[發明專利]一種基于單幅自然圖像重建積云三維形狀的方法

在審

• 申請號: 201710669930.X
• 申請日: 2017-08-08
• 公開（公告）號: CN107564095A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 梁曉輝;姜涵;張一鳴;張自立
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/13;G06T7/136
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司11251
• 代理人: 楊學明,顧煒

技術領域

本發明屬于計算機圖形學領域，特別是云建模領域，具體涉及一種基于單幅自然圖像重建積云三維形狀的方法。

背景技術

云作為一種常見的自然現象，其形狀千變萬化，形成、發展和消散的過程極其復雜，云的建模一直是具有挑戰性的工作。經典的云建模方法大體分為兩類，即基于過程的方法和基于物理仿真的方法。前者主要利用分形理論和噪聲紋理等手段建模云的形狀，能夠構建逼真的云，但是建模過程依賴頻繁的參數調整。為了減少甚至避免參數設定，研究人員開始嘗試基于物理仿真的方法，即通過模擬簡化的流體運動方程來仿真云的生成過程。基于物理的方法通過設定初始邊界條件能夠建模時域連續的云。然而，由于初始邊界條件和最終的云形狀成高度非線性關系，期望構建滿意的云形狀仍然需要多次調整參數。

隨著計算機軟硬件和虛擬現實技術的發展，尤其是照相機及衛星等傳感器的蓬勃發展使得自然圖像、衛星云圖等數據變得越來越易于獲取，基于數據驅動的云建模方法逐漸成為研究熱點。該類方法不同于傳統的建模方法，其建模基于客觀數據，從而能夠在一定程度上反映數據的真實信息并表達相對準確的物理意義。在利用自然圖像建模云方面，Dobashi等人首先從單幅圖像建模多種類型的云。隨后，Yuan等人提出了一個簡化的單散射模型，并借助該模型逆向求解積云的三維形狀。與自然圖像不同，衛星云圖常常被用于構建大尺度的云系。對于衛星云圖，Dobashi等人首先利用一個簡化的模型模擬大尺度的颶風。近年來，Yuan等人提出利用遙感理論從低分辨率衛星圖像中估計云參數，從而構建大尺度云系的三維形狀。然而，他們的方法不適用于積云的建模。一方面是因為低分辨率衛星圖像很難記錄積云的信息，另一方面是因為該方法依賴于參數設定，導致幾何厚度的誤差過大，甚至超過了積云的典型大小。

自然圖像作為真實世界云場景的直觀展現，在日常生活中非常普遍且易于捕獲，無論是虛擬逼真的云場景還是建模具有氣象學意義的云場景，自然圖像都具有無可比擬的優勢，因而成為目前研究工作者建模云的重要數據源之一。

發明內容

本發明要解決的技術問題為：克服現有技術的不足，提供一種基于單幅自然圖像重建積云三維形狀的方法，能夠從單幅自然圖像中，構建積云的三維形狀，并恢復積云的表面細節。在此基礎上，優化云的形狀，形成云的粒子模型并進行繪制。實驗表明，本發明提出的方法能夠從積云圖像中構建自然的積云形狀，并保留與圖像一致的表面細節，方法簡單有效。

本發明解決上述的技術問題采用的技術方案為：一種基于單幅自然圖像重建積云三維形狀的方法，實現步驟如下：

步驟(1)、明暗約束，利用云體表面明暗信息能在一定程度上反應形狀特征，將云像素聚類劃分為幾個高度區域，結合明暗恢復形狀算法獲得約束從而指導大范圍內的形狀估計；

步驟(2)、邊界約束，利用閾值方法提取積云輪廓信息估計相關區域的形狀，利用邊緣檢測算法得到積云自遮擋信息恢復三維形狀的表面細節，由于輪廓和自遮擋邊界的相同特性，將兩種邊界結合獲得云體邊界約束；

步驟(3)、深度計算，假設積云表面為朗伯體反射，利用二階球面諧波函數進行光照建模，約束光照參數，并通過多尺度優化方法迭代求解步驟(1)、(2)得到的明暗約束和邊界約束，從而求得積云深度圖；

步驟(4)、粒子采樣及繪制，利用步驟(3)得到的積云深度圖構建積云表面三維網格，將網格模型離散化后計算云體內頂點的距離場，自適應采樣表面粒子和內部粒子，形成積云的粒子模型，并采用多次前向散射模型對積云的粒子模型進行繪制。最終實現與輸入自然圖像相似的建模結果。

進一步的，所述步驟(1)中明暗約束的具體內容如下：

步驟(A1)、當視點與陽光在云體同一側時，云體亮度強的區域的平均高度大于相鄰的云體亮度相對較弱的區域的高度，根據像素亮度和坐標信息將云像素采用K-means聚類方法劃分為幾個分區；

步驟(A2)、對于分區后的云塊區域，計算各區域的平均亮度值，則每個區域的平均高度與該區域的平均亮度成正比，與明暗恢復形狀算法結合獲得明暗約束，指導大范圍內的形狀估計。

進一步的，所述步驟(2)中邊界約束的步驟具體如下：

步驟(B1)、對于積云邊界中的輪廓邊界，利用云和天空背景的色彩差異，結合閾值法將圖像像素分割為云像素和背景像素，然后檢測云像素的輪廓邊界；