數據驅動的模型漸變方法
2023-05-14 16:30:36
專利名稱：數據驅動的模型漸變方法
技術領域：
本發明涉及數字媒體技術領域，特別涉及一種數據驅動的模型漸變方法。
背景技術：
模型漸變技術可以根據給定的一對起始和終止模型來生成一系列漸變的中間模型，模型漸變技術的關鍵是能夠產生自然的符合客觀規律的模型漸變序列。傳統的方法通過選取不同的參數空間使用插值的方法來產生中間的漸變序列。在起始模型和終止模型幾何上非常接近的情況下，線性插值就可以產生理想的漸變序列，但如果幾何上差別較大時，對坐標直接進行線性插值就會產生自交，扭曲等不合理的漸變效果。Alex 等人在 2004 年的工作 「as-rigid-as possible shape interpolation」 是將屬於起始模型和終止模型的兩個四面體之間的放射變換矩陣分解為一個剛體變換矩陣和一個對稱矩陣，並對剛體變換矩陣插值得到中間的漸變序列。但是這需要起始模型和終止模型具有一致的四面體剖分，起始模型和終止模型獲得一致的四面體剖分是困難的。Huang等人在 2008 年的工作 「Non-rigid registration under isometric deformations，，提出了一種保持局部剛體能量而避免使用四面體剖分的方法，該方法需要將所有的中間序列模型一起求解，求解的時間複雜度和空間複雜度隨著中間序列模型的個數的增加而增加。除了對模型的坐標直接進行插值，還有一類方法在模型的其他特徵空間進行插值。Alexa在2003年的工作「Differential coordinates for local mesh morphing and deformation，，通過對局部微分坐標進行插值來更好的保持漸變變形中的細節。Xu等人在2006年的工作「Possion shape interpolation」通過對梯度域進行插值並通過求解泊松方程來得到漸變的模型序列。上面這些方法是從保持漸變序列的連續性和局部幾何細節的角度出發，往往不符合模型自身的變形規律所以不能生成合理的漸變序列，雖然有一些工作如Hu在2004年的工作 「Actual morphing:a physis-based approach to blending，，和 Yan 在 2OO7 年的工作「3D morphing using strain field interpolation」建立了物理模型來解決模型漸變的問題。但是由於模型的物理屬性各不相同，這些基於物理的方法仍然會產生不合理的漸變效果或者甚至模型自交的情況。給定起始模型和終止模型生成中間漸變序列模型時，在現有的技術中，不基於模型資料庫的方法直接通過坐標或者參數域進行插值只考慮了漸變的光滑性但往往會產生不自然或者不合理的漸變效果；基於模型資料庫的方法往往需要用戶設計一個特定的參數空間，不適用於任意的數據集合。
發明內容
(一)要解決的技術問題本發明要解決的技術問題是，針對現有技術的不足，提供一種數據驅動的模型漸變方法，通過對資料庫進行分析並通過分析得到的序列模型來誘導模型庫以及模型庫之外的模型進行漸變變形。(二)技術方案本發明提供一種數據驅動的模型漸變方法，包括:S1:輸入具有相同網格拓撲的模型庫；S2:通過保持模型局部剛性的方法對SI中的模型庫中的模型進行上採樣；S3:對上採樣後模型庫進行聚類得到變形子空間；S4:給定需要進行漸變變形的初始模型S和終點模型T，在S2中上採樣後模型庫找到距離初始模型和終點模型最接近的一對模型，根據對應關係，在保持局部細節的情況下進行變形得到模型s』和T』 ；S5:通過二次整數優化方法得到一個從S』到T』的模型序列M』 ；S6:通過遷移模型序列上M』內的模型上每個面片的剛體變換並求解一個泊松方程，得到一組新的從S到T上的模型序列；S7:通過高斯插值局部剛性能量的方式得到最終的漸變序列。其中，所述二次整數優方法包括:S21:通過用迪傑斯特拉方法來求解經過哪些變形子空間；S22:通過求解一個二次優化來得到經過的變形子空間中的模型；S23:依次迭代S21和S22直至收斂。其中，S6具體包括:根據S5中的模型序列M』，通過建立面片間的對應關係並遷移面片上剛體變換的方式，指導不在模型庫中但和模型庫中模型幾何外觀接近的模型的漸變變形並得到一組新的從S到T上的模型序列。其中，S7具體包括:S71:求解模型上每個頂點上的梯度的剛體變換；S72:通過求解一個二次優化來得到模型的坐標。(三)有益效果本發明的方法通過對資料庫進行分析並通過分析得到的序列模型來誘導模型庫以及模型庫之外的模型漸變變形，可以生成更加真實自然的模型漸變序列。
圖1是本發明的數據驅動的模型漸變方法流程圖；圖2是本發明的數據驅動的模型漸變方法應用過程示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式
作進一步詳細描述。以下實施例用於說明本發明，但不用來限制本發明的範圍。如圖1所示，本發明提供一種數據驅動的模型漸變方法，包括:S1:輸入具有相同網格拓撲的模型庫，通過對模型的進行掃描然後用模板變形的方法或者對同一個模型進行編輯等操作得到一系列的具有相同網格拓撲結構的模型庫；S2:通過保持模型局部剛性的方法對SI中的模型庫中的模型進行上採樣，先通過自適應聚類的方式得到模型庫中的各個子類，通過保持模型局部剛性的方法對子類中的任意兩個模型進行插值得到新的模型；S3:對上採樣後模型庫進行聚類得到變形子空間，即對上採樣後的模型庫進行自適應的聚類，每個子類內的模型做為基所張成的凸包即為變形子空間；S4:給定需要進行漸變變形的初始模型S和終點模型T，對於用戶給定的初始模型和重點模型，其網格往往和模型庫中的模型的網格拓撲結構不一致，用戶通過在S2中上採樣後模型庫找到距離初始模型和終點模型最接近的一對模型，根據對應關係，在保持局部細節的情況下進行變形得到模型S』和T』 ；S5:通過求解一個二次整數優化可以得到一個從S』到T』的模型序列M』，該二次整數優化的通過兩步迭代的方式求解，首先通過用迪傑斯特拉方法來求解經過哪些變形子空間，然後通過求解一個二次優化來得到經過的變形子空間中的模型，這兩步循環迭代直到達到制定的收斂條件；S6:通過遷移模型序列上M』內的模型上每個面片的剛體變換並求解一個泊松方程，可以得到一組新的從S到T上的模型序列；S7:通過高斯插值局部剛性能量的方式得到最終的漸變序列。其中，S5中的二次整數優方法包括:S51:通過用迪傑斯特拉方法來求解變形子空間序列；S52:通過二次優化方法得到經過的變形子空間中的模型；S53:依次迭代S51和S52直至收斂。其中，S6具體包括:根據S5中的模型序列M』，通過建立面片間的對應關係並遷移面片上剛體變換的方式，指導不在模型庫中但和模型庫中模型幾何外觀接近的模型的漸變變形並得到一組新的從S到T上的模型序列。其中，S7具體包括:S71:求解模型上每個頂點上的梯度的剛體變換；S72:通過求解一個二次優化來得到模型的坐標。如圖2所示，表示本發明的結果示意圖。該示意圖是一個從獅子漸變成貓的例子，使用的是貓的資料庫。圖中的第一行的模型為過渡模型集合M』，第二行是該算法的結果，第三行是Xu在2004年的工作「Possion shape interpolation」的結果，第四行是Huang在2008 年的工作的「Non-rigid registration under isometric deformations」結果。通過比較可以發現我們的算法可以有效的挖掘資料庫中的知識，並生成自然合理的模型漸變效果，而其他的兩項工作的結果都不夠合理和自然，因為獅子變向貓的過程中，發生了過渡扭曲和自交的情況。以上實施方式僅用於說明本發明，而並非對本發明的限制，有關技術領域的普通技術人員，在不脫離本發明的精神和範圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術方案也屬於本發明的範疇，本發明的專利保護範圍應由權利要求限定。
權利要求
1.一種數據驅動的模型漸變方法，其特徵在於，包括: 51:輸入具有相同網格拓撲的模型庫； 52:通過保持模型局部剛性的方法對SI中的模型庫中的模型進行上採樣； 53:對上採樣後模型庫進行聚類得到變形子空間； 54:給定需要進行漸變變形的初始模型S和終點模型T，在S2中上採樣後模型庫找到距離初始模型和終點模型最接近的一對模型，根據對應關係，在保持局部細節的情況下進行變形得到模型S』和T』 ； 55:通過二次整數優化方法得到一個從S』到T』的模型序列M』 ； 56:通過遷移模型序列上M』內的模型上每個面片的剛體變換並求解一個泊松方程，得到一組新的從S到T上的模型序列； 57:通過高斯插值局部剛性能量的方式得到最終的漸變序列。
2.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，S5中的二次整數優方法包括: 551:通過用迪傑斯特拉方法來求解變形子空間序列； 552:通過二次優化方法得到經過的變形子空間中的模型； 553:依次迭代S51和S52直至收斂。
3.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，S6具體包括:根據S5中的模型序列M』，通過建立面片間的對應關係並遷移面片上剛體變換的方式，指導不在模型庫中但和模型庫中模型幾何外觀接近的模型的漸變變形並得到一組新的從S到T上的模型序列。
4.如權利要求1所述的方法，其特徵在於，S7具體包括: 571:求解模型上每個頂點上的梯度的剛體變換； 572:通過求解一個二次優化來得到模型的坐標。
全文摘要
本發明公開了一種數據驅動的模型漸變方法，包括S1輸入具有相同網格拓撲的模型庫；S2通過保持模型局部剛性的方法對S1中的模型庫中的模型進行上採樣；S3對上採樣後模型庫進行聚類得到變形子空間；S4給定需要進行漸變變形的初始模型S和終點模型T，根據對應關係，在保持局部細節的情況下進行變形得到模型S』和T』；S5通過求解一個二次整數優化可以得到一個從S』到T』的模型序列M』；S6通過遷移模型序列上M』內的模型上每個面片的剛體變換並求解一個泊松方程，可以得到一組新的從S到T上的模型序列；S7通過高斯插值局部剛性能量的方式得到最終的漸變序列。本發明的方法可以生成更加真實自然的模型漸變序列。
文檔編號G06T15/00GK103198510SQ20131013639
公開日2013年7月10日 申請日期2013年4月18日 優先權日2013年4月18日
發明者胡事民, 高林 申請人:清華大學