覃海寧
摘 要:在對虛擬現實人物進行視景重構和三維重建中,為了提高虛擬人物圖形生成的逼真性,需要結合圖形與圖像處理方法進行虛擬人物圖形的三維跟蹤渲染和重構,文章提出一種基于真實感約束的VR虛擬人物圖形生成方法,采用圖像邊緣輪廓檢測和紋理跟蹤渲染方法進行虛擬人物圖像采集和視景生成,并結合小波降噪方法對虛擬人物圖形進行降噪濾波處理,提高人物圖形成像的逼真度。在重構的像素特征空間中進行信息融合,為了提高VR成像的真實感,文章采用自適應紋理映射技術進行虛擬人物圖形的跟蹤渲染,將像素值加到三維實體模型上,生成具有真實感的VR虛擬人物圖形。仿真結果表明,采用該方法進行VR虛擬人物圖形生成的逼真度較好,輸出圖形的峰值信噪比較高,說明VR成像的質量較好,性能優(yōu)于傳統方法。
關鍵詞:真實感約束;虛擬現實;虛擬人物圖形;成像
虛擬現實(Virtual Reality,VR)技術是采用視景仿真和靈境成像技術進行圖形和圖像虛擬重構的圖像處理方式,通過虛擬現實成像,可以模擬生成各種場景下的視景仿真場景,并應用在三維成像系統中,實現大場景的環(huán)境模擬和重構。VR成像技術視景仿真技術將在軍事演習、游戲開發(fā)以及航空航天模擬等領域具有重要的應用價值,研究基于VR成像的虛擬圖像生成技術具有重要意義,相關的圖像與圖形處理方法研究受到人們的極大重視[1]。
在進行VR成像設計中,對虛擬人物圖形的生成是難點,因為人物圖形的個體差異性較大,人物的體型特征和表情的差異性豐富,不同虛擬人物圖形生成重構的真實感和逼真度不好,需要進行VR虛擬人物圖形生成方法的改進設計[2-3]。對此,相關的學者進行了研究,并取得了一定的成果。文獻[4]提出一種基于圖像分塊的局部閾值二值化方法進行VR虛擬人物圖形的三維重構,在動態(tài)場景中對人物圖像進行網格區(qū)域分割,在不同透射率下進行人物特征的分塊化模板匹配和二值化分割,提高了人物圖形生成的逼真性和真實感,但該方法受到人物圖形的局部特征擾動干擾性較大,對人物圖形的面部特征重建的逼真度不高;文獻[5]提出一種采用輪廓線優(yōu)化的多通道三維水墨渲染方法進行VR虛擬人物圖形渲染與重構,對虛擬人物內部的輪廓特征進行偏移控制,運用虛擬現實的視景仿真和激光三維掃描技術進行VR成像,重構虛擬人物圖形特征信息,結合圖形水墨渲染提高了虛擬人物成像的逼真度,但該方法的計算復雜度較高,對人物圖形虛擬重構的實時性不好。
針對上述問題,本文提出一種基于真實感約束的VR虛擬人物圖形生成方法。首先采用圖像邊緣輪廓檢測和紋理的跟蹤渲染方法進行虛擬人物圖像采集和視景生成。然后進行圖形的降噪濾波處理,提高人物圖形成像的逼真度。在重構的像素特征空間中進行信息融合,采用自適應紋理映射技術進行虛擬人物圖形的跟蹤渲染,提高圖形生成的真實感和逼真度。最后進行仿真測試,展示了本文方法在實現VR虛擬人物圖形生成方面的優(yōu)越性。
1 虛擬人物圖形采集和視景生成預處理
1.1 原理分析與虛擬人物圖像的邊緣輪廓檢測
為實現高逼真性的虛擬人物圖形采集與生成,采用VR虛擬現實技術進行圖像成像處理,采用圖像邊緣輪廓檢測和紋理的跟蹤渲染方法進行虛擬人物圖像采集和視景生成,采用三維建模軟件,比如MAYA,3DStudio MAX等構建虛擬人物圖形的3D幾何模型[6],采用可視化仿真工具進行圖形的渲染追蹤,實現滿足人體皮膚材質和衣服材質的光影效果。結合多邊形建模、矢量建模和邊緣輪廓檢測方法生成逼真的光線效果,人物圖形的生成還需要大規(guī)模的虛擬場景模型數據庫。采用多層次細節(jié)(Levels of Detail,LOD)、自由度控制(Degree of Freedom Control,DOFC)方法控制圖像生成器,將采集的虛擬人物圖形轉換成Creator所支持的OpenFlight格式,再采用圖像降噪濾波方法提高圖形生成的真實感[7]。
在生成虛擬人物圖形中,提取人物圖形的邊緣輪廓特征,采用二維層次的特征參數提取方法,進行圖形特征的渲染追蹤識別,將多種CAD或動畫軟件模型轉換成圖形生成軟件Creator支持的幀格式,根據圖形渲染結果,輸出VR人物圖形成像結果,根據上述設計原理得到本文構建的VR虛擬人物圖形生成模型的流程如圖1所示。
由圖1得知,對VR虛擬人物圖形生成的首要一步進行圖形的邊緣輪廓檢測,提取人物圖形的邊緣輪廓特征參數,采用基于虛擬現實的三維視景掃描技術,得到虛擬人物圖形VR成像的活動輪廓模型函數表示如下:
3 仿真實驗與結果分析
為了測試本文方法在實現VR虛擬人物圖形生成中的應用性能,進行仿真實驗,仿真環(huán)境的硬件配置是Inter(R) Core(TM)i3-2130. 3.40GHz CPU, 4GB RAM,實驗采用Matlab 7仿真工具編程設計,VR虛擬成像的幾何建模工具采用LightWave3D,采用USGS、NIMA標準數據格式進行仿真模型數據的總線調度,通過矢量數據生成VR虛擬人物圖形成像的仿射不變區(qū)域,再經過的Creator多重渲染,進行人物圖形的表面的紋理、色彩模型的自動放置和匹配,根據圖形模型結構,在Visual C++ 6中進行VR虛擬人物圖形生成的視景仿真,虛擬人物成像的動態(tài)場景的寬度width=12,邊緣像素采樣值為1200 piex*2400piex,模板尺寸參數11×11,圖像的噪聲干擾強度為24 dB,灰度像移值dPPM=0.15ns,塊分割的尺寸s×s分別為:9×9,11×11,亮度誤差系數σ=0.32。根據上述仿真環(huán)境和參數設定,進行VR人物圖形生成仿真實驗,選擇兩組“VR戰(zhàn)士”虛擬人物進行三維重建,得到VR戰(zhàn)士的二值圖像采集結果如圖2所示。
根據圖2的二值圖采集結果,采用圖像邊緣輪廓檢測和紋理的跟蹤渲染方法進行虛擬人物圖像生成,得到虛擬人物圖形的跟蹤渲染結果如圖3所示。
最后,將像素值加到三維實體模型上,生成具有真實感的VR虛擬人物圖形,得到VR虛擬人物圖形生成結果如圖4所示。
分析圖4結果得知,采用本文方法進行VR虛擬人物圖形三維生成,生成圖像具有很好的真實感和逼真度,為了定量測試生成圖形的真實性,圖5給出了采用本文方法和傳統方法對其中一組人物圖形進行虛擬VR重構的輸出峰值信噪比。
分析圖5結果得知,采用本文方法進行VR虛擬人物圖形生成的輸出峰值信噪比較高,說明VR成像的質量較好,性能優(yōu)于傳統方法。表1為不同的生成方法輸出VR虛擬人物圖形的位姿偏移對比,對比可見,本文方法生產人物圖形的精確度較高,位姿偏移量較小,說明了虛擬人物生成方法的準確性。
4 結語
本文研究了VR虛擬人物圖形生成方法,提出一種基于真實感約束的VR虛擬人物圖形生成方法。采用圖像邊緣輪廓檢測和紋理的跟蹤渲染方法進行虛擬人物圖像采集和視景生成。采用小波降噪方法對虛擬人物圖形進行降噪濾波處理,提高人物圖形成像的逼真度。在重構的像素特征空間中進行信息融合,為了提高VR成像的真實感,采用自適應紋理映射技術進行虛擬人物圖形的跟蹤渲染,將像素值加到三維實體模型上,生成具有真實感的VR虛擬人物圖形。研究得知,采用本文方法生成VR虛擬人物圖形的逼真性較好,真實感較強,在視覺效果和指標參數性能表現上都有優(yōu)越性。
[參考文獻]
[1]HU A, ZHANG R, YIN D, et al. Image quality assessment using a SVD-based structural projection[J].Signal Processing: Image Communication, 2014(3):293-302.
[2]ZHONG H, MA K, ZHOU Y. Modified BM 3D algorithm for image denoising using nonlocal centralization prior[J].Signal Processing, 2015(106):342-347.
[3]陳婷婷,阮秋琦.較大尺度運動下的人體特征點跟蹤算法研究[J].信號處理,2014(7):787-803.
[4]張潔玉.基于圖像分塊的局部閾值二值化方法[J].計算機應用,2017(3):827-831.
[5]陳添丁,金煒煒,陳英旦,等.輪廓線優(yōu)化的多通道三維水墨渲染模型[J].電子與信息學報,2015(2):494-498.
[6]郭哲,張艷寧,林增剛.多信息融合的多姿態(tài)三維人臉面部五官標志點定位方法[J].計算機學報,2012(1):163-170.
[7]肖淑蘋,賀毅岳.一種改進的EMD 圖像信號去噪算法[J].現代電子技術,2016(16):91-93.
[8]卞樂,霍冠英,李慶武.基于Curvelet變換和多目標粒子群的混合熵MRI圖像多閾值分割[J].計算機應用,2016(11):3188-3195.
[9]任宏德.基于模擬退火算法優(yōu)化的超分辨率圖像重建[J].激光雜志,2016(2):38-41.
[10]馮思宇,雷印杰,周新志.針對單樣本人臉的三維部分人臉識別[J].計算機工程,2016(9):144-150.