论文研究-基于图像的点云建模及其真实感绘制.pdf

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从视觉凸壳的理论出发,提出了一种基于图像的真实物体的点云建模和绘制方法。在建模方面,首先从不同视点采集目标物体的图像,然后对采样图像所形成的视觉凸壳进行均匀的点采样。同时,利用等间隔索引表来组织每幅采样图像的轮廓边,从而提高了建模效率。在绘制方面,首先分析目标物体在各种不同光照条件下的图像,并得到点云模型的离散反射属性,然后通过优化的插值方法实现真实感的绘制效果。实验表明,该方法的建模速度快,绘制结果具有很强的真实感。
6 2010,46(20) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 (1)将l投影到与视线锥T相对应的采样图像I上,得到投线段。可见,该数据结构能够有效提高检索效率。 影线l; 等间隔的索引表 (2)在图像的二维平面上计算/与物体轮廓相交的线段 索引引2索引索引4引s………」 组Sa0 (3)将Sa0反投影到三维空间中,最终得到l与视线锥T的 相交线段S 边1边2边3边4边5…… 由此可见,采样线l与视线锥T的相交过程可以分为三 采样图像的轮廓边集合 步:投影,图像空间中的求交,反投影。其中,投影和反投影相 图6根据图5所示的轮廓边建立的等间隔索引表 对简单,这里主要考虑图像空间中的求交。 根据上述方法能够快速计算出图像空间中的相交线段 311图像空间中的求交运算 将它们反投影到三维空间中,就可以得到l与视线锥T的相交 文中,每幅采样图像上的物体轮廓都被表示成一系列首线段。 尾相连的线段。对于一个复杂物体的轮廓,这些线段的数量3.2釆样点可见性和光照属性 可能是上百甚至上千的。所以,在图像空间的求交过程中,首 上一节的算法只能计算出每个采样点的三维坐标。为了 先需要判断投影釆样线与物体轮廓的哪些线段相交然后再进行真实感的绘制,还需要确定采样点的可见性以及光照属 进行求交运算。根据灭点的性质,使用等闰隔索引表来组织性。这些属性可以从采样图像屮提取。 物体的轮廓边,从而有效地提高检索效率。下面首先介绍灭 借助深度缓存来确定每个采样点的可见性。貝体描述 点的概念,然后引出图像空间中轮廓边的存储结构—等间如下 隔索引表。 (1)对于一幅采样图像,设置一个大小相同的深度缓存B; 对于三维空间中的一组平行线l={l1,l,…,lm},可以在采 (2)使用点云绘制方法将所有采样点投影到缓存B中, 样图像J上唯一确定一个灭点。这组平行线在该图像上的投并记录投影深度: 影必定通过此灭点(如图4所示)。显然,灭点位置只依赖于该组 (3)对于B中的每个像素位置,具有最小深度值的采样点 平行线的方向D。可以按如下公式计算图像上的火点vw:即为图像l的可见采样点。 Vun-h (C -D) 根据上述方法,就可以判断出每个采样点在所有采样图 其中,H表示釆样图像L的投影矩阵;C表示采样图像的视点像上的可见性。然后,将每个采样点投影到可见的采样图像 位置。 上,就可以提取出相应的颜色值信息。对于某个采样点p,在 灭点 光场图像上提取的信息称为场值,可以记做d(15m) 在反射场图像上提取的信息称为反射场值,可以记做rm(1≤ i<m,1≤/n)。 图像的视点 平的春线 4点云模型的真实感绘制 图4平行采样线在采样图像上所形成的灭点 41光照属性的插值方法 根据灭点的特性,可以按如下方法组织图像中物体的轮 采用文献[12]的方法进行点云模型的绘制。对于每个采 廓边:如图5所示,首先计算出L上的灭点;然后将轮廓边上每样点的着色,根据浏览时目标视点的位置和虚拟场景的光照 条线段的端点与灭点相连,这样每条线段都相对于灭点存在条件对采样点的离散光照属性进行插值。 个角度跨度;根据所有角度跨度的最大公因子继续进行细 根据光照条件的不同,插值方式可以分为光场插值和反 分,使得细分后的角度值都相等;最后,采用一个索引表来组射场插值。光场插值可以绘制出点云模型的漫反射效果。反 织轮廓边上的所有线段。索引表的结构如图6所示,每个索引射场插值可以绘制出模型在任意光照条件下的反射效果。至 项都包含了位于相应角度跨度中的所有线段的地址 于具体的插值算法,采用了在绘制效率和效果上都具有优势 的线性插值。 光场插值涉及点云模型的光场属性。具体操作如下:当 A索引5 目标视点的位置确定后,首先选取s个与目标视点最邻近的光 索引4 场采样位置;然后,通过如下插值公式计算采样点的着色值 索引3 索引2 w;d(p D (2 索引1 其中,C为采样点p的着色值;v为光场属性的插值权重,它的 灭点 计算公式如下: 图5根据角度相等的原则对轮廓边进行细分 coS;-cOS以 (粗线段表示轮廓过;实射线表示轮廓端点与 I-cos a 灭点的连线;虚射线表示对角度的细分) 其中,a表示第i个光场采样位置与目标视点的夹角;ak表示 显然,图6所示的索引表是可以被随机访问的。对于一条个夹角中的最大值。 采样线l,它的投影必然通过灭点。所以可以根据投影线l的 在公式(2)中,对于某个采样点p,有可能在s个最邻近的 斜率确定它所对应的索引表位置,并检索到求交计算所需的光场位置中存在不可见的情形。因此,需要对公式(3)的结果 安维华,付永刚,张习文:基于图像的点云建模及其真实感绘制 2010,46(20) 7 进行调整:首先将每个权重w乘以一个表示可见性的布尔量,次乘法,从而提高了绘制效率 然后将所有权重进行归一化 反射场插值涉及点云模型的反射场属性。具体操作如5实验结果及分析 下:首先针对目标祧点位置,选取s个最邻近的采样相机位 选择了几种有代表性的虚拟物体和真实物体,并进行了 置;针对目标光源方向选取个最邻近的采样光照方向。然点云建模的实验。真实物体的图像采集环境如第2章所述。 后,按照如下公式计算采样点的着色值 对于虚拟物体,使用 OpenGL编程语言来没置相同的图像采集 C,=LEw 2u,rpiD) (4)环境,并采集相关图像。 为了使得采样图像所形成的视觉凸壳尽量精确,需要将 其中,4为反射场的插值权重,它的计算方法类似于公式(3);L相机位置安排得尽量均匀。对于方向光源,选取了30个采样 为目标光源的强度。文中,s和t的取值均为4 方向。其中,垂直方向上包括3个间隔(45°,90,135),水平 4.2环境映射中的插值优化 方向上包括10个间隔。文中也同样选取了30个相机采样位 公式(4)表示了虚拟场景中只存在一个方向光源时点云置。因此,总的图像采集数量为930张(其中,光场图像30张 模型的真实感绘制方法。下面将以球形全景图表示的环境映反射场图像900张)。图8显示了部分点云建模结果,它们的 射作为光照条件对点云模型进行真实感绘制,并对公式(4)绘制视点都与相机采样位置不同,因此采用了光场插值方法 进行优化。 进行绘制。其中,贝多芬和人物模型是根据虚拟物体建立的 采用球面坐标形式表示球形全景图。如图7所示,垂直方点云模型,两个色彩丰富的茶壶是根据真实物体建立的点云 向表示仰角变化,水平方向表示方位角变化。全景图中的每模型 个像素表示一个方向光源,记做Lc其中,k为像素索引 (假设像素总数为M) 图8使用本文方法建造的点模型 为了考察点云模型的建模精度,图9对一幅采样图像和 图7采用球形全景图表示的环境映射 幅点云模型的绘制图像进行了比较。两幅图像的视点位置和 上述球形全景图所表示的环境映射包含多个光源。因此光照条件完全相同。通过比较可知,两幅图像的光照效果和 在点云绘制过程中,为了计算某个采样点p的着色值,叮以将轮廓形状没有明显差别。同时也可以看出,绘制图像比采样 公式(4)做如下修改: 图像相对模糊,这是由丁点云绘制算法的反走样处理"造成 的。通过增加点采样的密集程度,可以改善这种现象。 (p 其中,s的含义等同于公式(4);n为反射场的采样总数;u/.为 反射场的插值权重,它的计算方法描述如下:当r的光照采 样方向与Lwk方向夹角小于某个阈值时,采用类似丁公式 (3)的方法计算1;反之,取值为0 可见,公式(5)的计算量很大。对于一个采样点着色值的 (a)采样图像(b)点云模型的绘制图像 计算,就需要Ms×n次乘法。这样的计算量会严重影响绘制 图9采样图像和绘制图像的比较 效率。下面,通过对公式(5)的分析和处理来降低乘法次数。 表2显示了建造不同采样分辨率的贝多芬点云模型所需 首先,将公式(5)改写为如下形式: 的时间和存储量。该模型的光场图像和反射场图像的分辨率 为510×470。点云建模的实验环境为2.8 GHz Pentium4 ∑(ubL2mab) CPU. 512 MB RAM 表2建造不同分辨率的贝多芬点云模型所需的时间和存储量 设L=∑( u(k spiel(),那么上式可以表示为: LDI 采样 所需时间/s 分率点数造3个LD合并LD可见性判断量MB ∑(mDL) (7) 200×20061965 300×300140244 47.14 0.84 16.28 由公式(7)可知,反射场属性的插值只与入射光有关,而 400×400250251 487 1.12 与目标视点的位置无关。因此,可以认为L是全局的环境光005039297912864 1.51 40.54 照在点云模型的各个光照采样方向上的分解结果。 600×600565721 227.1 3.15 58.51 134 在点云绘制过程中,通过一次预处理就可以计算出L,然 从表2可以看出,当采样点的数量达到十万以上时,点云 后将其保存起来。当浏览视点变化时,只需利用公式(7)绘制建模的时间只有几分钟。表2中最后一列所列出的存储量不 点云模型即可。这样,每个采样点着色值的计算量就降为sxn包括模型的反射场属性。由于反射场属性的数据量很大,对 2010,46(20) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 其进行单独存储。文中没有对点云模型的数据进行压缩 the triangles go[C]/Proceedings of IEEE Virtual Reality Annu- 处理。 International Symposium, Seattle, WA, 1993: 357-363 为了检验点云模型的真实感绘制效果,选择了各种球形[2] Alexa m, Behr L, Cohen-Or D, et al. Point set surfaces[C]/Pro 全景图作为入射光照。图9显示了贝多芬点云模型在这些环 ceedings of the Conference on Visualization01, San Diego, Cali- 境映射中的绘制结果。其中,图示的前三行使用了现实世界 fornia,2001:21-28 中采集的球形全景图,最后一行使用了人为构造的入射光。[3] rossman J p, Dally W Point sample rendering[c]//proceedings 针对每一种光照环境,都显示了点云模型的4个不同视点的视 of 9th Eurographics Workshop on Rendering, Vienna, Austria 图。由图示可以看出,贝多芬模型的反射光照效果不但能表 1998:181-192 现出入射光的颜色信息,而且它的阴影效果还能表现出不同 [4] Pajarola R Efficient level-of-details for point based rendering[C] 方向入射光的强弱。例如,第三行的图像明显表现出了强烈 Proceedings IASTED International Conference on Computer Graphics 的太阳光从窗户一侧照射到模型上的效果 and Imaging, Honolulu, USA, 2003: 141-146 15 Pfister H, Zwicker M, van Baur J et al. Surfels: Surface elements as rendering primitives[C] /Siggraph 2000, Computer Graphics Proceedings, New Orleans, Louisiana, 2000:335-342 [6] Shade J, Gortler J S, He L, et al. Layered depth images[C]/Sig graph 1998, Computer Graphics Proceedings, Orlando, FL, 1998 231-242. [7 Laurentini A. The visual hull concept for silhouette based image understanding[J].IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell, 1994 16(2):150-162 [8] Matusik W, Buehler C, Raskar R, et al. Image-based visual hulls[c] Siggraph 2000, Computer Graphics Proceedings, New Orleans Louisiana. 2000: 369-374 [9] Lorcnscn WE, Cline H E Marching cubes: A high resolution 图10贝多芬点云模型在环境映射中的绘制效果图 3D surface construction algorithm Ci/Siggraph 1987, Computer 在实验中,对于采样点数量在几十万左右的点云模型,卤 Graphics Proceedings, 1987: 163-169 定光照的浏览速度可以达到20fs以上。在与环境映射相结1)」 Wood l, Azuma l), Aldinger K,etal. Surface light fields for 合进行浏览时,已经进行了插值优化,但还不能完全达到实时 3D photography[C] /Siggraph 2000, Computer Graphics Pro 效果,目前的速度大约为0.3f ceedings, New Orleans, Louisiana, 2000: 287-296 [11] Debevec P, Hawkins T, Tchou C, et al. Acquiring the reflec 6结语 tance field of a human face[ c1/Siggraph 2000, Computer graph 本文所介绍的点云建模和绘制方法适合于各种真实物 ics Proceedings, New Orleans, Louisiana, 2000: 145-156 体。该方法只需要对采样图像进行处理,便可快捷地生成均 [12] Zwicker M, Pfister H, Baar JV, et al. Surface splatting[C]/Sig- 匀采样的点云模型,并达到真实感的绘制效果。 graph 2001, Computer Graphics Proceedings, Los Angeles, Cali 点云建模的本质思想是对视觉凸壳进行点采样。为了提 fornia,2001:371-378. 高运算效率,首先将三维求交运算转化为二维运算,然后通过3 Matusik W Image-based3 photography using opacity hulls[C] 等间隔的索引表来组织每幅采样图像的轮廓边,从而提高了 Siggraph 2002, Computer Graphics Proceedings, San Antonio Texas,2002:427-437. 求交运算的检索效率。点云绘制的本质思想是对光照属性进 [14] Abidi M A, Chandra T.A new efficient and direct solution for 行插值。通过对反射场的插值优化,有效地绘制出了点云模 pose estimation using quadrangular targets: Algorithm and eval- 型在各种环境映射中的反射效果。 uation[J].IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, 1995, 17(5) 本文的点云建模和绘制方法还存在一些有待改善的地 534-538 方,主要包括:点云模型的存储量比较大,下一步将考虑对数 [15] Masselus VA practical framework for fixed viewpoint image 据进行有效地压缩;点云模型在环境映射中的绘制还不能达 based relighting[D]. Belgium, Katholieke Universiteit Leuven 到实时效果,将考虑采用图形硬件进行加速绘制 004 [16] Greene N Environment mapping and other applications of world 参考文献 projections[J].IEEE Computer Graphics and Applications, 1986 [1] Deering M F Data complexity for virtual reality: where do all 6(11):21-29

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