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一种基于视频的海浪场景生成方法.pdf

摘要
申请专利号:

CN201310594347.9

申请日:

2013.11.21

公开号:

CN103632392A

公开日:

2014.03.12

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 17/00申请日:20131121|||公开
IPC分类号: G06T17/00 主分类号: G06T17/00
申请人: 华东师范大学
发明人: 全红艳; 俞铭琪; 宋雅慧
地址: 200241 上海市闵行区东川路500号
优先权:
专利代理机构: 上海蓝迪专利事务所 31215 代理人: 徐筱梅;张翔
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法律状态
申请(专利)号:

CN201310594347.9

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

2016.06.29|||2014.04.09|||2014.03.12

法律状态类型:

太阳城集团授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种基于视频的海浪场景生成方法,该方法首先根据视频流体纹理特征,计算流体表面的高度场;其次,根据流体表面高度场的结果,利用高度分层的方法定位得到海浪的位置;为了进一步分析海浪的每一个浪峰,使用二维正态分布函数对海浪高度进行拟合;然后,对拟合出的浪峰使用kmeans方法进行聚类,接着,利用聚类的结果将视频流体区域最后利用聚类结果,使用图论方法选取类区域生成海浪场景。本发明具有简单、快速、方便的特点,并且能够根据需求改变生成场景的大小,所生成的场景符合真实感和实时性的需求。

权利要求书

权利要求书
1.  一种基于视频的海浪场景生成方法,其特征在于该方法包括:
(1)流体表面高度场的计算;
(2)海浪区域的识别;
(3)海浪区域中浪峰的拟合;
(4)浪峰拟合结果的kmeans聚类;
(5)浪峰类区域的选取过程;
经过以上步骤将选取的类拼接到一定大小的场景中去,计算得到生成后的大场景;选取的类的个数,根据场景的规模而定;其中:
所述海浪区域中浪峰的拟合和浪峰类区域的选取过程,利用流体运动的物理规律生成具有真实感的海浪场景;
所述流体表面高度场的计算:
先利用明暗度恢复形状方法计算流体表面的法向量,再使用Stokes模型计算流体表面高度;
首先,使用下述公式进行计算流体表面粒子法向量:
Is=ksIpscosn(NT·H)---(1)]]>
式中Is为镜面反射的光强;Ips为入射光强,ks为物体表面的镜面反射系数,n为常数,与物体表面光滑度有关;N为入射方向的单位法向量,H为在理想镜面情况下,观察者方向的法向量;
利用光的反射定律,定义光源的方向为N=(0,0,1)T,由于H是一个单位向量,式(1)中的NTH就为hz,即H在Z轴方向的分量,使用式(1)计算得到hz;最后根据计算得到的hz,利用光源调色板的方法计算出流体表面的高度场;
所述海浪区域的识别:
首先将流体表面粒子按高度分层,再判断连通分量最多的那一层,使用直线的最小二乘法进行拟合,最后得到海浪的区域;
其中:判断连通分量为区域生长算法,首先选取分层中的某一个粒子点,判断其邻近的位置有无存在的粒子,如果有,则将其视为第一个粒子点的邻近粒子;连通分量定义为,在一个特定连通分量包含的区域中,所有的粒子点都互为邻近粒子;
所述海浪区域中浪峰的拟合:
首先在一个海浪区域内,选取高度最高的粒子点并标记其为已选取粒子点,以该粒子点为中心,利用二维正态分布函数迭代计算并拟合它的周围区域,其中分布函数表示为:
hz=12πσ2exp(-(x-μx)2+(y-μy)22σ2)---(2)]]>
式中μx,μy分别为粒子点所在位置点的坐标值,x,y的取值范围为S,即x,y∈(μx,y-3σ,μx,y+3σ);σ为区域S中包含粒子点的方差;
使用迭代的方法计算出有效区域的σ的大小,为了减少计算σ的迭代次数,对S中最远两点距离的一半作为σ的初始值,即
σ=max{Dab}2---(3)]]>式中Dab表示S中两不同点a,b之间的距离;
根据统计学理论,使用极大似然估计法来估计参数σ,并且使用水花点的重心作为μx和μy的估计量,即
σ^=Σk∈A(Lk-La)na---(4)]]>式中,na表示区域S内点的数量,Lk表示第k个点的重建高度;La表示na个点的高度的均值;根据“3σ法则”,即正态变量的取值范围在(-∞,∞)时,其值几乎都落在(μ-3σ,μ+3σ)的区间内,因此,取A的范围为(μx,y-3σ,μx,y+3σ)的区间;
为了精确恢复浪峰的大小,利用下式迭代求得最终的σ值;
σi=σi-1+Δσi-1---(5)]]>式中Δσi-1为与σ的误差,表示为
Δσi=η(σ^i-σi)---(6)]]>式中η为松弛量,η∈(0,1];
接着标记完成区域中的粒子点为已选取,循环选取未被选取粒子点中高度最大值点,直到区域中所有粒子点都被选取过;
浪峰的拟合过程如下:
a)利用表面高度确定浪峰中心点粒子;
b)使用极大似然估计的方法估计水花局部区域的σ;
c)使用迭代的方法修正σ的值;
d)循环执行步骤a)直到区域中粒子全被选取过;
所述浪峰拟合结果的kmeans聚类为:
以浪峰拟合的结果为元素,使用kmeans方法聚类;首先,定义聚类数k为k≤其中n为浪峰的数量;接着,计算距离代价函数,距离代价函数由F(k)表示,由下式计算
F(k)=Σi=1k||mi-ma||+Σi=1kΣx∈Ci||x-mi||-ηΣi=1k|hi-ha|---(7)]]>其中,ma和mi是输入样本和类数的均值,x是类Ci的基本元素;ha和h是同一个类i中,高度场样本的均值;η是附加项的权重;最后使用
η=max(L,W)ha---(8)]]>计算η,其中L和W是输入图像的长和宽,通过计算F(k)的最小值得出浪峰聚类数k;
所述浪峰类区域的选取过程:
使用类内高度差σ作为类的固有属性,而不同类的σ差异视为类间的距离,使用最小生成树算法将各个类生成一个树的结构,并且使用如下步骤选取类;
a)随机选取树中的节点作为初始类;
b)随机选取初始类连接的节点类;
c)如果步骤b)选取的节点不是一个叶子节点,执行步骤b);否则选取离该节点类间距离最近的节点;
d)判断选取的节点是否是叶子节点,如果是,随机选取节点,执行步骤c)选取节点的相连的节点,如果不是执行步骤b)。

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一种 基于 视频 海浪 场景 生成 方法
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