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    重庆时时彩xs公式: 一种基于图像分割的三维模型纹理着色方法.pdf

    关 键 词:
    一种 基于 图像 分割 三维 模型 纹理 着色 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310007033.4

    申请日:

    2013.01.09

    公开号:

    CN103914825A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06T 7/00申请公布日:20140709|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20130109|||公开
    IPC分类号: G06T7/00; G06T15/00(2011.01)I 主分类号: G06T7/00
    申请人: 南京财经大学
    发明人: 伍之昂; 毛波; 曹杰; 方昌健; 刘英卓
    地址: 210003 江苏省南京市鼓楼区铁路北街128号44号信箱
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310007033.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.15|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    纹理数据是三维模型的重要组成部分,对三维模型可视化效果有着重要的影响。但三维模型纹理数据量大,往往成为提高模型可视化速度的瓶颈,本文提出一种基于图像分割的三维模型纹理着色方法,该方通过对三维模型纹理数据的处理,将其三维模型的面分割为具有相似颜色的部分(同色区块),从而省去图像纹理,并大幅降低数据量。此外,基于对相邻的同色区块进行合并操作,生成模型的纹理树,为不同应用场景提供具有不同细节层次的纹理着色方案。本发明将大幅降低了三维模型数据量,并提高三维模型可视化速度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于图像分割的三维模型纹理着色方法,其方法实现过程的特征具体如下:首先采用Meanshift算法对纹理图像进行聚类,简化纹理图像,增强其颜色的连续性与一致性;利用Candy边缘检测方法,处理聚类后的纹理图像,提取纹理图像中的边缘信息;基于纹理边缘信息,对纹理图像进行分割,具体而言通过迭代的检测分割带(边缘或同色区域)将纹理图像自上而下分割为具有相同颜色的部分;最后,自下而上通过合并算法,生成三维模型的纹理树,从而实现多细节纹理。

    2.  根据权利要求书1所描述的基于基于图像分割的三维模型纹理着色方法,其三维纹理预处理采用Meanshift聚类算法,边缘检测采用Candy算法,在边缘检测基础上,本发明提出了一种基于分割带检测的纹理分割方法,该方法利用纹理中的水平或垂直的横贯纹理图像的边缘或同色区域,将纹理图像进行分割,并对分割后的部分迭代进行分割带检测,从而实现自上而下的纹理分割。

    3.  根据权利要求书1所描述的基于图像分割的三维模型纹理着色方法,其特征在于自下而上对分割后的纹理进行着色,并按照其分布与颜色差异进行合并,构造出纹理颜色树,从而在动态可视化过程中实现多细节层次纹理显示。

    4.  根据权利要求书1所描述的基于图像分割的三维模型纹理着色方法,其特征在于用户在访问三维模型时,根据其视点位置,综合考虑视角、视距以及当前用户设备参数,在纹理树上选择相应的节点及其代表的纹理颜色值与区域进行显示。

    说明书

    说明书一种基于图像分割的三维模型纹理着色方法
    一、技术领域
    本发明面向在线三维模型可视化应用,特别对于基于无线的三维模型应用如三维城市模型、三维商品展示等领域,提出一种基于图像分割的三维模型纹理着色方法。该方法利用对纹理图像中分割带的检测,迭代的对纹理图像进行分割,直到每一部分纹理都具有相同的颜色,从而实现对纹理的着色,对分割后的同色纹理,按照分布与颜色差异进行合并,生成纹理树,实现多细节层次的三维模型纹理结构。本发明主要涉及图像处理以及三维可视化领域。
    二、背景技术
    三维模型中纹理数据具有重要作用,对三维模型的视觉效果有着较大的影响,能够大幅提高三维模型的真实性,因此在三维模型中广泛使用。但由于三维纹理多为图像数据,因此其数据量大,并需要大量的计算资源进行处理,因此有必要对三维纹理进行处理以提高可视化效率。三维模型尤其是人造物的三维模型如城市模型以及商品模型等,其纹理数据具有一定的特征,许多纹理图像都包含大量具有相同颜色的区域,例如门窗、家具纹理等,因此本发明针对三维模型纹理,基于图像分割,提出了一种纹理着色方法,通过将纹理图像转换为具有相同颜色的色块,降低纹理数据量,同时利用合并算法,生成纹理树,从而实现三维模型多细节层次纹理结构。
    三、发明内容
    本发明基于三维模型(建筑物模型与三维商品模型等)纹理中具有较多同色区域的特征,提出了一种基于图像分割的纹理着色方法,其具体内容如下:
    1.纹理图像预处理
    Meanshift纹理图像聚类算法。Dorin Comaniciu与Peter Meer在2001年将Meanshift算法应用于图像分割,取得了良好的效果。目前该算法已经广泛应用于图像分割与压缩等领域。因此本发明采用Meanshift算法对三维模型纹理图像进行预处理。
    聚类后的纹理图像将变的平滑,从而适宜进行边缘检测。本发明采用Canny算法进行边缘检测。Canny算法使用4个mask检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。并将原始图像与每个mask所作的卷积都存储起来。对于每个点都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。该算法能够较为准确的检测出纹理数据中的边缘,从而为进一步的纹理分割提供便利。
    2.三维模型纹理分割带检测与分割着色
    纹理图像压缩后,在三维模型可视化过程中需要动态生成多细节层次纹理,本发明从水平和垂直两个方向检测分割带,并对检测到的多个分割带进行选择,从中找出最优分割带(一致性最高,且横穿纹理图像),基于该最优分割带将纹理分为2(分割带为边缘)或3(分割带为区域)部分。之后分别对分割后的纹理部分进行分割带检测操作,直到纹理块小于某设定值或未能检测出分割带。对于不能分割的纹理部分,计算其颜色的平均值,以此对该纹理部分进行着色。
    图1给出了纹理的分割流程,其中Useg为待分割集合,初始值为原纹理图像S0,Rseg为分割结果,初始值为空。首先从Useg集合中取出一个元素S作为当前待分割纹理块(S=Useg.get();Useg.remove(s)),判断S是否具有同色性(S.isSameColor()),如果是,则直接将S放入已分割集合Rseg中,否则,找出S中的最优分割带D,如果D为空,则将S放入Rseg,否则基于D将S分割,并将分割后的结果Nseg全部加入Useg中,判断Useg是否为空,如果空,则结束分割,否则继续对Useg中的内容进行分割。图2给出了一个纹理分割的示例,在分割过程中,逐步生成纹理部分之间的相邻关系图。并基于该相邻关系图逐步生成多细节层次纹理结构。
    3.纹理树的生成
    在纹理切割的过程中,我们获得的纹理块的相邻关系图,如图2所示,其中节点代表纹理块,边代表2个纹理块的相邻关系,边中H表示是水平相邻(图2b中S1与S2),V则表示垂直相邻(图2c中S3与S4)。在纹理块相邻关系图中,迭代选择距离最近(颜色差距最小且具有相同的长或宽)的相邻纹理进行合并,从而生成纹理树,如图3所示。合并S5,S6,S3得到Sa,再与S1合并得到Sb。在动态可视化工程中,则给予该纹理树,能够根据当前用户的视点,动态选择合适的纹理,从而降低纹理数据量,在保证模型显示质量前提下,提高可视化效率。
    四、附图说明
    图1纹理分割流程图
    图2纹理分割示例
    图3纹理树的生成
    五、具体实施方式
    本发明主要用于三维模型可视化领域,提供灵活可配置的多细节层次纹理模型。具体步骤如下:
    步骤1对三维模型纹理数据进行预处理,实施Meanshift聚类与Candy边缘检测;
    步骤2迭代检测纹理数据中的分割带,并对纹理进行分割,直到检测不到分割带或颜色一致,则对该纹理块进行着色,并生成纹理块分布图;
    步骤3基于纹理块分布图对相邻纹理进行合并,生成纹理树;
    步骤4基于纹理树,结合显示设备参数与用户视点位置,选择合适的纹理细节层次,并实现三维可视化。

    关于本文
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