[发明专利]一种对复杂叶片的快速简化和绘制方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机图形学与数字农林学相结合的交叉学科领域，涉及一种高效的复杂叶片简化和绘制算法。

背景技术

植物场景的绘制是计算机图形学中一个重要的课题。许多涉及到户外场景的应用，如城市规划，园林设计等，都需要在已有场景中增加植物模型，并对它们进行渲染，以增强绘制结果的真实感。但植物通常具有繁多的几何细节，它们的加入将导致绘制速度下降而达不到实时的要求。因此在保证真实感的前提下如何提高绘制速度是一个关键问题。

为了提高植物场景的绘制速度，人们陆续提出了各种算法。大部分算法采用纹理图像代替原复杂几何模型来加速绘制。典型代表为Rohlf和Helman 1994年采用的广告牌方法(Billboard)。该方法通常在预处理中确定一系列采样视点，在每一个视点方向，对植物体进行绘制，并把绘制结果作为纹理图像保存下来。而在实时绘制时，根据当前视点信息，找到与其最邻近的采样视点，然后对这些采样视点相对应的纹理图像进行插值，插值得到的图像即作为当前视点的渲染结果图像。在所有植物绘制的加速算法中，基于图像的算法绘制速度最快，且绘制时间与植物场景的几何复杂度无关。但是这种方法需要消耗很大的内存来存储纹理图像，并且因为缺少植物的几何信息，绘制近距离植物时真实感和视差效果都较差。图2(a)和图2(b)显示了用此方法绘制森林时的结果图，其中图2(a)为绘制近距离树木的结果，图2(b)为绘制远处树木的结果。另外有人采用点代替三角形来描述在图像空间的投影面积小于一个像素的树叶。这种方法具有很高的绘制效率。但它只适用于远距离植物的绘制；并且它会平滑掉植物的一些尖锐特征，降低绘制结果的真实度；此外离散的点还会破坏植物的拓扑结构。图3(a)和图3(b)分别为Deussen在2002年采用的基于点的方法绘制草地和森林时结果图。最近几年，针对植物，提出了基于多边形的方法。多边形，特别是三角形模型一直是计算机图形学的主流模型，因此人们在面片简化方面研究很深入，提出了很多成熟的层次细节算法，如vertex decimation，edge collapse，vertex clustering等。但由于树木特殊的属性，这些算法通常可以用于树干的简化，对于树叶部分，则会产生错误的结果。为弥补这一缺陷，针对树叶，从2002年起，Remolar等人陆续提出了几种简化算法。其关键步骤称之为叶片合并(leafcollapse)，即用一个新的叶子代替原来的两片叶子(见图4)。通过迭代地进行叶片合并操作，就能不断减少用于表示树叶的多边形的数目，同时保持树冠外形，如图5所示，其中图5(a)为原始模型，图5(b)为使用leaf collapse简化后的模型。但现有的简化算法还存在很多缺陷。主要有三点：(1)只能简化四边形或三角形形状的叶片，简化复杂叶片时会产生错误的结果，缺乏通用性；(2)简化效率很低，简化一棵普通成年树的树叶，往往需要几小时，甚至超过一天；(3)大部分算法因缺乏高效的细节层次模型提取方法，并且不支持硬件加速，导致树冠部分的绘制效率很低。

发明内容

本发明欲解决的技术问题是如何快速简化具有各种形状的植物冠层器官，如叶、花、果实，建立植物冠层的多分辨率表示，以及绘制时如何高效地选择合适的分辨率表示代替冠层的原始模型，最终达到实时的目的，并保证绘制结果的真实感，为此本发明提供一种复杂叶片的快速简化和绘制方法。

为达成所述目的，本发明以树叶为例，提供一种复杂叶片的快速简化和绘制方法，该方法可推广到花和果实的处理，它由预处理和实时绘制两个阶段组成，包括以下9个步骤，其中步骤S1-S7在预处理阶段完成，步骤S8-S9在实时绘制阶段完成，具体包括如下：

步骤S1：首先输入树模型，提取树叶信息；

步骤S2：对叶簇内的每一片叶片进行判断，判断叶片是否为，如果是，则把叶片复杂的网格模型简化成四边形，完成叶片的第一个层次简化；如果不是复杂叶片，则执行步骤S3；

步骤S3：通过迭代的叶片合并操作把叶簇内的四边形叶片逐渐简化成为一个四边形，该四边形称之为叶簇代表四边形，完成叶片的第二个层次简化；

步骤S4：迭代地对树冠中的代表四边形叶片执行叶片合并操作，直到整个树冠用一个四边形表示，完成叶片的第三个层次简化，第三个层次采用距离限制法对简化过程进行加速；

步骤S5：计算所有叶片的密度，并根据叶片密度调节处于树冠中不同位置的叶片的简化误差；

步骤S6：采用数组结构把叶片的几何信息和简化信息分别保存到两个数组中；

步骤S7：把保存了几何信息和简化信息的两个数组作为不同文件保存到硬盘中；