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[發(fā)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

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710669930.X 申請日: 2017-08-08
公開(公告)號: CN107564095A 公開(公告)日: 2018-01-09
發(fā)明(設(shè)計)人: 梁曉輝;姜涵;張一鳴;張自立 申請(專利權(quán))人: 北京航空航天大學(xué)
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(zé)任公司11251 代理人: 楊學(xué)明,顧煒
地址: 100191*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 單幅 自然 圖像 重建 積云 三維 形狀 方法
【說明書】:

技術(shù)領(lǐng)域

發(fā)明屬于計算機圖形學(xué)領(lǐng)域,特別是云建模領(lǐng)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(shù)

云作為一種常見的自然現(xiàn)象,其形狀千變?nèi)f化,形成、發(fā)展和消散的過程極其復(fù)雜,云的建模一直是具有挑戰(zhàn)性的工作。經(jīng)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(gòu)建逼真的云,但是建模過程依賴頻繁的參數(shù)調(diào)整。為了減少甚至避免參數(shù)設(shè)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(shè)定初始邊界條件能夠建模時域連續(xù)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(guān)系,期望構(gòu)建滿意的云形狀仍然需要多次調(diào)整參數(shù)。

隨著計算機軟硬件和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展,尤其是照相機及衛(wèi)星等傳感器的蓬勃發(fā)展使得自然圖像、衛(wèi)星云圖等數(shù)據(jù)變得越來越易于獲取,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的云建模方法逐漸成為研究熱點。該類方法不同于傳統(tǒng)的建模方法,其建模基于客觀數(shù)據(jù),從而能夠在一定程度上反映數(shù)據(jù)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(wèi)星云圖常常被用于構(gòu)建大尺度的云系。對于衛(wèi)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(fēng)。近年來,Yuan等人提出利用遙感理論從低分辨率衛(wèi)星圖像中估計云參數(shù),從而構(gòu)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(wèi)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(shù)設(shè)定,導(dǎo)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(xiàn),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(xué)意義的云場景,自然圖像都具有無可比擬的優(yōu)勢,因而成為目前研究工作者建模云的重要數(shù)據(jù)源之一。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為:克服現(xiàn)有技術(shù)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(gòu)建積云的三維形狀,并恢復(fù)積云的表面細節(jié)。在此基礎(chǔ)上,優(yōu)化云的形狀,形成云的粒子模型并進行繪制。實驗表明,本發(fā)明提出的方法能夠從積云圖像中構(gòu)建自然的積云形狀,并保留與圖像一致的表面細節(jié),方法簡單有效。

本發(fā)明解決上述的技術(shù)問題采用的技術(shù)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(xiàn)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(yīng)形狀特征,將云像素聚類劃分為幾個高度區(qū)域,結(jié)合明暗恢復(fù)形狀算法獲得約束從而指導(dǎo)大范圍內(nèi)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(guān)區(qū)域的形狀,利用邊緣檢測算法得到積云自遮擋信息恢復(fù)三維形狀的表面細節(jié),由于輪廓和自遮擋邊界的相同特性,將兩種邊界結(jié)合獲得云體邊界約束;

步驟(3)、深度計算,假設(shè)積云表面為朗伯體反射,利用二階球面諧波函數(shù)進行光照建模,約束光照參數(shù),并通過多尺度優(yōu)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(gòu)建積云表面三維網(wǎng)格,將網(wǎng)格模型離散化后計算云體內(nèi)頂點的距離場,自適應(yīng)采樣表面粒子和內(nèi)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(xiàn)與輸入自然圖像相似的建模結(jié)果。

進一步的,所述步驟(1)中明暗約束的具體內(nèi)容如下:

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

步驟(A2)、對于分區(qū)后的云塊區(qū)域,計算各區(qū)域的平均亮度值,則每個區(qū)域的平均高度與該區(qū)域的平均亮度成正比,與明暗恢復(fù)形狀算法結(jié)合獲得明暗約束,指導(dǎo)大范圍內(nèi)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(jié)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;

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