CN101833787A - 一种基于球b样条的植物叶片建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于球B样条的植物叶片建模方法，包括：对待建模叶片进行叶脉分析，选取待建模叶脉；测量叶片三维形态信息，所述叶片三维形态信息包括：待建模叶脉上至少测量4个特征点位置信息、所述特征点对应的厚度信息和叶边缘特征点的位置信息；根据所述叶片三维形态信息采用插值型球B样条进行叶脉建模；根据所述叶片三维形态信息采用插值型B样条曲面进行叶面建模；将所述叶脉模型与所述叶面模型的特征点位置重合，得到完整的叶片三维模型。本发明的方法具有实时性，可与参数化植物建模相关联，生成的植物叶片三维模型具有较高的真实感。

Description

一种基于球B样条的植物叶片建模方法

技术领域

本发明涉及计算机图形学技术领域，特别涉及一种基于球B样条的植物叶片建模方法。

背景技术

农业是中国国民经济的基础。农业信息化是本世纪农业发展的重要标志，也是农业现代化的重要组成部分。在农业信息化实施过程中，农业通过信息化可以获得倍增效益。信息业可以通过对农业的信息软硬件服务形成农业信息产业，最终形成农业与信息业双赢的良好局面。现代农业在农业生产、流通等各个环节都离不开信息服务，农业信息已经涉及到了农业生产、流通的方方面面，加之信息本身的增效作用，使得农业信息服务的各环节都会有效益产生。

随着农业信息化技术的快速发展，新兴的虚拟现实技术在农业领域也越来越多地得到应用，特别值得一提的是，虚拟农业已经成为我国农业发展的一个重要趋势，虚拟农业不但可以将农业作物数字化，而且还能够为科研者提供方便的交互性操作与观察等，对于推动农业发展有着巨大的作用。

近年来，随着计算机硬件性能的不断提高以及虚拟植物建模、景观设计、游戏等领域的研究不断深入，获得高度真实的植物造型成为可能和必需，同时，植物形态的多样性也吸引了诸多的研究者。正是由于植物叶片具有复杂的生理特征、几何形态和光学特性，因此植物叶片的形态建模和可视化仍然是真实感自然景物模拟中最具挑战的工作之一。

在计算机图形学中，通常用双三次曲面对单个叶面建模。为达到一定的真实感，有研究者通过对叶片模型进行纹理贴图或用光照材质等方法来增加模型的视觉效果，但这些方法往往具有一定的限制，或只能在一定距离处，或只能在一定的视角范围内才具有较好的效果。虽然目前一些方法在虚拟植物模型或计算机视觉研究中得到了应用，但由于大部分方法都针对特定的植物，因此都不可避免地存在推广性的问题，即这些方法都很难适用于其他植物叶片的形态建模。因此，研究一种适合于多数植物叶片的精细建模方法非常有必要。另一方面，叶脉作为叶片的主要组成部分，不仅对叶片起到了形态支撑的作用，而且也是植物中水分和光合作用产物等物质运输的通道，因此，对叶脉进行细致的模拟也有着重要的意义。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是建立具有较高真实感的植物叶片三维模型。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于球B样条的植物叶片建模方法，包括以下步骤：

S1：对待建模叶片进行叶脉分析，选取待建模叶脉；

S2：测量叶片三维形态信息，所述叶片三维形态信息包括：待建模叶脉上至少测量4个特征点位置信息、所述特征点对应的厚度信息和叶边缘特征点的位置信息；

S3：根据所述步骤S2中叶片三维形态信息采用插值型球B样条进行叶脉建模，插值型球B样条公式如下：

$<B>\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,p}\left(t\right)<P_i;r_i>$ i＝1，2...n，t∈[0，1]

控制球的球心P_i为所述叶脉特征点的位置，控制球的直径2r_i为所述叶脉对应特征点处的叶脉厚度，逐条叶脉建模完成后，将所有叶脉模型拼接起来，得到整个叶片的叶脉模型，其中，N_i，p(t)为p次B样条基函数，t为参数，i为求和下标，n为基函数个数；

S4：根据所述叶片三维形态信息利用B样条曲面进行叶面建模，得到叶面模型，所述曲面边界限制在叶边缘，B样条曲面公式如下：

$P(u,w)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,k}\left(u\right)N_{j,l}\left(w\right)P_{\mathrm{ij}};$

S5：将所述叶脉模型与所述叶面模型的特征点位置重合，得到完整的叶片三维模型，其中，N_i，k(u)为k次B样条基函数，i，j为求和下标，m，n分别为两组B样条基函数的个数，u，w为参数，P_ij为叶脉和叶边缘特征点位置。

其中，所述步骤S1中选取的待建模叶脉为主叶脉和次级叶脉，或相对叶片具有3倍以上厚度的叶脉，所述主叶脉为长在叶柄上的叶脉，所述次级叶脉为长在主叶脉上的叶脉。

其中，所述步骤S2包括：

测量前在叶片上选好测量点；

对所述测量点进行标记；

利用三维数字化仪或三维扫描仪逐个测量所述标记的测量点，将所述测量点作为叶片的特征点。

(三)有益效果

本发明的基于球B样条的植物叶片建模方法为植物叶片的精细几何建模提供一种灵活的方法，能够以一种相同的描述方法来生成具有明显叶脉特征的植物叶片三维模型；该方法具有实时性，可与参数化植物建模相关联，生成的植物叶片三维模型具有较高的真实感。

附图说明

图1为本发明的一种基于球B样条的植物叶片建模方法的流程图；

图2为本发明针对某一叶片所确定的叶脉示例图；

图3为本发明实施例对烟草叶片的标记示例图；

图4为本发明实施例所构造的烟草叶脉模型；

图5为本发明实施例所构造的烟草叶片模型；

图6为本发明实施例所构造的精细烟草叶片三维模型；

图7为应用本发明实施例所构造的烟草叶片模型来构造的烟草植株三维模型。

具体实施方式

本发明提出的基于球B样条的植物叶片建模方法，结合附图和实施例说明如下。

如图1所示，本发明的基于球B样条的植物叶片建模方法，包括以下步骤：

步骤S1，对待建模叶片进行叶脉分析，选取待建模叶脉。其中，植物的叶片脉序一般分为网状脉与平行脉两种基本类型，但其叶脉都可以按照生长位置进行分级，次级叶脉的生长点位于上一级叶脉上，如图2所示。待建模叶脉选取主叶脉和次级叶脉，或相对叶片具有一定厚度的叶脉，优选为叶片厚度的3倍以上厚度的叶脉。其中，主叶脉为长在叶柄上的叶脉，次级叶脉为长在主叶脉上的叶脉。

步骤S2，测量叶片主要三维形态信息，测量前在叶片上选好测量点，对所述测量点进行标记，在不损坏叶片的情况下，利用三维数字化仪或三维扫描仪逐个测量所述标记的测量点，将所述测量点作为叶片的特征点。其中，三维形态信息包括：待建模叶脉上测量的特征点位置信息、所述特征点对应的厚度信息和叶边缘特征点的位置信息。根据叶脉形态的复杂程度，每条叶脉上至少测量4个特征点位置信息。

步骤S3，根据所述叶片三维形态信息利用球B样条对逐条叶脉进行建模，所采用的插值型球B样条公式如下：

$<B>\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,p}\left(t\right)<P_i;r_i>$ i＝1，2...n，t∈[0，1]；

插值时控制球的球心P_i为所述叶脉特征点的位置，控制球的直径2r_i为所述叶脉对应特征点处的叶脉厚度，逐条叶脉建模完成后，将所有叶脉模型拼接起来，得到整个叶片的叶脉模型，其中，N_i，p(t)为p次B样条基函数，t为参数，i为求和下标，n为基函数个数；

步骤S4，根据所述叶片三维形态信息利用B样条曲面进行叶面建模，得到叶面模型，插值时，以叶脉特征点和叶边缘点为插值点，曲面边界限制在叶边缘，B样条曲面公式如下：

$P(u,w)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,k}\left(u\right)N_{j,l}\left(w\right)P_{\mathrm{ij}};$

步骤S5，将所述叶脉模型与所述叶面模型的特征点位置重合，得到完整的叶片三维模型，其中，N_i，k(u)为k次B样条基函数，i，j为求和下标，m，n分别为两组B样条基函数的个数，u，w为参数，P_ij为叶脉和叶边缘特征点位置。

实施例1

下面以烟草叶片为实施例进行进一步说明，具体步骤如下：

根据步骤S1，对待建模烟草叶片进行叶脉分析，选取待建模的叶脉。烟草叶脉主要由一条主叶脉和若干条一级次叶脉构成，考虑到烟草叶片的厚度关系，不对二级以下叶脉进行建模。

根据步骤S2，在烟草叶片上选取叶脉测量点和叶边缘测量点，对预测量点进行标记，如图3，借助于FASTSCAN手持式三维扫描仪，测量标记点的位置信息，用游标卡尺测量叶脉标记点的厚度值，将测量信息按照一定格式存入规定格式的模板文件中。这些测量点作为烟草叶脉和叶边缘的特征点。

根据步骤S3，读取模板文件中的叶脉特征点数据(位置和厚度)，采用插值型球B样条对烟草叶脉进行建模，球B样条公式如下：

$<B>\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,p}\left(t\right)<P_i;r_i>$ i＝1，2...n，t∈[0，1]

记一条烟草叶脉上的特征点分别为P₀、P₁、P₂、P₃，相应特征点处的厚度分别为2r₀、2r₁、2r₂、2r₃，根据特征点位置，可求得3次插值型B样条基函数N_0，3(t)，N_1，3(t)，N_2，3(t)，N_3，3(t)(样条曲线相关书中都有)，将参数P₀，P₁，P₂，P₃和r₀，r₁，r₂，r₃以及4个基函数代入到球B样条公式中即可得到烟草叶脉模型。在插值时，球的球心P_i为叶脉特征点的位置，控制球的直径2r_i为对应叶脉特征点处的叶脉厚度，逐条叶脉建模完成后，将其拼接起来，得到整个烟草叶片的叶脉模型，建模后的烟草叶脉模型如图4所示。

根据步骤S4，读取模板文件中的叶脉特征点和叶面特征点数据，以叶脉特征点和叶边缘点为插值点，叶边缘为边界，根据以下B样条曲面公式得到到烟草叶面模型，如图5所示。

$P(u,w)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,k}\left(u\right)N_{j,l}\left(w\right)P_{\mathrm{ij}}$

在插值时，将m×n个控制顶点(特征点作为控制顶点)P_ij(i＝0，1，...，m；j＝0，1，...，n)写成m×n阶矩阵形式，利用每一行的控制顶点可求取一个以u为参数的B样条基函数N_i，k(u)，共得到m个；利用每一列的控制顶点可求取一个以w为参数的B样条基函数N_j，l(w)，共得到n个；将得到的基函数与控制顶点代入公式中，即可得到烟草叶面模型。

根据步骤S5，得到了烟草叶面模型及烟草叶脉模型后，将模型中共同的特征点位置重合，合成得到具有较高真实感的烟草叶片三维模型，如图6所示。图7给出了利用此方法构造的烟草某时期的植株模型。

本发明可以广泛的用于其它不同植物叶片的建模。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (3)

1.一种基于球B样条的植物叶片建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对待建模叶片进行叶脉分析，选取待建模叶脉；

S2：测量叶片三维形态信息，所述叶片三维形态信息包括：待建模叶脉上至少测量4个特征点位置信息、所述特征点对应的厚度信息和叶边缘特征点的位置信息；

S3：根据所述步骤S2中叶片三维形态信息采用插值型球B样条进行叶脉建模，插值型球B样条公式如下：

$<B>\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,p}\left(t\right)<P_i;r_i>$ i＝1，2...n，t∈[0，1]

插值时，控制球的球心P_i为所述叶脉特征点的位置，控制球的直径2r_i为所述叶脉对应特征点处的叶脉厚度，逐条叶脉建模完成后，将所有叶脉模型拼接起来，得到整个叶片的叶脉模型，其中，N_i，p(t)为p次B样条基函数，t为参数，i为求和下标，n为基函数个数；

S4：根据所述叶片三维形态信息采用插值型B样条曲面进行叶面建模，得到叶面模型，插值时以叶脉特征点和叶边缘点为插值点，曲面边界限制在叶边缘，B样条曲面公式如下：

$P(u,w)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{N}_{i,k}\left(u\right)N_{j,l}\left(w\right)P_{\mathrm{ij}};$

S5：将所述叶脉模型与所述叶面模型的特征点位置重合，得到完整的叶片三维模型，其中，N_i，k(u)为k次B样条基函数，i，j为求和下标，m，n分别为两组B样条基函数的个数，u，w为参数，P_ij为叶脉和叶边缘特征点位置。

2.如权利要求1所述的基于球B样条的植物叶片建模方法，其特征在于，所述步骤S1中选取的待建模叶脉为主叶脉和次级叶脉，或相对叶片具有3倍以上厚度的叶脉，所述主叶脉为长在叶柄上的叶脉，所述次级叶脉为长在主叶脉上的叶脉。

3.如权利要求1所述的基于球B样条的植物叶片建模方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

测量前在叶片上选好测量点；

对所述测量点进行标记；

利用三维数字化仪或三维扫描仪逐个测量所述标记的测量点，将所述测量点作为叶片的特征点。

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