[发明专利]一种基于Pipe模型的树的生长模拟算法

摘要

本发明公开了一种基于Pipe模型的树的生长模拟算法，包括如下步骤：第一步，从输入的网格模型中使用迭代聚集顶点得到树的骨骼模型，然后将根节点开始的边的等级设为1，使用BFS算法将每个角度与自己接近的儿子边的等级设为与自己相同，其他的儿子边等级设为本条边等级加一；第二步，改进后算法，第三步，对于用户任意输入时间t，按照上述公式使用BFS算法建立出t时刻树的每条边的位置，方向及粗细信息，将信息整合生成三位网格数据，并使用3d渲染引擎实时显示出来。本发明使树的生长模型变得平滑。

主权项

一种基于Pipe模型的树的生长模拟算法，其特征在于包括如下步骤：第一步，从输入的网格模型中使用迭代聚集顶点得到树的骨骼模型，然后将根节点开始的边的等级设为1，使用BFS算法将每个角度与自己接近的儿子边的等级设为与自己相同，其他的儿子边等级设为本条边等级加一；第二步，对于每一枝干使用下述公式设定其增长速率：$\begin{array}{cc}{\mathrm{\υ}}_g=\frac{{\mathrm{\Σ}}_i{l}_i}{t_{\max }-t_{\mathrm{start}}}& t_{\mathrm{start}}=\left\{\begin{array}{cc}0& g=1\\ {\mathrm{\Σ}}_p\frac{l_p}{v_p}& g\≠1\end{array}\right.\end{array}$这个枝干在t时刻的长度由下述公式定义：l(t)＝υ_g·(t‑t_start).对每一个边，使用下述公式设定其调度变化速率：${\mathrm{\υ}}_{\mathrm{\α}}=\frac{{\mathrm{\α}}_i-{\mathrm{\α}}_{\mathrm{init}}}{\mathrm{\Δt}}$其在t时刻与其父亲边的夹角为：α(t)＝(t‑t_start)*v_α对于每个边，使用下述公式设定其半径变化参数：$\begin{array}{cc}{b}_p=\frac{1}{r_p^u}{\mathrm{\Σ}}_i{r}_i^u& u=2.5.\end{array}$其在任意时刻半径的值为$\begin{array}{cc}{r}_p={\left(\frac{\mathrm{\Σ}{r}_i^u}{b_p}\right)}^{1/u}& r_{\mathrm{ter}\min \mathrm{al}}=r_{\mathrm{avg}}\end{array}$对于改进后的算法，应使$r_{\mathrm{ter}\min \mathrm{al}}=r_{\mathrm{avg}}*\sqrt{\frac{t-t_{\mathrm{start}}}{t_{\max }-t_{\mathrm{start}}}}$第三步，对于用户任意输入时间t，按照上述公式使用BFS算法建立出t时刻树的每条边的位置，方向及粗细信息，将信息整合生成三位网格数据，并使用3d渲染引擎实时显示出来。