[发明专利]一种卫星云图与自然图像结合的云景重建方法

说明书

本发明公开了一种卫星云图与自然图像结合的云景重建方法，首先，对自然图像作像素分离，提取出积云像素及外轮廓，并基于多此前向散射模型建模细节积云，生成积云数据集；其次，从卫星云图重建初始积云，并对初始积云模型的不同视角进行二维轮廓投影采样，作为该积云模型的特征描述符；再次，以有向Chamfer距离作为度量，检索积云数据集中的最佳匹配；然后，提取积云数据集中对应的积云模型表面细节特征，基于拉普拉斯网格形变，将该细节特征转移到初始积云表面；最后，在云的内部进行采样，生成粒子模型并进行绘制。本发明结合卫星云图与自然图像两种数据源的特征，能够重建出外形逼真，细节丰富的积云场景。

技术领域

本发明属于计算机图形学领域，特别云建模领域，具体涉及一种卫星云图与自然图像结合的云景重建方法。

背景技术

云是自然场景的重要组成元素，与其他固定外形的对象不同，其形成、发展和消散的过程极其复杂，难以直接获取其三维模型。在计算机图形学领域，经典的云建模方法主要分为两类，基于过程和基于物理的方法。基于过程的方法主要利用噪声纹理、粒子系统和交互式手段对云进行建模，建模人员需要繁琐地调整参数来构造云的形状；基于物理的方法通过求解简化的Novier-Stokes方程，模拟云生成的物理过程，这种方法耗时大，多适用于中小尺度的场景构建。经典方法所构建的云与现实世界的云在视觉上比较接近，但其外在形状和内部属性都与现实的云存在较大的差异。

基于气象数据的云建模与经典的云建模方法不同，其得到的云景与输入数据在形状特征、属性构成以及场景规模等方面都具有一定相关性，相应的成果可以为天气分析、军事仿真和影视动漫等应用提供三维可视环境。观测数据和数值模拟数据是两类典型的气象数据，目前，建模云常见的气象数据主要有三类：自然图像、卫星云图和数值模拟数据。其中，自然图像和卫星云图都是二维的图像，属于观测数据，而数值模拟数据通常是规则体数据。自然图像和卫星云图资源丰富，容易获得，基于这些图像的建模过程可以视作从二维到三维的重建过程。相比之下，数值模拟数据则相对匮乏，基于这些数据的云建模是三维到三维的过程，通常做法是将其转换为云的规则体表示，或者转换为云的粒子表示。这些方法各有特点，基于自然图像建模方法能生成具有较多细节的积云模型，如Dobashi等人从单幅自然图像建模多种类型的云，Yuan等人通过对光照模型进行简化，对积云模型的三维形状进行逆向求解。但由于遮挡关系复杂，从单幅图像建模积云难以生成适合虚拟环境的大场景。基于卫星云图的方法能够生成大场景积云模型，如Yuan等人提出的基于温度递减率模型建模积云场景的方法。由于卫星云图尺度及分辨率的影响，其建模出的积云模型通常会缺失表面细节。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种卫星云图与自然图像结合的云景重建方法，能够从自然图像和卫星云图中，构建形状正确，细节丰富的积云场景。在此基础上，利用粒子模型对积云进行采样及绘制。实验表明，本发明提出的方法能够充分融合自然图像和卫星云图，建模出视觉逼真的积云场景。

本发明解决上述的技术问题采用的技术方案为：一种卫星云图与自然图像结合的云景重建方法，实现步骤如下：

步骤(1)、积云数据集构建，利用积云像素和天空像素的不同色彩饱和度，采用阈值方法划分自然图像像素为积云像素和天空像素，利用边缘检测算子提取积云外轮廓，基于多次前向散射模型建模积云，生成积云数据集；

步骤(2)、初始积云构建，融合卫星云图可见光波段和长红外波段构建初始积云，并对初始积云模型的不同视角进行二维轮廓投影采样，作为该积云模型的特征描述符；

步骤(3)、积云像素匹配，计算积云数据集中积云外轮廓的距离转换图，分别求解初始积云模型各视角下二维轮廓投影与积云数据集中距离转换图间的有向Chamfer距离，对所得结果进行排序，返回有向Chamfer距离最小的一组匹配，作为最佳积云匹配；