CN101950428A - 一种基于地形高程值的纹理合成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于地形高程值的纹理合成方法，其包括步骤：1)获取原始纹理图像；2)将地形模型中的采样点按高度划分为n个子集H_i，1≤i≤n，其中i、n均为整数；3)建立侯选纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系；4)获取结果纹理图像中像素点的相关原始纹理图像，对相关原始纹理图像取权值；5)采用加权求和的方法生成结果纹理图像中的各个像素值，完成纹理合成。本发明方法所生成的纹理与地形采样点的高度相关，因此可以动态生成真实反映地形高度属性的纹理信息，应用于动态地形可视化系统中可以绘制出逼真的动态场景。

Description

一种基于地形高程值的纹理合成方法

技术领域

本发明属于计算机图形学中纹理合成的领域，涉及一种基于地形高程值的纹理合成方法。

背景技术

纹理合成技术是近十年来计算机图形学领域的热点技术之一，具体可以分为以下两大类：

1、基于像素的纹理合成。基于像素的纹理合成依据马尔科夫随机过程而产生，是纹理合成领域出现较早的一种技术。这种依赖于随机过程纹理合成算法的速度与合成效果一直是其发展的两个瓶颈。

2、基于片(patch)的纹理合成。基于片的纹理合成是纹理合成领域的主流技术，随着纹理合成技术研究的不断深入，又逐步发展形成表面纹理合成、动态纹理合成以及流指导的纹理合成等一系列新的分支。

虽然纹理合成技术多种多样，但目前专门针对地形的纹理合成技术尚不发达；而且由于针对地形的纹理生成操作的复杂性，大多数针对地形的纹理合成算法的效率都较低，这无疑限制了纹理合成技术在对实时性和交互性要求较高的地形可视化系统中的应用。

在动态的地形可视化系统中，由于地形的拓扑结构和相关的属性会在运行时根据实际情况发生变化，在编译时无法确定具体的地形变化方式，因此只有在运行时根据地形发生变化以后的采样点信息动态生成与当前地形模型相匹配的纹理图像，才能满足真实感的纹理映射要求，渲染出逼真的地形场景。

发明内容

本发明提出一种基于地形高程值的纹理合成方法，以地形中采样点的高度值为依据，可以根据地形高度的变化实时生成与地形高度相匹配的纹理信息，在效率与真实感方面都符合动态地形可视化系统的要求。

本发明方法的理论依据为：

在现实中，地表的景观往往根据高度的不同而表现出很大的差异，因此，在地形可视化系统中，基于地形采样点高程值的纹理合成技术可以自然地反映出地表纹理根据高度的不同而发生的改变。

另外，在动态地形可视化场景中，由于场景中的物体与地形表面的接触、挤压以及碰撞等原因所造成的地形表面的形变是动态地形场景相比于普通的地形可视化场景而言需要额外建模的部分，比较常见的地表形变模型主要有弹坑、车辙以及脚印等。本发明基于地形高程值的纹理合成方法可以自然地表现各种地表形变模型的真实视觉效果，主要原因有：

A)在地表形变模型生成的过程中，原始地形的拓扑结构与纹理属性发生变化最大的部分往往是模型中高度最低的部分，因此越是高程值小的地表形变区域纹理信息改变越明显。基于地形高程值的纹理合成算法可以很好地表现地表形变模型的这一特性；

B)由于地表形变模型需要加入到原始的地形模型中才能显示地形表面的具体形变，因此只有地表形变模型的纹理信息与原始地形模型的纹理信息之间达到自然的融合与过渡，才可能使生成的动态地形场景具有真实感。基于地形高程值的纹理合成方法通过加权的方式处理属于不同高度区间的纹理信息的平滑过渡，避免了明显的纹理跳跃现象的产生。

为了叙述方便，将输入的各个原始纹理图像称为侯选纹理图像；将最终合成的纹理图像称为结果纹理图像。所述原始纹理图像是一张张大小相同的图像，图像的大小可以根据地形模型覆盖面积的大小调整，所有原始纹理图像都是事先存储在计算机磁盘上。

为了实现本发明的上述目的，采用的技术方案概述如下：

一种基于地形高程值的纹理合成方法，包括步骤：

1)获取原始纹理图像；

2)将地形模型中的采样点按高度划分为n个子集H_i，1≤i≤n，其中i、n均为整数；

3)建立原始纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系；

4)获取结果纹理图像中像素点的相关原始纹理图像，对相关原始纹理图像取权值；

5)采用加权求和的方法生成结果纹理图像中的各个像素值，完成纹理合成。

所述步骤1)原始纹理图像为事先存储在计算机磁盘上大小相同的图像。

所述步骤2)子集的划分为首先获取地形中所有采样点的高度的最大值h_max和最小值h_min的差值，然后将这个差值平均分成n个区间，每个区间的长度为

所有区间中最小的左值为h_min，最大的右值为h_max。

采用如下公式表示每个子集：

其中，h_p(x，z)为水平面坐标为(x，z)的地形采样点的高度，h_min和h_max分别为所有地形采样点高度值中的最小值和最大值，L_i和L_i+1都是采样点子集的边界值，K为各采样点子集的间隔，I_max为地形采样点的水平坐标的最大值。

所述步骤3)侯选纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系为：每个采样点子集的边界值只对应一个侯选纹理图像，而每个侯选纹理图像对应零个、一个或多个采样点子集的边界值。

所述步骤4)结果图像中像素点的相关纹理图像是指与该像素点对应的地形采样点所在的子集的边界值所对应的原始纹理图像。

所述步骤4)相关原始纹理的权值ω_a和ω_b分别为：

${\mathrm{\ω}}_a=\frac{h_{p(x,z)}-L_i}{K}$

h_p(x，z)为水平面坐标为(x，z)的地形采样点的高度，L_i和L_i+1是采样点子集的边界值。

所述步骤5)采用如下公式生成结果纹理图像中像素点P(x，z)的值：

相关纹理图像T_a和T_b中在(x，z)处的像素值分别为T_a(x，z)和T_b(x，z)。

与现有技术相比，本发明方法具有的有益技术效果有：

本发明方法所生成的纹理与地形采样点的高度相关，因此可以动态生成真实反映地形高度属性的纹理信息，应用于动态地形可视化系统中可以绘制出逼真的动态场景。

附图说明

图1为地形模型示意图；

图2为侯选纹理图像与采样点子集边界值映射关系示意图；

图3为基于地形高程值的纹理合成算法框架图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明做进一步的说明。

a)地形采样点子集

根据实际需要将地形模型中的采样点按高度划分为n个子集H_i(1≤i≤n)，采样点是从地形模型上得到的(地形模型如图1所示)，首先获取地形中所有采样点的高度的最大值h_max和最小值h_min的差值，然后将这个差值平均分成n个区间，每个区间的长度为所有区间中最小的左值为h_min，最大的右值为h_max(采样区间最小的左值就是采样点高度值中的最小值)。例如，若地形采样点中最大的高度是256，最小的高度是0，则其差值是256-0＝256。如果设定n＝4(将高度值划分为4个区间)，则256/4＝64，即每个区间的长度为64，换句话说，就是将所有的采样点按高度不同分别分到[0，64]，[64，128]，[128，192]和[192，256]这四个区间中。

如图1中地形模型中所有三角形的各个顶点坐标(x，y，z)的三个分量中，x和z是该顶点的位置坐标，y就是该顶点的高度坐标。其中每个子集的定义为：

其中，h_p(x，z)为水平面坐标为(x，z)的地形采样点的高度，h_min和h_max分别为所有地形采样点高度值中的最小值和最大值，L_i和L_i+1都是采样点子集的边界值，K为各采样点子集的间隔，I_max为地形采样点的水平坐标的最大值。

b)侯选纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系

为了使合成的纹理图像根据地形模型采样点的高程值不同而发生变化，可以在侯选纹理图像与采样点子集的边界值之间建立映射关系，规定在具体的高度范围内纹理图像中各个像素点的取值范围。

设采样点子集的边界值为L_i(L_i∈[h_min，h_max]，1≤i≤n+1)，侯选纹理图像为T_j(j≥1)，则L_i与T_j的映射关系是(如图2所示)：

对每个L_i，有且只有一个T_j与之对应；

对每个T_j，有0个，1个或者多个L_i与之对应。

为了后文叙述方便，给出结果纹理图像中与水平面坐标为(x，z)的采样点相对应的像素点P(x，z)的相关纹理图像的定义：

定义1：若h_p(x，z)为与结果纹理图像中像素点P(x，z)相对应的地形采样点的高度值，且h_p(x，z)∈[L_i，L_i+1]，(1≤i≤n)，且h_p(x，z)的采样点子集边界值L_i和L_i+1对应的侯选纹理图像分别为T_a和T_b，则T_a和T_b为P(x，z)的相关纹理图像。

c)相关侯选纹理图像的权值

为了使结果纹理图像中位于不同侯选纹理图像的边界处的像素点的取值可以融合不同候选纹理图像的信息，采用加权求和的方法生成结果纹理图像中的各个像素值，因此，各个侯选纹理的权值的优劣决定了纹理合成结果的好坏。

对结果纹理图像中的任意像素P(x，z)，其取值依赖且仅依赖于其相关纹理。设P(x，z)的相关纹理为T_a和T_b，则T_a和T_b在计算像素P(x，z)的取值时的权值ω_a和ω_b分别为：

${\mathrm{\ω}}_a=\frac{h_{p(x,z)}-L_i}{K}$

${\mathrm{\ω}}_b=\frac{L_{i+1}-h_{p(x,z)}}{K}$

等式中所涉及的各个变量在前文中都有描述，在此不再赘述。

d)合成纹理图像中的像素值

根据侯选纹理图像中的像素值以及各个相关侯选纹理图像的权值，可以获得结果纹理图像中各个像素的取值。

在结果纹理图像中，每个像素点P(x，z)的取值仅与其相关纹理图像T_a和T_b有关。设T_a和T_b中在(x，z)处的像素值分别为T_a(x，z)和T_b(x，z)，则P(x，z)的取值为：

$P(x,z)={\mathrm{\ω}}_a\·T_a(x,z)+{\mathrm{\ω}}_b\·T_b(x,z)$

$=\frac{h_{p(x,z)}-L_i}{K}\·T_a(x,z)+\frac{L_{i+1}-h_{p(x,z)}}{K}\·T_b(x,z)$

通过遍历整个结果纹理图像，计算其每个像素点的取值，即可获得与地形模型相匹配的基于该模型采样点高程值的纹理图像。

1.具体算法

基于地形高程值的纹理合成算法框架图如图3所示。

输入：侯选纹理图像数组candidate_tex和地形采样点高程值数组hp。

算法伪代码：

Generate_texture(TEXTURE**candidate_tex，float*hp)

{

  将地形数据根据高度hp划分为不同的子集H_i；

  建立candidate_tex数组中各元素与H_i各个边界点之间的映射关系；

  for(结果纹理图像中的每个像素P(x，z))

  {

      获取与该像素相对应的地形采样点的高度hp(x，z)；

      获取高度为hp(x，z)的采样点所属的子集H_i；

      根据H_i的边界值与candidate_tex中元素的对应关系确定P(x，z)的相关纹理图像；

      计算P(x，z)的相关纹理图像的权值；

      计算P(x，z)的值；

  }

}

纹理生成作为动态地形可视化系统中的关键模块，对系统的渲染效果与性能产生重要影响。基于地形高程值的纹理合成算法将输入的纹理图像的像素值与地形采样点的高度值相关联，可以在运行时动态生成与地形高程值相匹配的纹理图像，增强了地形可视化系统的渲染真实感。

Claims (8)

1.一种基于地形高程值的纹理合成方法，包括步骤：

1)获取原始纹理图像；

2)将地形模型中的采样点按高度划分为n个子集H_i，1≤i≤n，其中i、n均为整数；

3)建立原始纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系；

4)获取结果纹理图像中像素点的相关原始纹理图像，对相关原始纹理图像取权值；

5)采用加权求和的方法生成结果纹理图像中的各个像素值，完成纹理合成。

2.如权利要求1所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤1)原始纹理图像为事先存储在计算机磁盘上大小相同的图像。

3.如权利要求1所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤2)子集的划分为：首先获取地形中所有采样点的高度的最大值h_max和最小值h_min的差值，然后将这个差值平均分成n个区间，每个区间的长度为

所有区间中最小的左值为h_min，最大的右值为h_max。

4.如权利要求3所述的纹理合成方法，其特征在于，采用如下公式表示每个子集：

其中，h_p(x，z)为水平面坐标为(x，z)的地形采样点的高度，h_min和h_max分别为所有地形采样点高度值中的最小值和最大值，L_i和L_i+1都是采样点子集的边界值，K为各采样点子集的间隔，I_max为地形采样点的水平坐标的最大值。

5.如权利要求1所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤3)原始纹理图像与采样点子集边界值之间的映射关系为：每个采样点子集的边界值只对应一个原始纹理图像，而每个原始纹理图像对应零个、一个或多个采样点子集的边界值。

6.如权利要求1所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤4)结果图像中像素点的相关纹理图像是指与该像素点对应的地形采样点所在的子集的边界值所对应的原始纹理图像。

7.如权利要求1或4所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤4)相关原始纹理的权值ω_a和ω_b分别为：

${\mathrm{\ω}}_a=\frac{h_{p(x,z)}-L_i}{K}$

h_p(x，z)为水平面坐标为(x，z)的地形采样点的高度，L_i和L_i+1是采样点子集的边界值。

8.如权利要求1所述的纹理合成方法，其特征在于，所述步骤5)采用如下公式生成结果纹理图像中像素点P(x，z)的值：

相关纹理图像T_a和T_b中在(x，z)处的像素值分别为T_a(x，z)和T_b(x，z)。

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