基于三維視覺的室內景觀虛擬設計方法研究

靳鴿

摘 要： 為了提高室內景觀虛擬設計的逼真效果，改善室內景觀虛擬設計的合理性，進而指導室內裝修和平面設計，提出一種基于三維視覺的室內景觀虛擬設計方法。采用Multigen Creator三維建模技術進行室內景觀的虛擬重建，構建室內景觀虛擬設計的平面圖像，采用邊緣相關性種子點匹配方法進行室內景觀虛擬圖像的特征分割和像素分解。結合室內景觀圖像的設計關鍵點與輪廓信息優化配準方法進行三維視覺的重構，通過自適應跟蹤渲染技術提高室內景觀平面設計的逼真度和空間利用效率。仿真結果表明，采用該方法進行室內景觀虛擬設計，視覺效果和景觀的色彩融合性較好，具有較好的指導價值。

關鍵詞： 三維視覺； 室內景觀； 虛擬設計； Multigen Creator

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）24?0112?03

Abstract： In order to improve the realistic effect of the indoor scenery virtual design， perfect the rationality of the indoor scenery virtual design， and then guide the indoor decoration and graphic design， an indoor scenery virtual design method based on 3D vision is proposed. The Multigen Creator 3D modeling technology is used to perform the virtual reconstruction of the indoor scenery， and construct the planar image of the indoor scenery virtual design. The edge correlation seed point matching method is used to perform the feature segmentation and pixel decomposition for the indoor scenery virtual image， and combined with the key points of the indoor scenery image design and contour information registration method for 3D visual reconstruction. The fidelity of the indoor scenery planar design and space utilization efficiency are improved by means of the adaptive tracking rendering technology. The simulation results show that the method used for indoor scenery virtual design has high visual effect， perfect integration of scenery colors， and high guidance value.

Keywords： 3D vision； indoor scenery； virtual design； Multigen Creator

隨著虛擬現實以及圖像處理技術的發展，可采用虛擬視覺圖像的三維重構方法進行室內景觀設計，提高了室內景觀設計的美感和視覺表達能力[1]。對室內景觀的三維視覺重建，能改善家居生活質量，對提高家居裝修設計的有效性和實用性方面具有積極重要意義[2]。對此提出基于三維視覺的室內景觀虛擬設計方法。采用Multigen Creator三維建模技術進行景觀三維視覺重構，并結合圖像處理方法實現室內景觀的優化設計。

1 室內景觀設計的三維視覺圖形分析與處理

1.1 室內景觀設計的三維視覺圖像重建

構造室內景觀虛擬視覺設計的圖像采集模型，以單個像素點作為待匹配點，構造室內景觀3D圖像分塊的匹配濾波模型。假設采用室內景觀的3D代用室內景觀虛擬重構圖像進行圖像虛擬重構，由此獲得室內景觀虛擬重構圖像的像素點的邊緣輪廓特征量，表示為，構造室內景觀虛擬圖像的角點分布雅克比矩陣可以表示為：

根據直方圖分解方法[3?4]，得到室內景觀虛擬設計的區域屬性塊矩陣表示為：

以連續3D重構的圖像像素分布區域為室內景觀虛擬圖像三維重構的種子點，進行室內景觀設計的三維視覺圖像重建，為進行室內景觀的虛擬設計提供的圖像數據輸入基礎。

1.2 邊緣相關性種子點匹配

采用邊緣相關性種子點匹配方法進行室內景觀虛擬圖像的特征分割和像素分解。假設虛擬重建的三維像素分布坐標系是，均勻遍歷室內景觀3D圖像在不規則三角網的中心矩L，在中心矩上進行角點檢測和特征匹配，采用圖像的動態特征融合方法[5]，得到室內景觀虛擬圖像的邊緣相關性種子點匹配的判決條件式描述為：當>時，=+1；當<時，=-1；當=時，=+0。

對室內景觀虛擬重構圖像進行區域屬性塊分割，得到三維虛擬設計的稀疏向量集的終值，利用參數，對室內景觀圖形渲染點進行自相關匹配和特征分割，迭代式記為：

假設每幀掃描的激光室內景觀成像的關聯像素值大小相同，為，對種子點附近的屬性集進行角點檢測和渲染跟蹤融合處理，得到室內景觀三維視覺成像的單個像素點的融合跟蹤點跡描述為：

通過對室內景觀成像的色差對比和色彩矯正，結合像素融合濾波方法，進行圖像的邊緣相關性種子點匹配，提高成像的清晰度。endprint

2 室內景觀虛擬設計實現

通過三維像素幀差掃描技術得到室內景觀成像的同形變換式為：

采用Gabor小波變換獲取室內景觀的底層數據分布特征信息[6]，Gabor小波變換的基函數描述為：

結合像素分布密度大小關系進行圖像的三維重構，得到室內景觀三維虛擬設計的視覺圖像輸出為：

式中：為室內景觀成像在方向的像素值；為室內景觀成像在小波域尺度平面內的統計分布；為直方圖分布幅值所對應的特征向量[7]。

得到室內景觀圖像的設計關鍵點與輪廓信息優化配準的匹配式為：

通過自適應跟蹤渲染技術，輸出室內景觀成像的信息融合結果為：

在三維視覺成像模板中，得到室內景觀的三維視覺色差的動態特征融合結果為：

式中：為景觀空間分布的輪廓域塊數目；為室內景觀設計的色彩調和加權系數。通過上述設計方案，結合自適應跟蹤渲染技術以提高室內景觀平面設計的逼真度。

3 視景仿真實驗

實驗中采用Multigen Creator三維建模工具進行室內景觀實體圖形的多邊形建模、矢量建模和色彩建模。采用SoftImage，LightWave3D軟件進行室內景觀虛擬視景設計中的色差渲染。根據復雜的材質效果、逼真的光線追蹤效果設計出質感極強的室內景觀虛擬畫面效果，并通過藝術表達形式呈現。在室內景觀三維視覺圖像處理中，場景的寬度，采樣像素值為240×260，采用540×580像素大小的樣本序列作為測試樣本，室內景觀三維虛擬成像的最低分辨率為320×320，參數，，及分別取10，6，4.5，120，得到室內景觀的水墨初始渲染結果如圖1所示。

采用本文方法進行景觀設計的色彩融合，結合室內景觀圖像的設計關鍵點與輪廓信息優化配準方法進行三維視覺的重構，得到室內景觀虛擬設計的平面圖像見圖2。進一步通過自適應跟蹤渲染技術提高室內景觀平面設計的逼真度，得到最后的設計效果圖見圖3。

對比圖2、圖3結果得知，采用本文方法進行室內景觀虛擬設計，設計效果較好，逼真度較高，景觀的色彩融合性較好。

4 結 語

本文提出一種基于三維視覺的室內景觀虛擬設計方法。采用三維建模技術進行室內景觀的虛擬重建，構建室內景觀虛擬設計的平面圖像。采用邊緣相關性種子點匹配方法進行室內景觀虛擬圖像的特征分割和像素分解，結合室內景觀圖像的設計關鍵點與輪廓信息優化配準方法進行三維視覺的重構，通過自適應跟蹤渲染技術提高室內景觀平面設計的逼真度和空間利用效率。研究表明，采用該方法進行室內景觀虛擬設計，設計的視覺效果較好，景觀的色彩融合性較高，在家裝設計中具有很好的應用價值。

參考文獻

[1] YIN M， LIU W， ZHAO X， et al. Image denoising using trivariate prior model in nonsubsampled dual?tree complex contourlet transform domain and non?local means filter in spatial domain [J]. Optik?international journal for light and electron optics， 2013， 124（24）： 6896?6904.

[2] 謝軍昱，許楊劍，王效貴. 基于貝葉斯模型和數字圖像相關的視覺測量[J].激光技術，2016，40（6）：866?870.

[3] 曹健，李海生，蔡強.圖像目標的特征提取技術研究[J].計算機仿真，2013，30（1）：409?413.

[4] 曾文權，何擁軍，崔曉坤.基于各向異性濾波和空間FCM的MRI圖像分割方法[J].計算機應用研究，2014，31（1）：316?320.

[5] 蔡自興，彭夢，余伶俐.基于時序特性的自適應增量主成分分析的視覺跟蹤[J].電子與信息學報，2015，37（11）：2571?2577.

[6] 王晨，湯心溢，高思莉.基于人眼視覺的紅外圖像增強算法研究[J].激光與紅外，2017，47（1）：114?118.

[7] 萬芳.二維提升小波算法在實時圖像處理中的應用及FPGA實現[J].激光雜志，2015，36（8）：36?40.endprint