1) 编号办法 在一棵n个结点的完全二叉树中,从树根起, 自上层到下层,每层从左至右,给所有结点编号, 能得到一个反映整个二叉树结构的线性序列。
(2) 编号特点 完全二叉树中除最下面一层外,各层都充满了结点。每 一层的结点个数恰好是上一层结点个数的2倍。从一个结点的 编号就可推得其双亲,左、右孩子,兄弟等结点的编号。假设 编号为i的结点是ki(1≤i≤n),则有: ①若i>1,则ki的双亲编号为 ;若i=1,则Ki是根结 点,无双亲。 ②若2i≤n,则Ki的左孩子的编号是2i;否则,Ki无左孩子,即 Ki必定是叶子。因此完全二叉树中编号 的结点必定 是叶结点。 ③若2i+1≤n,则Ki的右孩子的编号是2i+1;否则,Ki无右孩子。 ④若i为奇数且不为1,则Ki的左兄弟的编号是i-1;否则,Ki无 左兄弟。 ⑤若i为偶数且小于n,则Ki的右兄弟的编号是i+1;否则,Ki无 右兄弟。
二叉树存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。
1)二叉树的顺序存储结构 二叉树的顺序存储结构由一个一维数组构成,二 叉树上的结点按某种次序分别存入该数组的各个单元。 关键在于结点的存储次序,这种次序应能反映结点之 间的逻辑关系(父子关系),否则二叉树的基本运算 就难以实现。 该方法是把二叉树的所有结点按照一定的线性次序 存储到一片连续的存储单元中。结点在这个序列中 的相互位置还能反映出结点之间的逻辑关系。
1.八叉树:(octree)是一种用于描述三位空间的树 状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的 体积元素,每个节点有八个子节点,将八个子节点 所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。
八叉树的逻辑结构如下: 假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内,C的边 长为2 n,形体V C,它的八叉树可以用以下的递归方法来定 义: 八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应,树根与C本身 相对应,如果V=C,那么V的八叉树仅有树根,如果V≠C,则 将C等分为八个子立方体,每个子立方体与树根的一个子节点 相对应。只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占据, 就要被八等分,从而对应的节点也就有了八个子节点。这样的 递归判断、分割一直要进行到节点所对应的立方体或是完全空 白,或是完全为V占据,或是其大小已是预先定义的体素大小, 并且对它与V之交作一定的“舍入”,使体素或认为是空白的, 或认为是V占据的。
带双亲指针的二叉链表 经常要在二叉树中寻找某结点的双亲时,可在每个结 点上再加一个指向其双亲的指针parent,形成一个带双亲 指针的二叉链表。 【例】下面右图是左图所示的二叉树的带双亲指针的二叉 链表。
注意:二叉树存储方法的选择,主要依赖于所要实施的各种运算的频度
(二)构造性表示法 (Constructive Solid Geometry) 它是通过体素(如正方体、球体、三角体等) 定义运算而得到新的形体的一种表示方法。 最著名的构造性表示法是构造实体几何(CSG) 法。CSG的体素本身是实体,其运算为刚体运 动或正则化的集合运算—并、交、差。该法 比较适用于机械、建筑等领域。
二叉树的五种基本形态 二叉树可以是空集;根可以有空的左子树或右子树; 或者左、右子树皆为空。 二叉树的五种基本形态如下图所示。
满二叉树、完全二叉树和不完全二叉树 满二叉树(FullBinaryTree) 一棵深度为k且有2k-1个结点的二又树称为满二叉树。 特点:(1)每一层上的结点数都达到最大值。即对给定的 高度,它是具有最多结点数的二叉树。(2)满二叉树中不存 在度数为1的结点,每个分支结点均有两棵高度相同的子树, 且树叶都在最下一层上。 完全二叉树(Complete BinaryTree) 若一棵二叉树至多只有最下面的两层上结点的度数可以小 于2,并且最下一层上的结点都集中在该层最左边的若干位置 上,则此二叉树称为完全二叉树。 特点:(1)满二叉树是完全二叉树,完全二叉树不一定是 满二叉树。(2)在满二叉树的最下一层上,从最右边开始连 续删去若干结点后得到的二叉树仍然是一棵完全二叉树。(3) 在完全二叉树中,若某个结点没有左孩子,则它一定没有右孩 子,即该结点必是叶结点。 非完全二叉树(Non-Complete BinaryTree)
八叉树的存贮结构 常规八叉树 线性八叉树 一对八的八叉树
1)规则八叉树 规则八叉树的存贮结构用一个有九个字段的记录来表示树 中的每个结点。其中一个字段用来描述该结点的特性(在目前 假定下,只要描述它是灰、白、黑三类结点中哪一类即可), 其余的八个字段用来作为存放指向其八个子结点的指针。这是 最普遍使用的表示树形数据的存贮结构方式。 规则八叉树缺陷较多,最大的问题是指针占用了大量的空 间。假定每个指针要用两个字节表示,而结点的描述用一个字 节,那么存放指针要占总的存贮量的94%。因此,这种方法虽 然十分自然,容易掌握,但在存贮空间的使用率方面不很理想。
【例】下面左图所示二叉树的二叉链表如下面中图所示。
注意:① 一个二叉链表由根指针root惟一确定。若二叉树为空,则 root=NULL;若结点的某个孩子不存在,则相应的指针为空。 ② 具有n个结点的二叉链表中,共有2n个指针域。其中只有n-1个用来指 示结点的左、右孩子,其余的n+1个指针域为空。
节点: 灰节点:它对应的立方体部分地为V所占据; 白节点:它所对应的立方体中无V的内容; 黑节点:它所对应的立方体全为V所占据。 白节点和黑节点又称为叶结点。形体V关于C的八叉 树的逻辑结构是一颗树,其上的节点要么是叶节点, 要么就是有八个子节点的灰节点。根节点与C相对应, 其它节点与C的某个子立方体相对应。
三维GIS矢量数据结构的拓扑关系:
拓扑关系的建立使得各种空间的操作与信息查 询易于实现。然而三维GIS中的三维拓扑关系建立 是一个棘手的问题,因为所研究目标的结构极其复 杂和不规则。从侧重于矿山实际应用的三维GIS研 究出发,认为,复杂地物可用充满空间的各种体域、 组成体域的曲面、构成曲面的边界环、组成环的弧、 弧上的结点来描述。
2)二叉树的链式存储结构
结点的结构 二叉树的每个结点最多有两个孩子。用链接方式存储二 叉树时,每个结点除了存储结点本身的数据外,还应设置两 个指针域lchild和rchild,分别指向该结点的左孩子和右孩 子。
二叉链表(二叉树的常用链式存储结构) 在一棵二叉树中,所有类型为BinTNode的结点,再加上 一个指向开始结点(即根结点)的BinTree型头指针(即根指 针)root,就构成了二叉树ห้องสมุดไป่ตู้链式存储结构,并将其称为二 叉链表
3)一对八式的八叉树 一个非叶结点有八个子结点,为了确定起见,将它们分别 标记为0,1,2,3,4,5,6,7。从上面的介绍可以看到, 如果一个记录与一个结点相对应,那么在这个记录中描述的 是这个结点的八个子结点的特性值。而指针给出的则是该八 个子结点所对应记录的存放处,而且还隐含地假定了这些子 结点记录存放的次序。也就是说,即使某个记录是不必要的 (例如,该结点已是叶结点),那么相应的存贮位置也必须空 闲在那里,以保证不会错误地存取到其它同辈结点的记录。 这样当然会有一定的浪费,除非它是完全的八叉树,即所有 的叶结点均在同一层次出现,而在该层次之上的所有层中的 结点均为非叶结点。