CN111523187B - 一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，通过设定虚拟植物生长模型的参数，构建基于植物拓扑结构的描述框架，生成植物的三维结构，比较三维模型与输入模型之间的相似度，评价参数的质量，采用粒子群优化算法对参数进行不断改进，得到最优结果，并利用最优参数生成三维模型，实现植物模型的三维重建。本发明的虚拟植物生长模型描述框架可以统一对植物的拓扑结构进行描述，利用基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，可以应用于对指定植物模型进行三维重建，得到不同形态的同类植物。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，该方法适用于根据给定植物生成不同形态的同类植物。
技术背景
植物模型在诸多领域都有广泛的用途。比如，它可用于三维动画的制作、电子游戏中虚拟场景的生成、影视特效与广告创意的制作、辅助城市管理与规划等。因此，如何对植物模型进行三维重建具有重要的实用价值。
植物是多数自然场景建模中必不可少的环境因素。大规模场景中需要形态各异的树木。如何根据已有的植物生成多个形态不同的同类植物，已经成为植物建模领域亟需解决的问题。为已知植物逆向推断其生长模型的工作迎来巨大挑战。因此，研究虚拟植物生长模型的参数提取方法具有重要意义。
发明内容
为了对植物模型进行三维重建，本发明提出一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，设定虚拟植物生长模型的参数，构建基于植物拓扑结构的描述框架，利用计算机图形学生成植物的三维结构，通过比较三维模型与输入模型之间的相似度，评价参数的质量，采用粒子群优化算法对参数进行不断改进，得到最优结果，并利用最优参数生成三维模型，实现植物模型的三维重建。
本发明为了解决上述技术问题提供的技术方案为：
一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，所述方法包括以下步骤：
1)结合植物的拓扑结构，设定了8个通用参数；
2)设置候选解个数，在参数空间均匀初始化每组解；
3)构建基于拓扑结构的单轴和合轴植物的描述框架，利用计算机图形学生成每组参数对应的植物的三维结构，计算该模型与输入模型之间的相似度；
4)采用粒子群优化算法对候选参数进行不断改进，选取改进之后最优的一组参数作为提取结果；
5)对其进行图形化，完成给定输入模型的三维重建。
进一步，所述步骤1)中，设定参数的过程为：设定一级侧枝的高度系数zr、主轴的节间长度系数xr、一级侧枝的节间长度系数yr、扩散角d、一级分枝角alpha、二级分枝角beta、伸长率lr和加宽率vr，参数空间中的解x表示为：
x＝(zr,xr,yr,d,alpha,beta,lr,vr)T。
再进一步，所述步骤2)包括以下步骤：
(2.1)候选解个数设为n，解的维度为D，单个维度上的最大值为Xmax，最小值为Xmin，粒子间距为Xstep，满足：
由此得到粒子间距Xstep:
(2.2)单个维度上的值x取得的值为：
单个维度上x依次取到以上值可以实现均匀初始化。
更进一步，所述步骤3)包括以下步骤：
(3.1)针对单轴和合轴植物，构建基于拓扑结构的描述框架，使用以上8个参数，控制目标植物的拓扑结构形态；
(3.2)将描述框架结合参数转换为L系统；
(3.3)利用计算机图形学，将L系统渲染为三维植物模型；
(3.4)根据植物形态相似度计算方法，计算生成模型与输入模型之间的相似度作为每组解的适应度值：
fit＝S(T,T0)
其中，S(T,T0)为植物形态相似度。
所述步骤4)的过程为：根据步骤(3.4)计算得出每组解的适应度值，采用粒子群算法对候选解进行更新，经过多次更新之后，选取候选解中适应度值最优的一个解作为参数提取结果。
所述步骤5)的过程为：将提取得到的参数结合步骤(3.2)转换成L系统，利用计算机图形学渲染出三维植物模型。
所述步骤(2.1)中，候选解个数设为n包括如下步骤：
(2.1.1)n的计算由单个维度上划分的数量t决定，由于t为整数，则n计算为：
n＝(t+1)D。
所述步骤(3.1)中，针对单轴和合轴植物，构建基于拓扑结构的描述框架包括如下步骤：
(3.1.1)单轴植物描述框架定义为：
其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽；
(3.1.2)合轴植物描述框架定义为：
类似地，T和Z与单轴植物相同，B、C、D分别表示第一级分枝、第二级分枝、第三及更小级分枝，X和Y分别表示第一级分枝和第二级分枝的节间。
所述步骤(3.2)中，将描述框架结合参数转换为L系统包括如下步骤：
(3.2.1)单轴植物表示为：
其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽，ω为初始状态串，[、]分别代表枝条绘制的开始与结束，！表示以加宽率vr缩小枝条直径，/表示向右转，&表示向下转，F为绘制线段。在其余参数中，zr为一级侧枝的高度系数、xr为主轴的节间长度系数、yr为一级侧枝的节间长度系数、d为扩散角、alpha为一级分枝角、beta为二级分枝角、lr为伸长率、vr为加宽率。
(3.2.2)合轴植物表示为：
其中，T和Z与单轴植物相同，B、C、D分别表示第一级分枝、第二级分枝、第三及更小级分枝，X和Y分别表示第一级分枝和第二级分枝的节间ω为初始状态串，[、]分别代表枝条绘制的开始与结束，！表示以加宽率vr缩小枝条直径，/表示向右转，&表示向下转，F为绘制线段。在其余参数中，zr为一级侧枝的高度系数、xr为主轴的节间长度系数、yr为一级侧枝的节间长度系数、d为扩散角、alpha为一级分枝角、beta为二级分枝角、lr为伸长率、vr为加宽率。
本发明的有益效果表现在：
1)本发明构建了虚拟植物生长模型的描述框架，利用设定的参数，可以统一对植物的拓扑结构进行描述；
2)利用基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，可以用来提取植物模型的参数，从而实现三维重建，生成不同形态的同类植物。
附图说明
图1是本发明的虚拟植物生长模型参数示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参照图1，一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，所述方法包括以下步骤：
1)结合植物的拓扑结构，设定了8个通用参数；
2)设置候选解个数，在参数空间均匀初始化每组解；
3)构建基于拓扑结构的单轴和合轴植物的描述框架，利用计算机图形学生成每组参数对应的植物的三维结构，计算该模型与输入模型之间的相似度；
4)采用粒子群优化算法对候选参数进行不断改进，选取改进之后最优的一组参数作为提取结果；
5)对其进行图形化，完成给定输入模型的三维重建。
进一步，所述步骤1)的过程为：设定一级侧枝的高度系数zr、主轴的节间长度系数xr、一级侧枝的节间长度系数yr、扩散角d、一级分枝角alpha、二级分枝角beta、伸长率lr和加宽率vr。参数空间中的解x表示为：
x＝(zr,xr,yr,d,alpha,beta,lr,vr)T。
所述步骤2)中，设置候选解个数，在参数空间均匀初始化每组解包括以下步骤：
(2.1)候选解个数设为n，解的维度为D，单个维度上的最大值为Xmax，最小值为Xmin，粒子间距为Xstep，满足：
由此得到粒子间距Xstep:
进一步，所述步骤(2.1)中，候选解个数设为n，包括如下步骤：
(2.1.1)n的计算由单个维度上划分的数量t决定，由于t为整数，则n计算为：
n＝(t+1)D
(2.2)单个维度上的值x取得的值为：
单个维度上x依次取到以上值可以实现均匀初始化。
所述步骤3)中，构建植物描述框架，利用计算机图形学生成每组参数对应的植物的三维结构，计算该模型与输入模型之间的相似度包括以下步骤：
(3.1)针对单轴和合轴植物，构建基于拓扑结构的描述框架，使用以上8个参数，控制目标植物的拓扑结构形态，过程如下：
(3.1.1)单轴植物描述框架定义为：
其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽；
(3.1.2)合轴植物描述框架定义为：
类似地，T和Z与单轴植物相同，B、C、D分别表示第一级分枝、第二级分枝、第三及更小级分枝，X和Y分别表示第一级分枝和第二级分枝的节间；
(3.2)将描述框架结合参数转换为L系统，过程如下：
(3.2.1)单轴植物表示为：
其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽，ω为初始状态串，[、]分别代表枝条绘制的开始与结束，！表示以加宽率vr缩小枝条直径，/表示向右转，&表示向下转，F为绘制线段，在其余参数中，zr为一级侧枝的高度系数、xr为主轴的节间长度系数、yr为一级侧枝的节间长度系数、d为扩散角、alpha为一级分枝角、beta为二级分枝角、lr为伸长率、vr为加宽率。
(3.2.2)合轴植物表示为：
其中，T和Z与单轴植物相同，B、C、D分别表示第一级分枝、第二级分枝、第三及更小级分枝，X和Y分别表示第一级分枝和第二级分枝的节间ω为初始状态串，[、]分别代表枝条绘制的开始与结束，！表示以加宽率vr缩小枝条直径，/表示向右转，&表示向下转，F为绘制线段。在其余参数中，zr为一级侧枝的高度系数、xr为主轴的节间长度系数、yr为一级侧枝的节间长度系数、d为扩散角、alpha为一级分枝角、beta为二级分枝角、lr为伸长率、vr为加宽率。
(3.3)利用计算机图形学，将L系统渲染为三维植物模型；
(3.4)根据植物形态相似度计算方法，计算生成模型与输入模型之间的相似度作为每组解的适应度值；
fit＝S(T,T0)
其中，S(T,T0)为植物形态相似度。
所述步骤4)中，采用粒子群优化算法对候选参数进行不断改进，选取改进之后最优的一组参数作为提取结果，过程为：根据步骤(3.4)计算得出每组解的适应度值，采用粒子群算法对候选解进行更新，经过多次更新之后，选取候选解中适应度值最优的一个解作为参数提取结果。
所述步骤5)中，对其进行图形化，完成给定输入模型的三维重建，过程为：将提取得到的参数结合步骤(3.2)转换成L系统，利用计算机图形学渲染出三维植物模型。
本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。
Claims (6)
1.一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)结合植物的拓扑结构，设定了8个通用参数；
2)设置候选解个数，在参数空间均匀初始化每组解；
3)构建基于拓扑结构的单轴和合轴植物的描述框架，利用计算机图形学生成每组参数对应的三维植物模型，计算该三维植物模型与输入模型之间的相似度；
4)采用粒子群优化算法对候选参数进行不断改进，选取改进之后最优的一组参数作为提取结果；
5)对提取结果进行图形化，完成给定输入模型的三维重建；
所述步骤1)中，设定参数的过程为：设定一级侧枝的高度系数zr、主轴的节间长度系数xr、一级侧枝的节间长度系数yr、扩散角d、一级分枝角alpha、二级分枝角beta、伸长率lr和加宽率vr，参数空间中的解x表示为：
x＝(zr,xr,yr,d,alpha,beta,lr,vr)T；
所述步骤3)包括以下步骤：
(3.1)针对单轴和合轴植物，构建基于拓扑结构的描述框架，使用以上8个参数，控制目标植物的拓扑结构形态；
(3.2)将描述框架结合参数转换为L系统；
(3.3)利用计算机图形学，将L系统渲染为三维植物模型；
(3.4)根据植物形态相似度计算方法，计算三维植物模型与输入模型之间的相似度作为每组解的适应度值：
fit＝S(T,T0)
其中，S(T,T0)为植物形态相似度；
所述步骤4)的过程为：根据步骤(3.4)计算得出每组解的适应度值，采用粒子群算法对候选解进行更新，经过多次更新之后，选取候选解中适应度值最优的一个解作为参数提取结果。
2.如权利要求1所述的一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于：所述步骤2)包括以下步骤：
(2.1)候选解个数设为n，解的维度为D，单个维度上的最大值为Xmax，最小值为Xmin，粒子间距为Xstep，满足：
由此得到粒子间距Xstep:
(2.2)单个维度上的值x取得的值为：
单个维度上x依次取到以上值实现均匀初始化。
3.如权利要求1所述的一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于：所述步骤5)的过程为：将提取得到的参数结合步骤(3.2)转换成L系统，利用计算机图形学渲染出三维植物模型。
4.如权利要求2所述的一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于：所述(2.1)中，候选解个数设为n，包括如下步骤：
(2.1.1)n的计算由单个维度上划分的数量t决定，由于t为整数，则n计算为：
n＝(t+1)D。
5.如权利要求1所述的一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于：所述步骤(3.1)中，针对单轴和合轴植物，构建基于拓扑结构的描述框架包括如下步骤：
(3.1.1)单轴植物描述框架定义为：
Template:其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽；
(3.1.2)合轴植物描述框架定义为：
Template:类似地，T和Z与单轴植物相同，B、C、D分别表示第一级分枝、第二级分枝、第三及更小级分枝，X和Y分别表示第一级分枝和第二级分枝的节间。
6.如权利要求1所述的一种基于粒子群的虚拟植物生长模型参数提取方法，其特征在于：所述步骤(3.2)中，将描述框架结合参数转换为L系统包括如下步骤：
(3.2.1)单轴植物表示为：
其中，T表示整株植物，Z表示第一个一级分枝高度以下的主轴部分，A、B、C分别主轴、第一级分枝、第二及更小级分枝，X和Y分别表示主轴和第一级分枝的节间，E表示分枝的顶芽，ω为初始状态串，[、]分别代表枝条绘制的开始与结束，！表示以加宽率vr缩小枝条直径，/表示向右转，&表示向下转，F为绘制线段，在其余参数中，zr为一级侧枝的高度系数、xr为主轴的节间长度系数、yr为一级侧枝的节间长度系数、d为扩散角、alpha为一级分枝角、beta为二级分枝角、lr为伸长率、vr为加宽率；
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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