[發明專利]一種自動生成虛擬地形的方法

有效

• 申請號: 201810729619.4
• 申請日: 2018-07-05
• 公開（公告）號: CN109102565B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 盧國明;劉貴松;羅光春;秦科
• 申請（專利權）人: 內江市下一代互聯網數據處理技術研究所;電子科技大學
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T11/20;G06T7/11;G06T5/50;G06V10/762;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 馬林中

本發明公開了一種自動生成虛擬地形的方法，分別對草圖和樣本DEM進行特征曲線提取，得到草圖特征圖像和樣本特征圖像；將所述草圖特征圖像分割為草圖小塊，所述草圖小塊對應草圖上的草圖原始小塊；將所述樣本特征圖像分割為樣本小塊，所述樣本小塊對應所述樣本DEM上的樣本原始小塊，對所述草圖小塊和樣本小塊進行聚類分析，得到聚類結果；根據所述聚類結果得到所述草圖原始小塊和樣本原始小塊之間的匹配關系；利用所述匹配關系合成結果地形圖像；本發明利用聚類的方法實現了虛擬地形的自動生成，采用聚類的方法實現草圖小塊的一次遍歷即可確立所有的匹配關系，避免反復搜索巨大的樣本空間，從而提高合成效率。

技術領域

本發明涉及虛擬地形領域，具體涉及一種自動生成虛擬地形的方法。

背景技術

虛擬戶外場景在游戲、電影特效、戰場模擬、景觀設計等方面有著廣泛的應用需求，而地形作為虛擬場景中一個關鍵的組成，將極大地影響虛擬場景的真實體驗效果。雖然真實地形模型可從網上很方便地獲取到(例如U.S.Geological Survey提供了可免費下載的真實地形的數字高程模型(Digital Elevation Model，DEM))，可根據需要直接添加到3D場景中，但地形的多樣性受到非常有限的真實地形的限制，且無法滿足對地形生成進行控制的需求，因此在實際應用中大多使用的是計算機或人工生成的地形。人工生成地形的方法需要專業人員利用3D建模工具手動創建三維地形或者繪制2D灰度圖像(高度圖)。隨著對更大更逼真地形需求的增長，手動建模變得越來越復雜和耗時，對人員的技能要求也越來越高，這大大增加了相關應用的開發成本，尋找更低成本并且具有高效率的獲得目標地形的方法是亟待解決的問題。利用計算機自動生成虛擬地形可以解決人工生成產生的這些問題，并且越來越成為構建虛擬場景的重要環節。虛擬環境的構建主要是為了實現沉浸式的用戶體驗，為了達到這種體驗效果，要求地形具有高度真實感；在虛擬地形的應用場景中，直接使用可以輕易得到的真實地形的最大問題是真實地形的樣式有限，實現對地形特征的控制重組是地形合成計算需要解決的一大問題；研究開發計算機生成地形的主要目的之一就是追求更高的效率，這種效率的追求包括兩方面，一個是在時間成本上，要求地形合成技術可以快速的得到目標地形，另一方面，還要求地形合成技術在使用上簡單便捷，對使用者不會有很高的學習成本。因此，地形合成技術總是以結果更真實、控制更方便靈活為目標、過程更高效為追求目標，這也是衡量一種地形合成技術先進性的標準。

地形合成技術先后出現了基于分形模型的地形合成方法、基于物理侵蝕模型的地形合成方法和基于樣本的地形合成方法。其中基于分形模型的地形合成方法是采用隨機生成的方式生成地形，這種方法生成地形的速度很快，但是其結果缺乏真實地形中的物理侵蝕效果，與真實地形的視覺效果差距很大，同時這種方法合成參數的調整對合成結果的影響沒有規律，難以控制合成結果。基于物理侵蝕模型的地形合成方法是在已有的粗略地形基礎上模擬自然環境中的水體、日照等侵蝕效果來提高合成結果的真實性，例如在基于分形模型的地形方法得到一個粗糙的地形的基礎上，為了模擬自然環境中的侵蝕效果。這種方法相比與分形模型的合成結果，由于添加了物理侵蝕的效果，在真實性上有較大的提升，但是這種方法計算代價高，同時要求使用者熟悉掌握多種物理侵蝕模型，學習成本較高。基于樣本的地形合成方法是以真實地形的DEM作為樣本，以用戶草圖為控制生成符合用戶草圖控制同時具有樣本地形風格的結果。這種合成方法由于合成結果中的小塊都來自真實地形的DEM，其合成結果具有高度真實感，同時以草圖的方式提供用戶控制接口，可以方便的控制合成。相比于前兩類方法，基于樣本的地形合成方法在結果地形的合成效果和控制方面都有了很大的改善。這種方法自提出之后就受到了研究者的青睞，已有的研究中主要集中在更加方便靈活的對合成進行控制，使得得到的結果地形更加符合用戶的預期；在特征匹配上更加的精確，主要是對匹配代價的計算方法上的改進，使得得到結果地形更加貼合草圖的控制。但是這種方法需要根據草圖搜索樣本空間以尋求匹配塊，由于搜索空間巨大，過程非常耗時。在效率方面也有研究者提出采用硬件加速的方式進行合成效率的提升，并且取得了較好的效果，然而其硬件加速的基礎還是基于對樣本空間的反復搜索以找到合適的匹配塊，在算法設計層面并沒有進行過多的改進。

發明內容