Building LOD Representation for 3D Urban Scenes

📄 arXiv: 2505.15190v1 📥 PDF

作者: Shanshan Pan, Runze Zhang, Yilin Liu, Minglun Gong, Hui Huang

分类: cs.GR

发布日期: 2025-05-21

备注: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2025 (Patent Protected); Project page: https://vcc.tech/research/2025/LODRecon

💡 一句话要点

提出基于LOD-Tree的算法，为3D城市场景构建语义相关的LOD表示

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 三维重建 细节层次 LOD生成 城市建模 语义信息

📋 核心要点

  1. 现有3D城市模型重建方法产生大量几何图元，导致交互和渲染效率低，且模型易受噪声影响，缺乏语义信息。
  2. 该论文提出一种基于LOD-Tree的算法，通过分析平面图元属性并将其分组为层级集合，构建具有语义信息的LOD表示。
  3. 实验结果表明，该方法在真实城市场景中能够生成干净、准确且语义上有意义的LOD表示，提升渲染效率。

📝 摘要（中文）

随着摄影测量和激光雷达扫描等3D重建技术的进步，重建精确和详细的城市场景3D模型变得更加容易。然而，这些重建的模型通常包含大量的几何图元，使得交互操作和渲染具有挑战性，尤其是在虚拟现实平台等资源受限的设备上。因此，为这些模型生成适当的细节层次（LOD）表示至关重要。此外，自动重建的3D模型往往存在噪声和缺乏语义信息的问题。处理这些问题并创建对噪声具有鲁棒性同时又能捕捉语义意义的LOD表示，带来了巨大的挑战。在本文中，我们提出了一种新的算法来应对这些挑战。我们首先分析从输入中检测到的平面图元的属性，并通过形成有意义的3D结构将这些图元分组到多个层级集合中。这些层级集合构成了我们创新的LOD-Tree的节点。通过在LOD-Tree中选择适当深度的节点，可以生成不同的LOD表示。在真实和复杂的城市场景上的实验结果证明了我们的方法在生成干净、准确和语义上有意义的LOD表示方面的优点。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D城市场景重建模型通常包含过多的几何图元，导致在资源受限设备上的交互和渲染效率低下。此外，自动重建的模型往往存在噪声，并且缺乏语义信息，这使得生成高质量的LOD表示变得困难。现有方法难以在降低模型复杂度的同时，保持模型的几何精度和语义完整性。

核心思路：该论文的核心思路是构建一个LOD-Tree，其中每个节点代表一个不同细节层次的3D结构。通过分析输入模型中的平面图元，并根据其属性和空间关系将它们分组到不同的层级集合中，从而形成LOD-Tree的节点。通过在LOD-Tree中选择不同深度的节点，可以生成不同细节层次的LOD表示。这种方法能够有效地降低模型的复杂度，同时保持模型的几何精度和语义信息。

技术框架：该算法主要包含以下几个阶段：1) 平面图元检测：从输入3D模型中检测平面图元。2) 图元分组：根据平面图元的属性（如法向量、面积等）和空间关系（如邻接关系、共面性等）将它们分组到不同的层级集合中。3) LOD-Tree构建：将每个层级集合作为LOD-Tree的一个节点，并根据层级关系构建LOD-Tree。4) LOD生成：通过在LOD-Tree中选择不同深度的节点，生成不同细节层次的LOD表示。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于LOD-Tree的LOD生成方法。与传统的LOD生成方法相比，该方法能够更好地保持模型的几何精度和语义信息。此外，该方法还能够有效地处理噪声，并生成对噪声具有鲁棒性的LOD表示。LOD-Tree的构建方式能够显式地表达不同LOD之间的关系，方便用户根据需求选择合适的LOD。

关键设计：在平面图元分组阶段，使用了基于区域增长的算法，并结合了法向量、面积和共面性等多种约束条件，以确保分组结果的准确性。在LOD-Tree构建阶段，使用了基于最小描述长度（MDL）原则的算法，以选择最佳的层级划分方案。在LOD生成阶段，使用了基于视点相关的LOD选择策略，以根据视点距离动态地选择合适的LOD。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实和复杂的城市场景中能够生成干净、准确且语义上有意义的LOD表示。与现有方法相比，该方法能够更好地保持模型的几何精度和语义信息，同时有效地降低模型的复杂度。具体性能数据未知，但论文强调了在视觉质量和渲染效率上的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智慧城市、虚拟现实、游戏开发等领域。通过生成具有语义信息的LOD表示，可以显著提高3D城市模型在资源受限设备上的渲染效率和交互体验。此外，该方法还可以用于三维GIS、城市规划和建筑设计等领域，为用户提供更加高效和便捷的3D模型处理工具。

📄 摘要（原文）

The advances in 3D reconstruction technology, such as photogrammetry and LiDAR scanning, have made it easier to reconstruct accurate and detailed 3D models for urban scenes. Nevertheless, these reconstructed models often contain a large number of geometry primitives, making interactive manipulation and rendering challenging, especially on resource-constrained devices like virtual reality platforms. Therefore, the generation of appropriate levels-of-detail (LOD) representations for these models is crucial. Additionally, automatically reconstructed 3D models tend to suffer from noise and lack semantic information. Dealing with these issues and creating LOD representations that are robust against noise while capturing the semantic meaning present significant challenges. In this paper, we propose a novel algorithm to address these challenges. We begin by analysing the properties of planar primitives detected from the input and group these primitives into multiple level sets by forming meaningful 3D structures. These level sets form the nodes of our innovative LOD-Tree. By selecting nodes at appropriate depths within the LOD-Tree, different LOD representations can be generated. Experimental results on real and complex urban scenes demonstrate the merits of our approach in generating clean, accurate, and semantically meaningful LOD representations.