[发明专利]一种基于视频驱动的室外树计算机动画生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学领域，更具体的涉及一种基于视频驱动的室外树计算机动画生成方法。

背景技术

树是地球上不可或缺的植物，树的计算机动画在电影特效制作、电脑游戏以及虚拟现实等领域应用广泛。然而，由于树的复杂分支结构和动态属性，在计算机中构建并生成真实感强的动态树存在困难。在计算机图形学领域，前期虽然研究了采用基于图片或基于扫描的激光树点云的方法重建静态树模型，但很少有研究去探索基于树动视频的室外树动态模型。近些年，一些基于物理的动力学模型可用于产生真实感较强的树动画。然而，基于物理学的模型参数调整困难。尽管Diener等和Li等提出了视频驱动的方法来模拟在风中的树动画，但上述方法实现物理参数的提取，也未考虑构建树的动力学模型和物理参数的关系。

计算机生成静态树模型已经被研究将近四十年，但动态树模型的研究起步较晚，始于十九世纪九十年代后期。考虑到本专利的主要目的是基于视频驱动的树动画生成，因此仅讨论基于物理模型的树动画研究工作。

Shinya和Fournier提出了风模型和动态模型以实现树和草在风中的随机运动。Stam拓展了Shinya和Fournier的模型，通过假设整棵树是一套机械系统而非独立的树枝结构，从而能够快速生成树的动画。Sakaguchi和Ohya利用枝条的旋转来模拟树的分枝及变形。Ota等和Habel等提出了光谱方法来生成实时的在风中有独立叶片运动的树动画。为了模拟逼真的风场，Akagi等和Pirk等采用了Navier-Stokes方程式和SPH算法。Diener等通过预计算模型在GPU上加速了树的的动画模拟。胡少军等利用三种基本的状况通过曲梁模型的分析生成了树的动画。尽管上述研究能够生成较为合理的树动画，但未能研究真实世界中某一棵特定树的动画。为实现这一目标，近年来基于数据驱动的动画方法成为新的研究热点。

Sun等在视频中提取出树运动的参数，然后使用提取的参数合成视频中灌木和雪的运动。虽然这一研究没有涉及树的三维动画，但该研究提出了一个非常有趣的关于计算机动画的问题，即通过一段视频获取对象的参数来生成计算机动画。与本文最相近的方法是Diener等和Li等，因为这两种方法均采用树动视频作为树动画的来源。Diener等通过从输入的视频中提取树的二维运动轨迹并映射到三维空间生成树的动画。Li等提出了一个基于概率模型的方法用于生成逼真的树计算机动画。但是上述模型均未考虑提取源自视频的物理参数。Long等使用运动捕获装置来捕获有风条件下的室内树运动，但是运动捕获过程代价高且受限于在室内进行。Wang等使用三个Kinect传感器来捕获软目标的运动(例如小型植物)，并且提供了一种最优化方法用以估算对象的未知参数。然而，测试的对象并未考虑如树一样具有复杂分枝结构的植物。此外，相比于基于视频驱动的方法，Kinect传感器不适合测量室外树的运动。

现有技术中，基于物理的动力学模型可用于产生真实感较强的树动画，但模型参数未知且调整困难；现有的基于视频驱动的方法未考虑提取源自视频的物理参数，也未考虑将视频中提取的参数与动力学模型相结合；基于Kinect传感器的运动捕获方法虽然能够提取小型植物的物理参数，但未考虑具有复杂分枝结构的树模型。

发明内容

本发明实施例提供一种基于视频驱动的室外树计算机动画生成方法，用以解决现有技术中存在的问题。

本发明实施例提供一种基于视频驱动的室外树计算机动画生成方法，包括：

利用树枝图像的点云三维空间信息和二维像素，结合极线约束的交互式编辑技术，进行静态树模型重建；

在重建的静态树模型中分析树枝弯曲悬臂梁的振动模型，通过模态分析法，将树枝弯曲悬臂梁的振动分解为三个占优振动模，通过公式(1)，确定树枝弯曲悬臂梁的动力学方程的时域方程，且通过欧拉法从时域方程中求解三个占优振动模的位移；其中，三个占优振动模的位移中包括：自然频率和阻尼系数；

对树动视频采用L-K光流法和交互式手动选择的半自动跟踪算法跟踪特征点，通过公式(2)，获得采用相对偏转角表示的枝叶运动轨迹；

对枝叶运动轨迹进行快速傅里叶变换，获取变换后频域振幅的最大值；其中，变换后频域振幅的最大值对应的频率为枝叶振动的自然频率；

采用半功率带宽法，通过公式(3)，确定枝叶振动的阻尼系数；

根据三个占优振动模的位移、自然频率和阻尼系数，通过公式(4)，获得三个静态平衡力；根据三个静态平衡力，求解树枝弯曲悬臂梁在外力作用下的静态平衡位置；

所述公式(1)，如下所示：