本申請涉及三維數據處理，尤其涉及無感知輕量化三維數據處理方法、設備及存儲介質。

背景技術：

1、對三維模型數據進行處理時，選用的處理算法通常包括幾何簡化及紋理壓縮算法。幾何簡化指的是通過算法分析三維模型的幾何特征并去除對整體視覺效果影響較小的細節(jié)，使得簡化后的模型在視覺上保持與原模型相近，而頂點數、面數等幾何信息顯著減少，從而降低了存儲需求和渲染復雜度。紋理壓縮則是利用紋理壓縮算法對三維模型的紋理圖像進行壓縮，使得壓縮后的紋理圖像在保持一定視覺質量的同時，顯著降低了存儲需求，并加快紋理的加載和渲染速度。

2、然而，現有的幾何簡化和紋理壓縮方法往往需要人工設置參數，如誤差閾值、壓縮率等參數。而人工設置參數依賴主觀判斷，若簡化程度過高，會導致三維模型的形狀發(fā)生變形，失去重要的細節(jié)特征，若壓縮率設置不當會導致紋理細節(jié)丟失。因此，當前的三維模型數據處理方式自動化程度低，存在處理效率低的缺陷。

3、上述內容僅用于輔助理解本申請的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

技術實現思路

1、本申請的主要目的在于提供一種無感知輕量化三維數據處理方法、設備及存儲介質，旨在解決當前三維模型數據處理效率低的技術問題。

2、為實現上述目的，本申請?zhí)岢鲆环N無感知輕量化三維數據處理方法，所述方法包括：

3、獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分；

4、去除所述關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息后，基于預設簡化算法對所述關鍵特征信息進行數據簡化處理；

5、根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據。

6、在一實施例中，所述根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據的步驟之后，還包括：

7、響應客戶端發(fā)送的解壓信息；

8、基于預設解壓算法讀取并解壓處理待解壓數據，得到解壓后的目標三維模型數據；

9、將所述目標三維模型數據輸出至所述客戶端。

10、在一實施例中，所述基于預設解壓算法讀取并解壓處理待解壓數據，得到解壓后的目標三維模型數據的步驟包括：

11、基于所述預設解壓算法讀取所述三維模型數據壓縮處理時的特征信息、元數據以及所述待解壓數據；

12、對所述待解壓數據進行解壓處理，并基于所述特征信息以及所述元數據對解壓處理后的數據進行數據恢復，得到所述目標三維模型數據。

13、在一實施例中，所述去除所述關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息后，基于預設簡化算法對所述關鍵特征信息進行數據簡化處理的步驟包括：

14、確定所述關鍵特征信息中，重要性評分特征值小于預設評分的待降維特征信息；

15、基于預設降維算法對所述待降維特征信息進行降維處理，以去除所述關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息；

16、基于所述預設簡化算法對所述關鍵特征信息進行數據簡化處理。

17、在一實施例中，所述根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據的步驟包括：

18、獲取所述三維模型數據的數據類型，并確定所述數據類型關聯的所述壓縮策略；

19、基于預設編碼算法對所述三維模型數據進行編碼處理，得到所述編碼數據；

20、根據所述壓縮策略對應的壓縮算法對所述編碼數據進行壓縮處理，得到所述壓縮數據。

21、在一實施例中，所述獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分的步驟包括：

22、基于幾何特征提取方法，獲取所述預處理后的所述三維模型數據的所述關鍵特征信息；或者基于深度學習模型，獲取所述預處理后的所述三維模型數據的所述關鍵特征信息；

23、基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述重要性評估信息。

24、在一實施例中，所述獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分的步驟之前，還包括：

25、接收原始三維模型數據，并基于高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波或小波變換，對所述原始三維數據進行噪聲去除處理，得到去噪數據；

26、基于所述去噪數據進行數據重構及簡化處理，得到預處理后的所述三維模型數據。

27、在一實施例中，所述接收原始三維模型數據，并基于高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波或小波變換，對所述原始三維數據進行噪聲去除處理，得到去噪數據的步驟之后，還包括：

28、基于體素網格的簡化方法對所述去噪數據進行簡化處理，得到預處理后的所述三維模型數據。

29、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種三維數據處理設備，所述三維數據處理設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如上文所述的無感知輕量化三維數據處理方法的步驟。

30、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如上文所述的無感知輕量化三維數據處理方法的步驟。

31、本申請?zhí)岢龅囊粋€或多個技術方案，至少具有以下技術效果：

32、對三維模型數據進行處理時，先獲取該三維模型數據的關鍵特征信息，包括用于對三維模型數據進行計算處理時的關鍵特征點、邊緣及曲面等信息，同時通過圖論算法對這些關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到相應的重要性評分，以便去除關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息，隨后基于預設簡化算法對其它關鍵特征信息進行簡化處理，在該過程中無需人工操作，最后確定該三維模型數據對應的壓縮策略，基于壓縮策略對編碼處理后的三維模型數據進行壓縮處理，得到三維模型數據的壓縮數據。基于此，能夠自動分析三維數據的冗余度和重要性，動態(tài)調整壓縮參數和策略，確保了數據壓縮率與保真度的最佳平衡，無需用戶手動干預或設置參數，提高三維數據處理和壓縮的效率，實現處理過程無感知。

技術特征：

1.一種無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述無感知輕量化三維數據處理方法包括：

2.如權利要求1所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據的步驟之后，還包括：

3.如權利要求2所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述基于預設解壓算法讀取并解壓處理待解壓數據，得到解壓后的目標三維模型數據的步驟包括：

4.如權利要求1所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述去除所述關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息后，基于預設簡化算法對所述關鍵特征信息進行數據簡化處理的步驟包括：

5.如權利要求1所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據的步驟包括：

6.如權利要求1所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分的步驟包括：

7.如權利要求1所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分的步驟之前，還包括：

8.如權利要求7所述的無感知輕量化三維數據處理方法，其特征在于，所述接收原始三維模型數據，并基于高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波或小波變換，對所述原始三維數據進行噪聲去除處理，得到去噪數據的步驟之后，還包括：

9.一種三維數據處理設備，其特征在于，所述三維數據處理設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如權利要求1至8中任一項所述的無感知輕量化三維數據處理方法的步驟。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1至8中任一項所述的無感知輕量化三維數據處理方法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種無感知輕量化三維數據處理方法、設備及存儲介質，涉及三維數據處理技術領域，公開了無感知輕量化三維數據處理方法，包括：獲取預處理后的三維模型數據的關鍵特征信息，并基于圖論算法對所述關鍵特征信息進行重要性評估處理，得到所述關鍵特征信息的重要性評分；去除所述關鍵特征信息中重要性評分小于預設評分的所述關鍵特征信息后，基于預設簡化算法對所述關鍵特征信息進行數據簡化處理；根據所述三維模型數據的數據類型確定壓縮策略，并在所述三維模型數據進行編碼處理后，基于所述壓縮策略對編碼處理后的編碼數據進行壓縮處理，得到壓縮數據?；陉P鍵特征信息的重要性評分對三維數據進行降維及簡化處理，提高數據處理效率。

技術研發(fā)人員：張曉春,李曉輝,張晶晶,俞環(huán),李晨悅,張斌
受保護的技術使用者：深圳市智慧城市科技發(fā)展集團有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15