[發明專利]一種結合多物理屬性的動態紋理瀑布建模方法

有效

• 申請號: 201010276764.5
• 申請日: 2010-09-08
• 公開（公告）號: CN101937576A
• 公開（公告）日: 2011-01-05
• 發明（設計）人: 趙沁平;劉益帆;伍朝輝;周忠;吳威
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 李新華

技術領域

本發明屬于虛擬現實技術領域，具體來說是虛擬現實技術中物體真實感仿真中動態紋理的一種建模方法。

背景技術

虛擬現實所需要模擬千差萬別的目標，通常要求輸入和輸出圖像序列具有穩定的內容和一定程度的運動形態重復特征。對于瀑布場景這樣動態性很高的仿真一般由于模型表示能力的局限性，在表達運動形態的目標時，動態紋理的真實效果和可信程度至關重要。

使用傳統計算機圖形學的三角面片的方法來模擬瀑布場景計算量很大而且效果往往不理想。目前對瀑布仿真的研究主要集中在以下兩種途徑：基于粒子系統的模擬方法；圖像或視頻紋理合成的瀑布仿真方法。

基于粒子系統的瀑布模擬：1983年，Reeves首先提出了粒子系統。粒子系統用非常簡單的體素來構造復雜的物體，充分體現了不規則模糊物體的動態性和隨機性。由于粒子系統的模擬是按照一定的約束方程對每個粒子分別進行位置、速度、性質以及生存狀態的計算，這一特性使得其在瀑布建模上克服了傳統三角面片對不規則物體仿真的運動失真。但是粒子系統中每個粒子都使用統一的紋理使得其表達瀑布的真實感上存在缺陷。

利用圖像或視頻紋理合成的瀑布模擬：1999年的ICCV會議上，Efros和Leung提出了基于MRF模型的點匹配紋理合成，簡單有效，能很好的合成一些隨機紋理。Arno?Schodl[1]在2000年的SIGGRAPH年會上提出了一種新的媒體——視頻紋理。視頻紋理同時具有圖像和視頻的特征：時序穩定性和內容動態性。利用視頻紋理，可以實現利用有限樣本表達無限信息的目標。以上特性使得其在瀑布建模上能表現出瀑布表面的視覺真實感。但缺點在于由于這些合成的紋理僅僅具有二維屬性，使得模擬的瀑布場景不能進行三維漫游。

可以把關于動態紋理的研究方法分為三類：第一類方法把動態紋理當作時間序列分析，應用ARMA模型或者ARMA模型的擴展形式進行研究。第二類方法是基于紋理合成的擴展方法，由于其原本只是針對紋理圖像設計的。第三類方法如視頻紋理方法，它介于基于物理模型的仿真方法和時間序列方法之間。

時間序列分析主要指采用參數模型(特指ARMA模型)對所觀測的有序的隨機數據進行分析與處理的一種數據處理、系統辨識和系統分析方法。Szummer和Picard提出的時間紋理模型采用時-空自回歸(STAR)模型表示動態紋理，STAR模型是自回歸(AR)模型的三維擴展形式。該方法對非線性、不穩定動態紋理和受控合成動態紋理的想過任然不夠理想。

紋理合成是計算機圖形學和計算機視覺中相當活躍的研究領域，應用紋理合成方法的擴展形式合成。Bar-Jaseph提出的時變紋理方法是一種基于統計學習的通用的紋理信號建模方法。該方法由于其原本只是針對紋理圖像設計的，所以也局限于處理由紋理圖像序列所組成動態紋理。

Schodl等人提出的視頻紋理方法的思想是：給定一段動態紋理視頻，只要視頻中存在足夠的相似幀，在視頻的播放過程中，就可以不斷的從跳變點處往回切換，合成任意長度的視頻。由于視頻播放次序的重組總是要求切換幀之間相似，然而許多動態紋理不符合這一要求，這是第三類方法難以跨越的障礙。

近期研究者結合粒子系統和動態紋理的方法對瀑布進行了具有真實感、動態性的模擬，但是在紋理的合成上沒有考慮瀑布自身各項物理屬性的對其紋理的影響。所以存在一個缺點：對一個沒有真實紋理采集的訂制瀑布場景，無法合成符合其真實物理特性的動態紋理，以至于渲染結果的可信度較差。

總的來說，在瀑布的建模上粒子系統和動態紋理的結合能進行動態性和真實感較強的仿真。而動態紋理合成技術的研究工作尚未成熟，沒有考慮到多種物理屬性對紋理特性的影響，無法真實可信的估計出位置物理狀態下的目標紋理形態特征。而在虛擬現實對瀑布的模擬仿真中可信度有著有至關重要的作用。

發明內容

本發明解決的技術問題是：克服了目前已有的所有瀑布動態紋理生成方法中都忽略瀑布本身的多種物理屬性對其形成的紋理特征有著一定相關影響這一缺點。為已有的瀑布紋理建模方法在仿真一個訂制瀑布場景時使用的紋理可信度較低的問題提出了一個可行的解決方案。

本發明提出一種綜合考慮水流流速、流量、落差、地形等物理因素對瀑布動態紋理的影響，進而建立與特定場景相對應的真實感瀑布模型的方法。包括以下步驟：

1)在不同物理條件下大量采集各種瀑布在不同時段環境下的實地物理屬性(包括水流流量、流速、瀑布落差、日照情況)以及相應紋理數據；

2)在步驟1)采集的視頻紋理數據中預處理捕獲的視頻紋理數據，生成紋理樣本向量；

3)定義物理屬性和其他紋理控制參數的相關性，并計算映射函數；