一种参数化三维树木符号模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种参数化三维树木符号模型的构建方法，可用于三维地理场景中树木的三维符号化表达，包括如下步骤：(1)建立树木枝干参数模型；(2)建立树木分枝结构参数模型；(3)建立叶序结构参数模型；(4)建立树叶参数模型。该方法的基础是对树木的视觉形态特征抽象为若干具有共性特征的基本形态要素，并建立相应的数据库；基于该数据库，采用参数化方法将形态要素予以集成和组织，满足树木的共性特征表达以及视觉真实感模拟，具有简单、快捷和直观的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机图形学领域，具体涉及一种参数化三维树木符号模型的构建方法。
技术介绍
现有树木建模的方法大体可以分为两类，分别为基于规则驱动的树木建模方法和基于数据驱动的树木建模方法。(1)基于规则驱动的树木建模方法对于基于规则的方法，一般需要根据复杂的规则和语法作为驱动总则生成树木模型。早在1994年，Prusinkiewicz等就根据L-system的思想开展了一些相关研究，将植物形态规律用语法方式描述其生长规则，并添加了分枝长度比例等信息，初步实现了植物的表示方法。1995年Weber等根据一整套的几何规则生成了颇具真实感的树木模型。1998年DeReffye等也根据植物学知识使用一整套规则来模拟树木。这类方法在模型视觉效果和模型可编辑方面具有优势，不过往往需要研究者具备一定的植物学背景知识，用于构建符合植物生长规律的规则。基于规则的树木建模方法产生的树木模型比较单一，在一定程度上缺乏树木真实感，同时树木形态也不容易控制，若规则迭代控制不好易产生非正常的树木模型。(2)基于数据驱动的树木建模方法对于基于数据的方法，根据输入数据的不同，又可分为基于图像和基于激光点云的方法。基于图像的树木建模方法以拥有单幅或多幅树木图像为前提，采用相应的算法，从图像中的二维特征信息推算相应的三维空间特征信息，最终重构出树木的三维模型。例如，Shlyakter等首先根据多幅图像生成一个可视化的外壳，然后用其来限制基于L-system的树木生长机制。Han等仅用单张图像生成树木模型，通过简单的用户勾勒，即可构建出与图像相似的三维树木枝干结构，不过该方法可重构的树种相当受限。LongQuan等和PingTan等皆使用StructureFromMotion(SFM)恢复相机参数和植物的3D点云，然后使用3D点云重构枝叶。基于图像的建模方法充分利用了树木图像所拥有的丰富信息，所构建的模型也具有较好的真实感，但是该方法也有一定的局限性。基于图像的树木建模方法至少需要10～20张图像作为输入，对于户外的大型树木进行多角度采集图像通常是比较困难的，该方法一般适用于小型的盆栽植物。同时，使用树木的图像时也需要对背景进行分割，建模过程进一步加长。此外，三维激光扫描仪可以精准获取树木的各项信息，包括树木尺寸信息和树木冠幅结构信息，对枝干、树叶等细节部分的表现也十分细致，因此直接通过激光扫描获取的点云数据即可还原树木的骨架形态等信息，进而生成相应的三维树木模型。Xu等人采用激光扫描技术得到稀疏点云实现了半自动的多边形模型重建。Wang等人采用LiDAR系统实现了单株三维树木的全自动建模。然而，树木结构的相互遮挡使得激光扫描仪难以获得树木的完整信息，将直接影响最终的三维树木建模的真实感与视觉效果。此外，该方法建模代价较高，一方面需要专业设备进行数据采集，另一方面所要处理的模型数据量相当大，后期在点云数据处理上为取得较好结果往往需要大量的人工干预。现有的树木建模方法无法同时满足三维树木建模对共性特征建模、参数化建模、多细节层次建模、调参直观化等特殊需求。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术公开了一种参数化三维树木符号模型的构建方法。该方法的基础是对树木的视觉形态特征抽象为若干具有共性特征的基本形态要素，并建立相应的数据库；基于该数据库，采用参数化方法将形态要素予以集成和组织，满足树木的共性特征表达以及视觉真实感模拟，使三维树木符号模型的构建更加简单、快捷和直观。技术方案：本专利技术公开了一种参数化三维树木符号模型的构建方法，可用于三维地理场景中树木的三维符号化表达，参数的设置依赖于形态要素数据库(对树木的视觉形态特征抽象为若干具有共性特征的基本形态要素，基于上述要素所建立的数据库)，包括如下步骤：步骤(1)建立树木枝干参数模型，包括如下步骤：(11)选择柱体或台柱体作为当前枝干的基础图形；(12)从形态要素数据库中选择当前枝干的纹理；(13)设置当前枝干的长度参数和粗细参数；步骤(2)建立树木分枝结构参数模型，所述参数包括：当前分枝的分枝级数、分枝方式、分枝角度和分枝数量，其中分枝方式和分枝角度根据树木的类型从形态要素数据库中选取；步骤(3)建立叶序结构参数模型，包括如下步骤：(31)根据树木类型从形态要素数据库中选择相应的叶序结构，所述叶序结构为互生、对生、轮生、簇生中的一种；(32)根据确定的叶序结构在生长节点处放置叶片；(33)对叶片进行随机旋转；步骤(4)建立树叶参数模型，所述参数包括：参数包括树叶形状、树叶大小、树叶颜色和树叶纹理。真实枝干在生长过程中受遗传基因和外在环境的共同作用，会呈现不同程度的弯曲形态，步骤(2)中还包括枝干的弯曲形态参数，所述弯曲形态参数的计算方法为：其中(x,y,z)为枝干骨架点或生长点弯曲前的坐标，(X,Y,Z)为枝干骨架点或生长点弯曲后的坐标，radius_min和radius_max是当前枝干的顶端半径和底端半径，branch_level是当前枝干的分枝级别，perturbanceIntensity取值范围为[10，100]，取值步长为10，rand(p1,p2)为生成p1-p2之间随机数的函数。分枝级数从树木的主干开始计算，主干的分支级数为0。当树木模型分枝级数取值为3时，既能较好地表达树种形态，又能保证渲染效率，所以优选地，分枝级数取值小于等于3。分枝角度为分枝与母枝之间的夹角，从母枝基部算起第i个生长节点处分枝的分枝角度可以按下式来计算：其中branchingAngle是表征植物形态的分枝角度，根据不同树种而定，一般为形态要素数据库中给定的固定值；angleAttenuationInensity表示角度衰减系数，取值范围为[10，100]，取值步长为10。，N指当前枝干生长节点的数量，i指从枝干基部算起第i个生长节点。优选地，根据形态要素数据库中给定的固定值，分枝角度可以选取30°、45°、60°或90°中的一种。对叶片进行旋转可以使叶片的分布错落有致，优选地，旋转角度为随机取值rand(-10°,10°)。为降低模型的几何复杂度，步骤(4)中树叶的形状采用四边形面片代替，树叶的颜色和纹理采用经预处理的树叶纹理图像填充，根据树木的类型从形态要素数据库中选择相应的纹理。有益效果：与现有技术相比，本专利技术公开的参数化三维树木符号模型的构建方法具有以下优点：1、本专利技术从视觉上将树木形态特征抽象为树形和树叶，结合植物学知识从结构上将树形和树叶转化为对典型树种具有一定普适性的、可建模的树木形态参数，并建立相应的数据库。基于该数据库，采用参数化方法将形态要素予以集成和组织，满足树木的共性特征表达以及视觉真实感模拟，具有简单、快捷和直观的特点。2、对树木分枝划分分枝级别，可以逐级控制进行参数调整，从主干开始，调整主干相关参数取值，待其视觉形态满意之后再设计一级枝干，这样逐级进行枝干系统设计。当枝干系统的视觉形态满意之后，调整树叶相关参数取值进行叶子系统的设计，直至满意。当建立起整个三维树木符号的模型后，观察整体效果是否满意，如果不满意根据具体情况再做调整。这样逐级设计有利于每一级分枝细节的调整，最终生成整体符合要求的树木符号模型。3、采用四边形面片代替树叶形状，可以显著降低模型的几本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种参数化三维树木符号模型的构建方法，其特征在于包括如下步骤：(1)建立树木枝干参数模型；(2)建立树木分枝结构参数模型，所述参数包括：当前分枝的分枝级数、分枝方式、分枝角度和分枝数量；(3)建立叶序结构参数模型；(4)建立树叶参数模型，所述参数包括：参数包括树叶形状、树叶大小、树叶颜色和树叶纹理；其中步骤(1)包括如下步骤：(11)选择柱体或台柱体作为当前枝干的基础图形；(12)从形态要素数据库中选择当前枝干的纹理；(13)设置当前枝干的长度参数和粗细参数；步骤(3)包括如下步骤：(31)根据树木类型从形态要素数据库中选择相应的叶序结构，所述叶序结构为互生、对生、轮生、簇生中的一种；(32)根据确定的叶序结构在生长节点处放置叶片；(33)对叶片进行随机旋转。

【技术特征摘要】
1.一种参数化三维树木符号模型的构建方法，其特征在于包括如下步骤：(1)建立树木枝干参数模型；(2)建立树木分枝结构参数模型，所述参数包括：当前分枝的分枝级数、分枝方式、分枝角度和分枝数量；(3)建立叶序结构参数模型；(4)建立树叶参数模型，所述参数包括：参数包括树叶形状、树叶大小、树叶颜色和树叶纹理；其中步骤(1)包括如下步骤：(11)选择柱体或台柱体作为当前枝干的基础图形；(12)从形态要素数据库中选择当前枝干的纹理；(13)设置当前枝干的长度参数和粗细参数；步骤(3)包括如下步骤：(31)根据树木类型从形态要素数据库中选择相应的叶序结构，所述叶序结构为互生、对生、轮生、簇生中的一种；(32)根据确定的叶序结构在生长节点处放置叶片；(33)对叶片进行随机旋转。2.根据权利要求1所述的参数化三维树木符号模型的构建方法，其特征在于步骤(2)中还包括枝干的弯曲形态参数，所述弯曲形态参数的计算方法为：X=x+rand(seed,2*seed)Y=y+rand(seed,2*seed)Z=zseed=(radius_min+radius_max)*branch_level*perturbanceIntensity]]>其中(x,y,z)为枝干骨架点或生长点弯曲前的坐标，(X,Y,Z)为枝干骨架点或生长点弯曲后的坐标，radius_min和radius_max是当前枝干的顶端...

【专利技术属性】
技术研发人员：佘江峰，李佳祺，郭星辰，谈心，李创，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32