董 峰，王繼州

(1．黃河科技學院 現(xiàn)代教育技術中心，河南 鄭州450006;2．中原工學院信息商務學院 計算機科學系，河南 鄭州450007)

0 引 言

隨著計算機處理技術的發(fā)展和Vega Prime、Creator 以及VC 等高級編程語言的系統(tǒng)化和功能化實現(xiàn)，虛擬視景仿真技術得到長足發(fā)展，并廣泛應用到軍事領域、艦艇防御領域和科研活動等領域。采用視景仿真技術建立海戰(zhàn)多武器平臺下的艦艇攻擊和防御的視景場景，模擬海戰(zhàn)戰(zhàn)況，在模擬演習的先導技術、效驗技術和分析技術方面發(fā)揮重要作用［1］。

虛擬視景仿真技術日趨成為模擬訓練，推演對抗，演習比賽以及裝備測試的新寵和必須，虛擬視景仿真技術具有訓練成本小，安全可靠性強，費用低廉，可操作性強等特點并在航空航天、虛擬軍用地圖、海戰(zhàn)模擬、效能評估等領域有廣泛應用價值［2－4］。在計算機視覺環(huán)境下建立艦艇防御和攻擊的虛擬場景的重點是對三維虛擬海洋圖像的仿真實驗，傳統(tǒng)的三維虛擬海洋視景仿真中在操作進程和虛擬數(shù)據(jù)資源配置中采用單線程設計，無法實現(xiàn)并行處理，三維視景仿真效果不理想，且對天氣等環(huán)境因素不能生成［5］。在對三維海洋視景仿真中，由于艦艇三維環(huán)境的多樣化以及三維視景仿真中在操作進程和虛擬資源配置的處理上，仍然面臨著很多瓶頸問題需要解決。對此，本文提出一種基于海洋拓撲結(jié)構網(wǎng)孔分解的三維虛擬海洋仿真技術并應用在艦艇的被動防御視覺系統(tǒng)中。

1 三維海洋環(huán)境下艦艇的視覺控制模型

構建三維海洋環(huán)境下艦艇的視覺控制模型［6－9］之前，做如下幾點基本假設:

1)水面艦艇為剛體，其外形關于縱平面x1Oy1平面對稱;

2)水面艦艇在虛擬海洋場景中流體動力位置力及阻尼力滿足線性假設;

3)忽略因加工及安裝造成的誤差;

4)近似認為地面坐標系為慣性坐標系;

5)忽略因艦艇尾流引起的質(zhì)量和質(zhì)心位置的變化。

基于上述假設，進行水面艦艇視覺控制模型構建，在以下幾個坐標系中分別建立水面艦艇的視覺控制模型，分別為三維海洋流動速度坐標系Ox3y3z3、水面艦艇的體坐標系Ox1y1z1、水面艦艇受到攻擊后的彈道坐標系Ox2y2z2、以及地面坐標系。得到水面艦艇的視覺控制模型用控制方程描述為:

式中:θ 為水面艦艇視覺坐標中的速度矢量傾角;?為水面艦艇受到攻擊后的俯仰角;α 為攻角。在橫滾等運動的影響下，產(chǎn)生尾流拖曳，艦艇對稱面Ox1y1上的投影與Ox1軸之間的夾角，設艦艇拖曳體發(fā)射的正弦波信號為:

通過上述描述，得到水面艦艇的速度坐標系Ox3y3z3，水面艦艇的質(zhì)心為坐標系原點O;選取速度矢量V 為Ox3軸;Oy3軸與Ox3軸垂直，且位于水面艦艇縱向?qū)ΨQ面內(nèi)，向上為正;Oz3軸垂直于Ox3y3平面，其方向按右手定則確定。

水面艦艇的體坐標系Ox1y1z1中，體坐標系與水面艦艇固連。水面艦艇的質(zhì)心為坐標原點O，Ox1指向頭部，與水面艦艇的縱軸重合;Oy1向上為正，在縱對稱平面內(nèi);Oz1按右手定則確定。

水面艦艇受到攻擊后的彈道坐標系中Ox2y2z2:水面艦艇的質(zhì)心為坐標系原點;選取水面艦艇質(zhì)心的速度矢量V 為Ox2軸;Oy2軸在一個鉛垂平面內(nèi)，且這個平面包含速度矢量，向上為正;Oz2軸按照右手定則確定。

地面坐標系Axyz 中:地面坐標系Axyz 是一種與地球進行固連的坐標系。水面艦艇質(zhì)心在地面上的投影作為坐標系的原點，Ay 軸與地面垂直，向上為正;Ax 以發(fā)射方向為正;Az 軸按右手定則確定。通過上述設計，構建了視覺控制模型，為進行三維虛擬海洋圖像下的艦艇視覺控制仿真奠定控制模型基礎。

2 基于Vega Prime 建立三維虛擬海洋

2.1 三維虛擬海洋的數(shù)據(jù)模擬和圖像處理

在前期基于Creator 進行模型構建的基礎上，結(jié)合國家海洋信息中心，將下載到的* . asc 文件遙感數(shù)據(jù)通過Creator 的Raster to DED 工具轉(zhuǎn)化為所需的DED 數(shù)據(jù)。最后基于Vega Prime 軟件，建立三維虛擬海洋視景仿真系統(tǒng)，軟件平臺選擇上，本文采用Vega Prime 軟件中Marine 海洋模塊提供虛擬海洋環(huán)境視景生成原始模型，采集真實的海底地形和天氣氣候等狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)，進行特效處理，在此之前，需要進行海洋視景仿真的拓撲結(jié)構構建，本文進行高分辨率拓撲生成。提出多分辨率海洋拓撲結(jié)構構建［10］，海洋拓撲結(jié)構如圖1 所示。分別描述為m×n 網(wǎng)絡結(jié)構，其中，網(wǎng)格結(jié)構中的網(wǎng)格單元表示虛擬海洋的模塊子單元。網(wǎng)絡單元和模塊子單元表示為Cell (col，row))，其中col 表示行，row 表文列，每個子單元表示一個虛擬海洋環(huán)境物理子區(qū)域。本文采用LOD (Level of Detail)技術，對網(wǎng)孔進行高分辨變換成像，對海洋拓撲結(jié)構分解的網(wǎng)格單元，物理子區(qū)域、網(wǎng)孔以及網(wǎng)孔節(jié)點和網(wǎng)孔面示意圖如圖1 所示。

圖1 海洋拓撲結(jié)構Fig.1 Marine topology

通過海洋拓撲結(jié)構網(wǎng)孔分解，利用分辨率最高LOD，形成多路徑高分辨率實體環(huán)境對象模型，對對象模型進行多坐標系集合生成，模型層級遞進，構成LOD 高分辨率模型庫。

2.2 三維虛擬海洋的視覺特征提取

采用多線程技術建立三維虛擬海洋模型，主要是針對于傳統(tǒng)的三維視景仿真中在操作進程和虛擬資源配置中采用單線程設計，無法實現(xiàn)并行處理，三維視景仿真效果不理想的問題。對水面采用多路徑高分辨率的大氣粒子散射模型，得到三維虛擬海洋的大氣散射狀態(tài)方程描述為:

其中，A 為等高線作用成分;t(x)為海洋環(huán)境的霧化透射率;J(x)t(x)為圖像位置x 處的傳播函數(shù)。水面圖像信息，將三維虛擬海洋圖像S 分解為正交投影序列，灰度分量為:

其中，點集C ∈S，圖像I 的任一通道中起伏誤差向量Jdark(x)逼近于0，大氣耗散函數(shù)局部子塊區(qū)域內(nèi)滿足:

代入上式得:

視覺特征信息采集公式為:

式中Rt為透射率估計值。通過上述圖像處理，實現(xiàn)三維虛擬海洋的視覺特征提取，應用在艦艇視覺防御系統(tǒng)構建模型中。

3 三維虛擬海洋中艦艇視覺仿真

當艦船在水面運動時，在多線程Mesh 網(wǎng)格中采樣形成歸一化網(wǎng)絡直線，對環(huán)境模型構建實體的每個頂點Z 軸方向進行流線型放大處理，得到水面艦艇防御系統(tǒng)的視覺參數(shù)關系模型如圖2 所示。

圖2 水面艦艇防御系統(tǒng)的視覺參數(shù)關系模型Fig.2 Surface ship defence system visual parameter relation model

結(jié)合在Lynx Prime 面板中需要定義一個海洋艦船MarineShip 的實例，由海洋環(huán)境模擬的真實度很大程度上決定于網(wǎng)格的分辨率設置，在最高分辨率設計方面，取決于生成算法和測試點位置等2 個因素，在此，設定的最高分辨率為32 ×32，LOD 可以分為5 級。

采用多線程生成算法描述如下:在Multigen Terrain 模塊下，在多線程技術引導下，進行模塊化劃分，實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化，海底地形視景高分辨率生成算法描述如下:

pMarine － ＞setSeaState (4);//設置適合的紋理類型

pMarine－ ＞setSurfaceWindSpeed (19.000000f);//設置風速，根據(jù)5 級海況的大致情形設置19.000000f

pMarine－ ＞setDominantWaveDirection (45.00000f);//設置波浪方向為45°

pMarine－ ＞setSignificantWaveHeight (1.828800f );//設置波高為1.828800f

以4 級海況為例，在該面板上設置 Bow Parameter 中的首浪擴散角為10°、干舷系數(shù)4、船首偏移70，浪寬系數(shù)3，基于LOD (Level of Detail)技術，在海洋拓撲結(jié)構中進行分辨率為64 ×64 的多分辨率拓撲，模擬出的三維虛擬海洋效果圖，引入天歷表模型時區(qū)概念，通過創(chuàng)建光源，使視景背景的可見度能隨著環(huán)境變化而改變，光源設置包括位置設置和光照范圍設置。

把三維虛擬海洋圖像仿真應用在艦艇視覺防御系統(tǒng)中，本系統(tǒng)的程序流程如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)實現(xiàn)流程Fig.3 System implementation process

4 仿真結(jié)果與性能分析

為了測試本文在實現(xiàn)三維虛擬海洋圖像仿真和艦艇視覺防御系統(tǒng)應用中的性能，進行仿真實驗。實驗的計算機配置是Inter (R)Core(TM)i3 －2130.3.40 GHz CPU，4 GB RAM。圖形數(shù)據(jù)庫中包括6 000幅圖像，包含多種不同的類別，其中單個類別的圖像數(shù)20 ～180 不等，系統(tǒng)開發(fā)的過程中，需要將相關的信號參量估計算法嵌入到視景仿真過程中，由于現(xiàn)有的大部分算法都是采用Matlab 編程實現(xiàn)，不能被Visual C + + 直接使用，這就需要VC 和Matlab 混合編程來實現(xiàn)。采用本文設計的算法進行三維虛擬海洋的圖像仿真結(jié)果，并應用到艦艇視覺系統(tǒng)中，得到主界面如圖4 所示。

分析圖4 結(jié)果可見，采用本方法進行三維虛擬海洋圖像虛擬像是仿真，能有效實現(xiàn)對不同航行狀態(tài)下的水面艦艇三維虛擬海洋的控制仿真，通過分析三維虛擬海洋，使用Vega Prime 視景仿真平臺的Marine 模塊模擬了三維動態(tài)海洋環(huán)境，在此基礎上進行艦艇視覺下的防御系統(tǒng)視景仿真，得到艦艇直航和轉(zhuǎn)彎是的視景仿真結(jié)果如圖5 和圖6 所示。

圖4 基于三維虛擬海洋圖像仿真的艦艇被動防御系統(tǒng)Fig.4 Image simulation based on 3 d virtual ocean ships passive defense system

圖5 艦艇視覺中的直航效果仿真Fig.5 Ships direct effect of visual simulation

圖6 艦艇轉(zhuǎn)彎視景仿真圖Fig.6 Vessels turning visual simulation diagram

通過上述仿真結(jié)果可見，三維虛擬海洋具有較好的實時視景仿真渲染效果，采用本文方法進行三維虛擬海洋仿真，視點轉(zhuǎn)換和視點控制流暢，儀表和參數(shù)信息顯示準確，實現(xiàn)了三維虛擬海洋和尾流效果的逼真模擬，提高了在三維海洋環(huán)境中實現(xiàn)艦艇視覺仿真的可觀性和可靠性。

5 結(jié) 語

本文提出一種基于海洋拓撲結(jié)構網(wǎng)孔分解的三維虛擬海洋仿真技術并應用在艦艇的被動防御視覺系統(tǒng)中。首先構建三維海洋環(huán)境下艦艇的視覺控制模型，在MPI 的視景仿真渲染工具Vega Prime 中進行海洋三維視景建模，采用海洋拓撲結(jié)構網(wǎng)孔分解算法進行三維虛擬海洋視景仿真方法改進，最后在艦艇防御視覺系統(tǒng)中實現(xiàn)艦艇防御三維視景仿真，實驗結(jié)果表明，采用本文方法，三維虛擬海洋具有較好的實時視景仿真渲染效果，視點轉(zhuǎn)換和視點控制流暢，提高了在三維海洋環(huán)境中實現(xiàn)艦艇視覺仿真的可觀性和可靠性。

［1］李計添，何永強，陳財森，等．一種基于灰度投影算法的車載電子穩(wěn)像方法［J］．紅外技術，2010，32(6):328－332．LI Ji-tian，HE Yong-qiang，CHEN Cai-sen，et al．A kind of vehicle electronic stability like method based on gray projection algorithm［J］．Infrared Technology，2010，32(6):328 －332．

［2］李志丹，和紅杰，尹忠科，等．基于塊結(jié)構稀疏度的自適應圖像修復算法［J］．電子學報，2013，41(3):549 －554．LI Zhi-dan，HE Hong-jie，YI Zhong-ke，et al．Based on sparse block structure adaptive image restoration algorithm［J］．Journal of Electronics，2013，9(3):549 －554．

［3］杜輝．基于小波變換的彩色圖像中快速人臉檢測算法［J］．科技通報，2012，12(28):89 －90．DU Hui．Color image based on wavelet transform in the fast face detection algorithm［J］．Science and Technology，2012，12(28):89 －90．

［4］王俊，朱利．基于圖像匹配－點云融合的建筑物立面三維重建［J］．計算機學報，2012，35(10):2072 －2079．WANG Jun，ZHU Li．Point cloud based on image matching fusion of building facade 3 d reconstruction［J］．Journal of Computers，2012，35(10):2072 －2079．

［5］PARIS S，DURAND F．A fast approximation of the bilateral filter using a signal processing approach［J］．International Journal of Computer Vision，2009，81(1):24 －52．

［6］遲春梅，高峰，王金鶴．考慮環(huán)境參量的多線程高分辨率海洋視景仿真［J］．科技通報，2014，30(6)．CHI Chun-mei，GAO Feng，WANG Jin-he．Considering environment parameter of multithreading high-resolution Marine visual simulation［J］．Bulletion of Science and Technology，2014，30(6)．

［7］XU Zong-ben，Sun Jian．Image inpainting by patch propagation using patch sparsity［J］．IEEE Transaction on Image Processing，2010，19(5):1153 －1165．

［8］羅澤峰，單廣超．基于網(wǎng)絡和虛擬多媒體技術的海戰(zhàn)平臺視景仿真實現(xiàn)［J］．物聯(lián)網(wǎng)技術，2015，5(3):91 －92，94．LUO Ze-feng，SHAN Guang-chao．The naval battle of multimedia technology based on network and virtual visual simulation platform to achieve［J］．Journal of Internet Technology，2015，5(3):91 －92．

［9］趙威．基于魚雷自導的艦船尾流回波模型建立方法［J］．艦船電子工程，2013，33(4):81 －83．ZHAO Wei．Methods based on torpedo homing ship wake echo model［J］．Journal of Ship Electronic Engineering，2013(4):81 －83．

［10］葛立志．基于全彈道控制分析的水下航行器攻擊模型視景仿真［J］．艦船電子工程，2015，35(3):137 －141．GE Li-zhi．Based on the analysis of the trajectory control of underwater vehicle attack model visual simulation［J］．Journal of Electronic Engineering，2015，35(3):137 －141．