LidarScout: Direct Out-of-Core Rendering of Massive Point Clouds
作者: Philipp Erler, Lukas Herzberger, Michael Wimmer, Markus Schütz
分类: cs.GR
发布日期: 2025-09-24
备注: Published at High-Performance Graphics 2025
期刊: High-Performance Graphics - Symposium Papers. The Eurographics Association, 2025
DOI: 10.2312/hpg.20251170
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
LidarScout：提出一种直接外存渲染方法，用于大规模点云的实时可视化。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 点云渲染 外存算法 大规模数据 实时可视化 高度图 Lidar数据 三维重建
📋 核心要点
- 现有方法处理大规模点云时，需要耗时的预处理来构建细节层次结构，以便实时查看完整数据集。
- LidarScout通过加载稀疏子样本初始化概览，并根据用户视点优先构建高度图，实现快速可视化。
- 该方法无需预处理和额外磁盘空间，即可直接渲染大规模点云数据，并开源了代码和数据集。
📝 摘要（中文）
大规模地形扫描是地形测绘、林业、农业和基础设施规划等诸多重要任务的基础。由此产生的点云数据集非常庞大，即使是像查看这样的基本任务，也需要花费数小时甚至数天进行预处理，以创建细节层次结构，从而能够实时检查整个数据集。本文提出了一种能够即时可视化包含数千亿个点的大规模国家级扫描数据的方法。打开数据集后，我们首先加载一个稀疏的点子样本，并初始化整个点云的概览，紧接着进行表面重建过程，以生成更高质量、无孔洞的高度图。当用户开始导航到感兴趣的区域时，我们继续优先考虑面向用户视点的高度图构建过程。一旦用户近距离放大，我们就会加载该区域的完整分辨率点云数据，并使用完整分辨率数据更新相应的高度图纹理。当用户导航到其他位置时，不再需要的完整分辨率点数据将被卸载，但更新后的高度图纹理将作为一种中等细节层次保留。总的来说，我们的方法构成了一种直接外存渲染形式，用于大规模点云数据集（TB级别，压缩），无需预处理，也无需额外的磁盘空间。源代码、可执行文件、预训练模型和数据集可在以下网址获取：https://github.com/cg-tuwien/lidarscout
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在可视化大规模点云数据时，需要进行耗时的预处理，生成多层次细节(LOD)结构，才能实现实时渲染。这限制了用户快速浏览和分析大规模点云数据的能力，尤其是在数据量达到TB级别时。
核心思路：LidarScout的核心思路是采用一种按需加载和渲染的策略，避免一次性加载整个数据集。它首先加载一个稀疏的点云子集，用于快速生成全局概览。然后，根据用户的视点和交互，动态地加载和渲染高分辨率的点云数据，并使用高度图来表示中等细节层次，从而实现高效的实时渲染。
技术框架：LidarScout的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：加载稀疏点云子集，生成全局概览；2) 高度图构建：根据用户视点，优先构建高质量的高度图；3) 细节加载：当用户放大到特定区域时，加载该区域的完整分辨率点云数据，并更新高度图纹理；4) 数据卸载：当用户导航到其他区域时，卸载不再需要的完整分辨率点云数据，但保留更新后的高度图纹理。
关键创新：LidarScout的关键创新在于其直接外存渲染策略，无需预处理和额外的磁盘空间。它通过动态加载和卸载点云数据，以及使用高度图作为中等细节层次的表示，实现了对大规模点云数据的实时可视化。这种方法避免了传统LOD构建的复杂性和存储开销。
关键设计：LidarScout的关键设计包括：1) 稀疏子集选择策略：选择具有代表性的点云子集，以快速生成全局概览；2) 高度图构建算法：采用高效的表面重建算法，生成高质量、无孔洞的高度图；3) 视点优先级调度：根据用户视点，动态调整高度图构建和细节加载的优先级；4) 内存管理策略：有效地管理内存，避免内存溢出，并保证渲染性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LidarScout能够即时可视化包含数千亿个点的大规模国家级扫描数据，无需预处理和额外的磁盘空间。实验结果表明，该方法能够实现对大规模点云数据的实时渲染，并提供流畅的用户体验。开源的代码和数据集也为其他研究者提供了便利，促进了相关领域的发展。
🎯 应用场景
LidarScout可应用于地形测绘、林业资源调查、农业监测、基础设施规划等领域。它能够帮助用户快速浏览和分析大规模点云数据，从而提高工作效率和决策质量。该技术在智慧城市、自动驾驶、虚拟现实等领域也具有潜在的应用价值，能够为这些应用提供高质量的三维环境数据。
📄 摘要（原文）
Large-scale terrain scans are the basis for many important tasks, such as topographic mapping, forestry, agriculture, and infrastructure planning. The resulting point cloud data sets are so massive in size that even basic tasks like viewing take hours to days of pre-processing in order to create level-of-detail structures that allow inspecting the data set in their entirety in real time. In this paper, we propose a method that is capable of instantly visualizing massive country-sized scans with hundreds of billions of points. Upon opening the data set, we first load a sparse subsample of points and initialize an overview of the entire point cloud, immediately followed by a surface reconstruction process to generate higher-quality, hole-free heightmaps. As users start navigating towards a region of interest, we continue to prioritize the heightmap construction process to the user's viewpoint. Once a user zooms in closely, we load the full-resolution point cloud data for that region and update the corresponding height map textures with the full-resolution data. As users navigate elsewhere, full-resolution point data that is no longer needed is unloaded, but the updated heightmap textures are retained as a form of medium level of detail. Overall, our method constitutes a form of direct out-of-core rendering for massive point cloud data sets (terabytes, compressed) that requires no preprocessing and no additional disk space. Source code, executable, pre-trained model, and dataset are available at: https://github.com/cg-tuwien/lidarscout