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 按需加载
📋 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，限制了实时交互式浏览。
- LidarScout通过加载稀疏子样本初始化概览，并根据用户视点动态构建和更新高度图，实现快速可视化。
- 该方法无需预处理和额外磁盘空间，能够直接渲染TB级别的压缩点云数据，提升了效率。
📝 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，也需要数小时甚至数天的预处理，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、国家级规模扫描数据的方法。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。一旦用户放大，我们将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。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大规模点云可视化方法通常需要预处理，例如构建细节层次（LOD）结构，这耗费大量时间和计算资源。此外，这些方法可能需要额外的磁盘空间来存储预处理后的数据。因此，如何在不进行耗时预处理的情况下，实现对大规模点云的实时交互式可视化是一个关键问题。
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。它首先加载点云的稀疏子样本以提供全局概览，然后根据用户的视点动态地构建和更新高度图。当用户放大到特定区域时，才加载该区域的完整分辨率点云数据。这种方法避免了预先加载和处理整个数据集，从而实现了快速可视化。
技术框架：LidarScout的整体流程包括以下几个阶段：1. 初始化：加载点云的稀疏子样本，并初始化全局概览。2. 高度图构建：根据稀疏点云构建初始高度图。3. 视点优先级更新：根据用户视点，优先更新感兴趣区域的高度图。4. 全分辨率加载：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。5. 数据卸载：当用户导航到其他区域时，卸载不再需要的全分辨率点云数据，但保留更新后的高度图作为中等细节层次。
关键创新：LidarScout的关键创新在于其直接外存渲染方法，它避免了传统的预处理步骤，并根据用户的视点动态地加载和渲染数据。这种方法使得对大规模点云的实时交互式可视化成为可能，而无需额外的磁盘空间。
关键设计：LidarScout的关键设计包括：1. 稀疏子样本选择策略：选择具有代表性的点作为稀疏子样本，以提供准确的全局概览。2. 高度图构建算法：采用高效的表面重建算法，从点云数据生成高质量的高度图。3. 视点优先级策略：根据用户视点和缩放级别，确定需要加载和渲染的区域。4. 数据卸载策略：根据用户导航历史，卸载不再需要的全分辨率点云数据，以节省内存。
📊 实验亮点
LidarScout能够在无需预处理的情况下，直接渲染TB级别的压缩点云数据。实验结果表明，该方法能够实现对国家级规模扫描数据的实时可视化，显著优于需要耗时预处理的传统方法。通过动态加载和卸载数据，LidarScout有效地管理了内存使用，使得在普通硬件上也能处理大规模点云数据。
🎯 应用场景
LidarScout可应用于地形测绘、林业管理、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。例如，在城市规划中，可以利用LidarScout快速查看城市的三维模型，进行交通流量分析和建筑物高度评估。在灾害管理中，可以快速评估灾害影响范围，辅助救援工作。
📄 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