[发明专利]一种基于遥感图像分类的大规模红外地形场景实时渲染方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感图像分类的大规模红外地形场景实时渲染方法，属于红外物理和虚拟现实技术领域。所述方法首先建立地形分类模型；建立简化的地形辐射模型，计算所述各不同地形的地形表面温度值，根据片段着色器将计算所得的各不同地形的地形表面温度值转化为颜色数据并添加红外噪声，实现红外纹理渲染；最后基于cfMMOC模型对大规模地形的红外特性进行实时渲染。本发明的渲染流程基于cfMMOC模型和着色器程序，渲染效率高，能在较低的资源消耗情况下实现对全球地形红外特性的实时渲染。渲染全过程帧率能够稳定在55帧以上，满足实时渲染条件。

技术领域

本发明属于红外物理和虚拟现实技术领域，涉及一种基于遥感图像分类的大规模红外地形场景实时渲染方法，具体涉及一种基于可见光地形遥感图像对大规模地形表面的不同特征进行分类的大规模红外地形场景实时渲染方法。

背景技术

红外成像仿真包括背景成像仿真和目标成像仿真，其中目标成像仿真是指在仿真区域内的感兴趣对象，例如车辆、建筑物等，背景则是除目标以外的场景，任何目标都不能孤立于背景而单独存在，其中大范围地形就是一类非常典型的背景。地形红外特性对于整个红外地形场景来说是非常重要的组成部分。尤其对于红外目标识别、红外隐身这些关心地形红外特性的应用，红外地形场景的准确、实时渲染尤为重要，一般而言满足实时渲染需求需要渲染结果稳定在30帧或以上。实现大规模红外地形场景的实时渲染涉及到传热学、红外物理、模式识别、计算机图形图像等学科，是一个典型的多学科交叉问题。

发明内容

本发明针对现有技术中无法对大规模红外地形场景进行实时渲染的问题，提出一种基于遥感图像分类的大规模红外地形场景实时渲染方法，着重实现大规模地形渲染中的红外特性渲染功能，在保证仿真可信度的前提下提高了渲染稳定性。本发明所述方法首先建立地形分类模型，对可见光大规模地形遥感图像中各不同地形的图像的表面特征进行分类；简化地表辐射模型，由简化的地表辐射模型分别计算各不同地形的地形表面温度值，根据片段着色器(shader)将计算所得的各不同地形的地形表面温度值转化为颜色数据，在颜色数据上叠加红外噪声，实现红外纹理渲染；最后基于核外地形统一渲染框架cfMMOC(Aconsolidated framework of multiresolution management and occlusion cullingfor out-of-core hierarchical terrain rendering)模型对大规模地形的红外特性进行实时渲染。

本发明提供的所述基于遥感图像分类的大规模红外地形场景实时渲染方法，具体包括如下步骤：

步骤一、建立地形分类模型，对可见光大规模地形遥感图像进行分类；

步骤101、获取可见光波段下的大规模地形遥感图像；

步骤102、选取所述大规模地形遥感图像中地表材质特征向量。

根据大规模地形遥感图像中不同地形的表面特征，提取地表材质特征向量，所述的表面特征包括颜色特征和纹理特征，选取颜色特征中色相、饱和度以及明度作为颜色特征向量，选取纹理特征中能量、熵、惯性矩以及标准差作为纹理特征向量。所述地表材质特征向量包括颜色特征向量和纹理特征向量。

步骤103、根据遥感图像中的地表材质特征向量，生成对应的训练图片和标签数据，并选取测试用的测试图片。所述的标签数据是指地形种类，包括裸地、草地、森林、枯林和水体这五种。

步骤104、选取支持向量机作为地形种类判定依据，对训练图片的地表材质特征向量进行分类，并采用测试图片作为训练数据对所述的地形分类模型进行训练建立地形分类模型。将所述的地形分类模型应用到遥感图像，得到全部15个等级的遥感图像的地形分类结果。

步骤二、对地表辐射平衡方程进行简化，得到简化的地表辐射模型；

对所述地表辐射模型进行简化，过程如下：