[发明专利]基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法和装置

说明书

本发明提供了一种基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法和装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括获取地形样本图像和草图；分别对它们进行特征线提取和切割得到样本块、草图特征块；根据草图特征树生成合成顺序；由样本块创建样本块KD树；按照该合成顺序，依次选取各个草图特征块为待合成块；根据样本块KD树查找候选块集合并得到传播块集合；计算候选块集合和传播块集合中各样本块的融合代价，选择融合代价最小的样本块为匹配块；将该匹配块融合到结果图像中，并输出该图像。本发明实施例提供的一种基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法和装置，可以提升地形特征区域合成的速度，提高特征块的匹配精准度，并优化融合效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法和装置。

背景技术

现有的基于样本的地形合成技术的特征区域合成方法中，地形特征区域的合成都是在特征线(包括山脊线和山谷线)提取之后开始进行的。特征线提取完成之后，将分别得到用户草图和地形样本的特征树。地形特征区域合成就是要参照草图对应位置小块的特征，从地形样本中找到与之最匹配的小块复制并放置到结果地形图像中，并实现块之间的融合。

现有的地形特征区域合成算法主要存在以下问题：

第一，匹配代价计算只考察特征块中有特征线分布的部分，对于特征块中大量存在的不含有显著特征的部分未纳入匹配代价计算。第二，合成速度有待提高。地形特征区域合成算法的研究主要为了得到合成效果上的提升，而在合成速度上的提升主要是采用硬件加速的方式进行改进，在算法设计上还有待提出更优的加速方案。第三，融合效果有待进一步提升。尽管研究者对融合算法采取了诸多改进，但是现有的融合算法中依然会出现明显的人工痕迹。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法和装置，可以提升地形特征区域合成的速度，提高地形特征块的匹配精准度，并优化融合效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于传播辅助KD树的地形特征区域合成方法，包括：获取地形样本图像和草图；分别提取该样本图像、该草图的特征线，得到地形样本特征树和草图特征树，根据该地形样本特征树切割地形样本图像得到地形样本块，根据该草图特征树切割草图得到草图特征块；根据该草图特征树生成合成顺序；由该样本块构建样本库，遍历地形样本库并计算各个地形样本块的匹配代价向量，根据该匹配代价向量创建地形样本块KD树；按照上述合成顺序，依次选取各个草图特征块为待合成块；根据地形样本块KD树查找待合成块的候选块集合，并根据与该待合成块相邻的已合成块得到相应的传播块集合；计算该候选块集合和该传播块集合中各个样本块的融合代价，选择融合代价最小的样本块为匹配块；将该匹配块融合到结果地形图像中，并输出该结果地形图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述计算各个地形样本块的匹配代价向量的步骤，包括：利用沃尔什-哈达玛变换对各个地形样本块的高程值向量进行降维处理得到低维高程值向量；计算该地形样本块的偏角向量、特征向量、噪声向量；根据该偏角向量、特征向量、噪声向量和低维高程值向量生成匹配代价向量。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据地形样本块KD树查找待合成块的候选块集合的步骤，包括：计算该待合成块的匹配代价向量；调用KD树搜索算法，以该待合成块的匹配代价向量为输入查找地形样本块KD树，得到与该待合成块距离最近的KD树叶子节点；由该KD树叶子节点中的样本块集合生成该待合成块的候选块集合。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述根据与该待合成块相邻的已合成块得到相应的传播块集合的步骤，包括：搜索与该待合成块相邻的已合成块对应的KD树叶子节点，分别以该候选块集合KD树叶子节点中的各个样本候选块为起点，以该样本特征树的特征曲线为传播方向，得到该候选样本块在该传播方向上相邻的样本块为传播块。