LI Shaoqing, HUO Liang, SHEN Tao, ZHU Jie, LI Pinyu, LIU Hongtao. A Simplification Algorithm for Edge Collapse of 3D Building Model Considering Angle Error[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(8): 1209-1215. DOI: 10.13203/j.whugis20190269
Citation: LI Shaoqing, HUO Liang, SHEN Tao, ZHU Jie, LI Pinyu, LIU Hongtao. A Simplification Algorithm for Edge Collapse of 3D Building Model Considering Angle Error[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(8): 1209-1215. DOI: 10.13203/j.whugis20190269

A Simplification Algorithm for Edge Collapse of 3D Building Model Considering Angle Error

Funds: 

Major Project of Beijing Advanced Innovation Center for Future Urban Design, Beijing University of Civil Engineering and Architecture UDC2018031321

the National Key Research and Development Program of China 2016YFC0803108

More Information
  • Author Bio:

    LI Shaoqing, master, specializes in developing geographic information platform with independent intellectual property rights.906365584@qq.com

  • Corresponding author:

    HUO Liang, PhD, professor. E-mail: huoliang@bucea.edu.cn

  • Received Date: September 13, 2020
  • Published Date: August 04, 2021
  •   Objectives  With the increasing application of urban three-dimensional scenes, the huge amount of three-dimensional building model data has brought tremendous pressure to the storage, display, transmission and real-time rendering of the computer. On the premise of ensuring the quality of Web 3D display, moderately simplifying of the three-dimensional model is an effective way to relieve the pressure on computer.
      Methods  To reduce the visual degradation caused by the loss of detail features and the degradation of mesh quality when the three-dimensional building models are simplified to a lower resolution, a simplification algorithm for three-dimensional building mesh model was proposed based on angle error in this article.
      Results  The vertex constraint was considered in the selection of contractible edges, and the rotation direction of new faces was controlled based on angle error, thereby improving the error metrics of vertices in the feature region of the model.
      Conclusions  The experimental results show that the proposed algorithm can effectively preserve the geometric features of the building model and reduce the number of elements drawn by the system with acceleration strategies such as in-core and out-of-core exchange, view frustum culling and occlusion culling.
  • [1]
    赵君峤. 复杂三维建筑物模型的多细节层次自动简化方法[D]. 武汉: 武汉大学, 2012

    Zhao Junqiao. Automatic Simplification Approach for the LoDs of Complex 3D Building Models[D]. Wuhan: Wuhan University, 2012
    [2]
    Cignoni P, Montani C, Scopigno R. A Comparison of Mesh Simplification Algorithms[J]. Computer & Graphics, 1998, 22(1): 37-54 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0097849397000824
    [3]
    Gotsman C, Gumhold S, Kobbelt L. Simplification and Compression of 3D-Meshes[M]. Berlin: Springer-Verlag, 2002
    [4]
    Erikson C. Polygonal Simplification: An Overview Department of Computer Science[R]. Chapel Hill: University of North Carolina, 1996
    [5]
    Luebke D P. A Developer?s Survey of Polygonal Simplification Algorithms[J]. IEEE Computer Graphics and Applications, 2001, 21(3): 24-35 doi: 10.1109/38.920624
    [6]
    薛磊. 三维模型的简化方法研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2015

    Xue Lei. A Three-Dimesional Model Decimation Method[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2015
    [7]
    Hoppe H, Derose T, Duchamp T, et al. Mesh Optimization[C]// Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, Anaheim, USA, 1993
    [8]
    Garland M. Simplifying Surfaces with Color and Texture Using Quadric Error Metrics[C]//IEEE Conference on Information Visualization, North Carolina, USA, 1998
    [9]
    Ozaki H, Kyota F, Kanai T. Out-of-Core Framework for QEM-Based Mesh Simplification[C]//Eurographics Symposium on Parallel Graphics and Visualization, Cagliari, Italy, 2015
    [10]
    Dassi F, Ettinger B, Perotto S, et al. A Mesh Simplification Strategy for a Spatial Regression Analysis over the Cortical Surface of the Brain[J]. Applied Numerical Mathematics, 2015, 90(1): 111-131 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168927414001950
    [11]
    段黎明, 邵辉, 李中明, 等. 高效率的三角网格模型保特征简化方法[J]. 光学精密工程, 2017, 25(2): 460-468 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXJM201702023.htm

    Duan Liming, Shao Hui, Li Zhongming, et al. Simplification Method for Feature Preserving of Efficient Triangular Mesh Model[J]. Optics and Precision Engineering, 2017, 25(2): 460-468 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXJM201702023.htm
    [12]
    刘峻, 范豪, 孙宇, 等. 结合边折叠和局部优化的网格简化算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(2): 535-540 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJY201602049.htm

    Liu Jun, Fan Hao, Sun Yu, et al. Mesh Simplification Algorithm Combined with Edge Collapse and Local Optimization[J]. Journal of Computer Applications, 2016, 36(2): 535-540 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJY201602049.htm
    [13]
    李胜辉, 史瑞芝, 朱明. 一种顾及多重约束的三维地形简化方法[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43(2): 241-247 doi: 10.13203/j.whugis20160431

    Li Shenghui, Shi Ruizhi, Zhu Ming. Simpification Approach for 3D Terrain with Multi-constraints Consideration[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(2): 241-247 doi: 10.13203/j.whugis20160431
    [14]
    刘维忠, 李英成, 冯亮, 等. 基于顶点单位法向量法的模型简化算法研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2019, 42(2): 39-43 doi: 10.3969/j.issn.1672-5867.2019.02.012

    Liu Weizhong, Li Yingcheng, Feng Liang, et al. Research on Model Simplification Algorithm Based on Vertex Unit Normal Vector Method[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2019, 42(2): 39-43 doi: 10.3969/j.issn.1672-5867.2019.02.012
    [15]
    陈博, 佘江峰, 谈俊忠, 等. 三维场景中建筑物模型简化研究进展[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45(9): 1 429-1 437 doi: 10.13203/j.whugis20190470

    Chen Bo, She Jiangfeng, Tan Junzhong, et al. Research Progress of Building Model Simplification in 3D Scene[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(9): 1 429-1 437 doi: 10.13203/j.whugis20190470
    [16]
    陈育才, 叶美芬. 基于WebGL的三维模型组织与发布关键技术[J]. 测绘地理信息, 2020, 45(1): 84-86 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CHXG202001020.htm

    Chen Yucai, Ye Meifen. Key Technologies of Organization and Management of 3D Model Based on WebGL[J]. Journal of Geomatics, 2020, 45(1): 84-86 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CHXG202001020.htm
    [17]
    张文新, 温佩芝, 黄佳, 等. 一种改进的二次误差测度简化算法[J]. 桂林电子科技大学学报, 2015, 35(1): 59-63 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLDZ201501013.htm

    Zhang Wenxin, Wen Peizhi, Huang Jia, et al. An Improved Quadric Error Metric Mesh Simplification Algorithm[J]. Journal of Guilin University of Electronic Technology, 2015, 35(1): 59-63 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLDZ201501013.htm
    [18]
    张茹, 胡世昌. 三角网格模型简化算法的研究现状[J]. 数字技术与应用, 2018, 36(1): 128-129 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZJT201801073.htm

    Zhang Ru, Hu Shichang. Research Status of Simplification Algorithm for Triangular Mesh Model[J]. Digital Technology and Application, 2018, 36(1): 128-129 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SZJT201801073.htm
  • Cited by

    Periodical cited type(49)

    1. 徐文正,卢书强,林振,周王敏. 联合InSAR与神经网络的范家坪滑坡形变监测及预测研究. 水文地质工程地质. 2025(02): 150-163 .
    2. 黄发明,刘科技,曾子强,田钦,蒋水华,杨阳,周创兵. 环境因子筛选及组合方法对滑坡易发性预测的影响规律. 应用基础与工程科学学报. 2024(01): 49-71 .
    3. 邓日朗,张庆华,刘伟,陈凌伟,谭建辉,高泽茂,郑先昌. 基于改进两步法采样策略和卷积神经网络的崩塌易发性评价. 地质科技通报. 2024(02): 186-200 .
    4. 严天笑,张建通,朱月琴,刘浩然,朱浩濛. 增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例. 地质通报. 2024(04): 630-640 .
    5. 陈力,丁雨淋,朱庆,曾浩炜,张利国,刘飞. 基于元学习的广域范围滑坡易发性小样本预测. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(08): 1367-1376 .
    6. 刘雅婷,陈传法. 顾及空间异质性和特征优选的滑坡易发性评价方法. 测绘学报. 2024(07): 1417-1428 .
    7. 付泉,党光普,李致博,田润青,石琳,赵鑫,王昆,石磊,吕娜娜. 基于分形维数耦合支持向量机和熵权模型的滑坡易发性研究. 西北地质. 2024(06): 255-267 .
    8. 张越,宋炜炜. 基于BP神经网络和决策树的昆明市东川区滑坡空间易发性评价. 国土与自然资源研究. 2023(02): 67-70 .
    9. 李益敏,李盈盈,李驭豪,赵志芳. 基于GIS的瑞丽市地质灾害易发性研究. 四川地质学报. 2023(01): 141-146 .
    10. 何万才,赵俊三,林伊琳,陈国平,李坤,姚皖路. 基于证据权和支持向量机模型的威信县滑坡易发性评价. 科学技术与工程. 2023(15): 6350-6360 .
    11. 李益敏,邓选伦,谢亚亚,李盈盈,蒋文学. 基于信息量–逻辑回归模型的怒江州滑坡灾害易发性评价. 时空信息学报. 2023(01): 77-85 .
    12. 黄敏. 基于FR的多种机器学习模型在地质灾害易发性评价中的对比分析. 福建地质. 2023(03): 236-243 .
    13. 吴巍炜,吴雄辉. 基于OCSVM-RF耦合模型的雅江县地质灾害易发性评价. 四川建材. 2023(10): 75-77 .
    14. 解明礼,巨能攀,赵建军,范强,何朝阳. 多因子组合的地质灾害易发性空间精度验证. 中国地质灾害与防治学报. 2023(05): 10-19 .
    15. 吴宏阳,周超,梁鑫,袁鹏程,余蓝冰. 基于XGBoost模型的三峡库区燕山乡滑坡易发性评价与区划. 中国地质灾害与防治学报. 2023(05): 141-152 .
    16. 周宇,常鸣,孙文静,武彬彬. 基于改进证据权重法的北海道地震同震滑坡易发性评价. 地理与地理信息科学. 2022(01): 138-144 .
    17. 何书,鲜木斯艳·阿布迪克依木,胡萌,陈康. 基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价——以江西大余县为例. 中国地质灾害与防治学报. 2022(01): 132-140 .
    18. 彭博荣,彭仪普,孟非,谭桢耀,王萍淋. 长株潭城际铁路沉降预测模型比较与基于Revit的可视化. 铁道科学与工程学报. 2022(02): 391-398 .
    19. 范雅婕,范宣梅,方成勇. 基于栅格最大值法的县域综合地质灾害建模. 地质科技通报. 2022(02): 197-208 .
    20. 杨创奇,陶攀,杨正. 基于逻辑回归树耦合熵指数模型的滑坡易发性分区——以陕西省延安市吴起县滑坡为例. 人民长江. 2022(05): 128-134 .
    21. 晏晓红,宋丽,荣延祥. PSO-SVR优化模型在基坑变形监测预测中的应用. 地理空间信息. 2022(12): 53-57 .
    22. 屈新星,李道安,何云玲,余岚,闫文波. 基于MaxEnt模型的滑坡易发性评价——以攀枝花市为例. 水土保持研究. 2021(02): 224-229 .
    23. 安北,蒋亚楠,曾启菲. 基于灰色关联分析联合VMD-SES-BP模型的滑坡位移预测. 人民珠江. 2021(01): 34-40 .
    24. 吴润泽,胡旭东,梅红波,贺金勇,杨建英. 基于随机森林的滑坡空间易发性评价:以三峡库区湖北段为例. 地球科学. 2021(01): 321-330 .
    25. 王念秦,朱文博,郭有金. 基于PSO-SVM模型的滑坡易发性评价. 长江科学院院报. 2021(04): 56-62 .
    26. 解明礼,巨能攀,赵建军,范强,何朝阳. 区域地质灾害易发性分级方法对比分析研究. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(07): 1003-1014 .
    27. 刘璐瑶,高惠瑛,李照. 基于CF与Logistic回归模型耦合的永嘉县滑坡易发性评价. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2021(10): 121-129 .
    28. 刘婷,谭建民,郭飞,潘宇晨,王力. 人工切坡下滑坡易发性评价中权重修正方法研究——以赣州市沙地镇为例. 自然灾害学报. 2021(05): 217-225 .
    29. 黄发明,曹昱,范宣梅,李文彬,黄劲松,周创兵,范文彦. 不同滑坡边界及其空间形状对滑坡易发性预测不确定性的影响规律. 岩石力学与工程学报. 2021(S2): 3227-3240 .
    30. 蒋浩鹏,姜谙男. 基于BIM技术的桥梁模型设计及信息处理研究. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2021(12): 82-89 .
    31. 刘福臻,王灵,肖东升. 机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用. 中国地质灾害与防治学报. 2021(06): 98-106 .
    32. 鲍帅,刘纪平,王亮. 联合DBSCAN聚类采样和SVM分类的滑坡易发性评价. 震灾防御技术. 2021(04): 625-636 .
    33. 解雪,陈军锋,郑秀清,薛静,翟小艳,杜鑫钰,魏一钊. 基于主成分分析和粒子群算法优化支持向量机的冻融土壤蒸发预报模型. 节水灌溉. 2020(01): 61-65+72 .
    34. 高金贺,黄伟玲,蒋浩鹏. 城市交通碳排放预测的多模型对比分析. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2020(07): 33-39 .
    35. 田钦,张彪,郭建飞,刘华赞,常志璐,李怡静,黄发明. 基于信息量和逻辑回归耦合模型的滑坡易发性评价. 科学技术与工程. 2020(21): 8460-8468 .
    36. 李利峰,张晓虎,邓慧琳,韩六平. 基于SVM-LR融合模型的滑坡灾害易发性评价——以山阳县为例. 科学技术与工程. 2020(26): 10618-10625 .
    37. 周超,常鸣,徐璐,车宏晓. 贵州省典型城镇矿山地质灾害风险评价. 武汉大学学报(信息科学版). 2020(11): 1782-1791 .
    38. 黄楠,郑禄林,左宇军,林健云,郑禄璟,何珩溢. 基于PCA-Fuzzy-PSO-SVM的巷道围岩稳定性评价. 矿业研究与开发. 2020(12): 75-80 .
    39. 李朝奎,陈建辉,魏振伟,周倩,周访滨. 显式统计预警模型下地质灾害预警方法及应用. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(07): 1020-1026 .
    40. 祝杨菲,梁勤欧,林德根. 浙江省滑坡地质灾害风险地图制图综合研究. 国土与自然资源研究. 2019(03): 34-41 .
    41. 陈希鸣,黄张裕,秦洁,刘仁志. 粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报. 测绘科学. 2019(09): 7-12 .
    42. 周丽芸,刘锋,赵祈溶,贺晨骋,李胜苗. 基于RS和GIS的皂市水库地质灾害诱发因素分析. 测绘与空间地理信息. 2019(09): 120-122+125 .
    43. 赵金童,牛瑞卿,姚琦,武雪玲. 雷达数据辅助下的滑坡易发性评价. 吉林大学学报(地球科学版). 2018(04): 1182-1191 .
    44. 丁超,冯光财,周玉杉,王会强,杜亚男,陈晨月. 尼泊尔地震触发滑坡识别和雪崩形变分析. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(06): 847-853+950 .
    45. 吴迪. 基于PSO-SVM的凤县公路边坡地质灾害空间预测. 中国地质灾害与防治学报. 2018(06): 112-120 .
    46. 周小梅,武雪玲,杜清运,彭瑞. 浙江省滑坡灾害风险性区划信息图谱研究. 地理信息世界. 2017(03): 19-24 .
    47. 唐业旗,杨桂花,刘慧中. 基于优化支持向量机及极限学习机的滑坡变形趋势研究. 河南科学. 2017(07): 1132-1138 .
    48. 叶小岭,顾荣,邓华,陈浩,杨星. 基于WRF模式和PSO-LSSVM的风电场短期风速订正. 电力系统保护与控制. 2017(22): 48-54 .
    49. 孙文兵. 支持向量机在水资源质量分类评价中的应用. 邵阳学院学报(自然科学版). 2016(02): 11-15 .

    Other cited types(51)

Catalog

    Article views PDF downloads Cited by(100)
    Related

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return