体纹理合成方法、装置与设备制造方法及图纸

本申请提供一种体纹理合成方法、装置与设备，涉及计算机图形学技术领域，其中，该方法包括：对样例图像进行超像素分割；根据超像素分割结果生成矢量图像，矢量图像中包含一系列二维径向基函数RBF实例，每个二维RBF实例包含对应的二维RBF基元和二维RBF基元的位置，二维RBF基元与超像素分割结果中的超像素一一对应，二维RBF基元具有对应的颜色、符号距离函数SDF值和有效范围；根据矢量图像生成RBF体纹理图像，RBF体纹理图像中包括多个体积RBF实例，每个体积RBF实例包含对应的体积RBF基元和体积RBF基元的位置；对RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像。本申请提供的技术方案，可以降低计算和存储开销。

Method, device and equipment of volume texture synthesis

【技术实现步骤摘要】
体纹理合成方法、装置与设备
本申请涉及计算机图形学
，尤其涉及一种体纹理合成方法、装置与设备。
技术介绍
纹理可以为几何表面提供丰富细节，而被广泛地应用于计算机图形学中的各个领域。纹理合成技术是目前获取纹理图像的主要手段，它可以克服传统的纹理映射引起的纹理接缝或纹理扭曲等缺陷。随着二维纹理合成技术逐步趋于成熟，具有超强真实感的三维体纹理合成技术得到了越来越多研究人员的关注。体纹理合成技术可以满足更逼真的真实感需求，同时可以提供纹理的内部信息。目前，大多数体纹理合成方法都是生成光栅体纹理，该方法是根据提供的二维光栅样例图像生成三维的光栅体纹理图像。由于光栅体纹理不便于编辑，且占用大量的存储空间，为此一些学者提出了矢量化技术来解决该问题，该技术是在生成光栅体纹理图像后，将光栅体纹理图像转化为矢量图像。但是，目前的采用矢量化技术进行体纹理合成的方法，其光栅合成过程和矢量化转换过程仍需要大量的计算和存储空间。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供一种体纹理合成方法、装置与设备，用于降低计算和存储开销。第一方面，本申请实施例提供一种体纹理合成方法，包括：对样例图像进行超像素分割；根据超像素分割结果生成矢量图像，所述矢量图像中包含一系列二维径向基函数RBF实例，每个二维RBF实例包含对应的二维RBF基元和所述二维RBF基元的位置，所述二维RBF基元与所述超像素分割结果中的超像素一一对应，所述二维RBF基元具有对应的颜色、符号距离函数SDF值和有效范围，所述二维RBF基元的颜色、SDF值和有效范围均根据对应的超像素生成，所述矢量图像采用RBF确定二维RBF实例的有效范围；根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，所述RBF体纹理图像中包括多个体积RBF实例，每个体积RBF实例包含对应的体积RBF基元和所述体积RBF基元的位置，所述体积RBF基元与所述二维RBF基元对应；对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述对样例图像进行超像素分割，包括：根据所述样例图像对应的SDF图像，采用简单的线性迭代聚类SLIC算法对样例图像进行超像素分割；其中，同一超像素包含的像素的SDF符号相同，所述超像素的尺寸与对应的聚类中心的SDF绝对值呈正相关。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述根据超像素分割结果生成矢量图像，包括：确定超像素分割结果中每个超像素的平均颜色和平均SDF值；根据确定结果生成矢量图像，所述矢量图像中每个二维RBF实例包含的二维RBF基元的颜色和SDF值分别为对应的超像素的平均颜色和平均SDF值，所述二维RBF实例中二维RBF基元的有效范围根据对应的超像素的尺寸确定，所述二维RBF实例中二维RBF基元的位置为对应的超像素的中心位置。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，包括：根据所述矢量图像中的二维RBF基元集生成体积RBF基元集；所述体积RBF基元集中的体积RBF基元与所述二维RBF基元集中的二维RBF基元对应，每个体积RBF基元的颜色和RBF值与对应的二维RBF基元的颜色和RBF值一致，每个体积RBF基元的三维有效范围的半径与对应的二维RBF基元的有效范围的半径一致；根据所述体积RBF基元集生成RBF体纹理图像。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像，包括：对所述RBF体纹理图像中的每个体积RBF实例，确定所述体积RBF实例的平面RBF实例邻居，所述平面RBF实例邻居是所述体积RBF实例的目标邻居范围内的体积RBF实例邻居在三个互相垂直的平面上分别进行等距离投影得到的，所述目标邻居范围是根据矢量图像的平均单环沃洛诺依相邻距离确定的；确定每个所述平面RBF实例邻居在所述矢量图像中的最相似RBF实例；根据各所述最相似RBF实例相对于所述RBF实例进行反投影得到候选体积RBF实例；根据各所述候选体积RBF实例更新所述体积RBF实例；根据预设的纹理能量函数确定全局纹理能量值，若所述全局纹理能量值不符合预设要求则返回执行上述确定所述体积RBF实例的平面RBF实例邻居的步骤，直至所述全局纹理能量值符合预设要求，并将最后一次更新后得到的RBF体纹理图像确定为目标体纹理图像。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述全局纹理能量值是根据所述RBF体纹理图像中每个体积RBF实例的平面RBF实例邻居和最相似RBF实例之间的相对位置差、颜色差和SDF值之差确定的。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述矢量图像和所述目标体积纹理图像中任意位置的RBF纹理的SDF值和颜色通过如下公式进行估计：其中，SDF(p)表示位置p的SDF值，c(p)表示位置p的颜色，Sp表示以p为中心的空间范围，ir表示位于Sp范围内的RBF实例，Φr表示定义了RBF实例的有效范围的RBF，当函数的两个输入符号相同时返回1否则返回0，ri表示RBF有效范围半径的归一化项，k表示归一化因子，c(ir)表示RBF实例ir的颜色。第二方面，本申请实施例提供一种体纹理合成装置，包括：分割模块，用于对样例图像进行超像素分割；矢量图像生成模块，用于根据超像素分割结果生成矢量图像，所述矢量图像中包含一系列二维径向基函数RBF实例，每个二维RBF实例包含对应的二维RBF基元和所述二维RBF基元的位置，所述二维RBF基元与所述超像素分割结果中的超像素一一对应，所述二维RBF基元具有对应的颜色、符号距离函数SDF值和有效范围，所述二维RBF基元的颜色、SDF值和有效范围均根据对应的超像素生成，所述矢量图像采用RBF确定二维RBF实例的有效范围；体纹理图像生成模块，用于根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，所述RBF体纹理图像中包括多个体积RBF实例，每个体积RBF实例包含对应的体积RBF基元和所述体积RBF基元的位置，所述体积RBF基元与所述二维RBF基元对应；纹理优化模块，用于对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像。作为本申请实施例一种可选的实施方式，分割模块具体用于：根据所述样例图像对应的SDF图像，采用简单的线性迭代聚类SLIC算法对样例图像进行超像素分割；其中，同一超像素包含的像素的SDF符号相同，所述超像素的尺寸与对应的聚类中心的SDF绝对值呈正相关。作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述矢量图像生成模块具体用于：确定超像素分割结果中每个超像素的平均颜色和平均SDF值；根据确定结果生成矢量图像，所述矢量图像中每个二维RBF实例包含的二维RBF基元的颜色和SDF值分别为对应的超像素的平均颜色和平均SDF值，所述二维RBF实例中二维RBF基元的有效范围根据对应的超像素的尺寸确定，所述二维RBF实例中二维RBF基元的位置为对应的超像素的中心位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种体纹理合成方法，其特征在于，包括：/n对样例图像进行超像素分割；/n根据超像素分割结果生成矢量图像，所述矢量图像中包含一系列二维径向基函数RBF实例，每个二维RBF实例包含对应的二维RBF基元和所述二维RBF基元的位置，所述二维RBF基元与所述超像素分割结果中的超像素一一对应，所述二维RBF基元具有对应的颜色、符号距离函数SDF值和有效范围，所述二维RBF基元的颜色、SDF值和有效范围均根据对应的超像素生成，所述矢量图像采用RBF确定二维RBF实例的有效范围；/n根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，所述RBF体纹理图像中包括多个体积RBF实例，每个体积RBF实例包含对应的体积RBF基元和所述体积RBF基元的位置，所述体积RBF基元与所述二维RBF基元对应；/n对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种体纹理合成方法，其特征在于，包括：
对样例图像进行超像素分割；
根据超像素分割结果生成矢量图像，所述矢量图像中包含一系列二维径向基函数RBF实例，每个二维RBF实例包含对应的二维RBF基元和所述二维RBF基元的位置，所述二维RBF基元与所述超像素分割结果中的超像素一一对应，所述二维RBF基元具有对应的颜色、符号距离函数SDF值和有效范围，所述二维RBF基元的颜色、SDF值和有效范围均根据对应的超像素生成，所述矢量图像采用RBF确定二维RBF实例的有效范围；
根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，所述RBF体纹理图像中包括多个体积RBF实例，每个体积RBF实例包含对应的体积RBF基元和所述体积RBF基元的位置，所述体积RBF基元与所述二维RBF基元对应；
对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像。


2.根据权利要求1所述的体纹理合成方法，其特征在于，所述对样例图像进行超像素分割，包括：
根据所述样例图像对应的SDF图像，采用简单的线性迭代聚类SLIC算法对样例图像进行超像素分割；其中，同一超像素包含的像素的SDF符号相同，所述超像素的尺寸与对应的聚类中心的SDF绝对值呈正相关。


3.根据权利要求1所述的体纹理合成方法，其特征在于，所述根据超像素分割结果生成矢量图像，包括：
确定超像素分割结果中每个超像素的平均颜色和平均SDF值；
根据确定结果生成矢量图像，所述矢量图像中每个二维RBF实例包含的二维RBF基元的颜色和SDF值分别为对应的超像素的平均颜色和平均SDF值，所述二维RBF实例中二维RBF基元的有效范围根据对应的超像素的尺寸确定，所述二维RBF实例中二维RBF基元的位置为对应的超像素的中心位置。


4.根据权利要求1所述的体纹理合成方法，其特征在于，所述根据所述矢量图像生成RBF体纹理图像，包括：
根据所述矢量图像中的二维RBF基元集生成体积RBF基元集；所述体积RBF基元集中的体积RBF基元与所述二维RBF基元集中的二维RBF基元对应，每个体积RBF基元的颜色和RBF值与对应的二维RBF基元的颜色和RBF值一致，每个体积RBF基元的三维有效范围的半径与对应的二维RBF基元的有效范围的半径一致；
根据所述体积RBF基元集生成RBF体纹理图像。


5.根据权利要求1所述的体纹理合成方法，其特征在于，所述对所述RBF体纹理图像进行纹理优化，生成目标体纹理图像，包括：
对所述RBF体纹理图像中的每个体积RBF实例，确定所述体积RBF实例的平面RBF实例邻居，所述平面RBF实例邻居是所述体积RBF实例的目标邻居范围内的体积RBF实例邻居在三个互相垂直的平面上分别进行等距离投影得到的，所述目标邻居范围是根据矢量图像的平均单环沃洛诺依相邻距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱银玲，孙寅紫，王琼，王平安，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44