分散式布局景觀建筑虛擬VR重構方法仿真

吳一非，杜尚廣

(1.江西科技學院，江西 南昌 330000；2.南昌大學生命科學學院，江西 南昌 330000)

1 引言

人類社會在進入二十一世紀之后飛速發(fā)展，在文化和科技快速發(fā)展的背景下人類感知知識的方式也隨之變化，在計算機技術的支持下生成了虛擬現實技術[1]，人們開始采用虛擬現實技術獲取多樣性的環(huán)境空間。隨著虛擬現實技術的發(fā)展，針對分布式布局景觀建筑的多元化展示和方案設計，人們提出了更高的要求[2]。在城市未來分散式布局景觀建筑設計中，虛擬現實技術成為主要設計手段，具有便捷和多元化的特點。

張宏鑫[3]等人通過視覺里程計采集景觀建筑的空間位置姿態(tài)和關鍵幀圖像序列，通過運動恢復結構算法在景觀建筑三維重構過程中對相機位姿進行計算，采用立體幾何算法獲取景觀建筑的點云數據，在相關規(guī)則的基礎上獲取景觀建筑的輪廓布局，完成景觀建筑的重構，該方法沒有獲取景觀建筑影像的特征點，無法完整地獲取景觀建筑的輪廓，存在重構效果不佳的問題。秦斐[4]等人利用多元線性回歸方程分割景觀建筑的點云數據，結合聚類分析方法和梯度算子完成景觀建筑的分區(qū)和邊緣提取，實現景觀建筑的三維重建，該方法沒有進行特征點匹配處理，導致重構所用時間較長，且重構后的模型存在信息缺失現象，方法的重構效率低。

為了解決上述方法中存在的問題，提出基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法。

2 基于VR技術的數據獲取與處理

基于VR技術的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法采用VR技術構建虛擬現實交互系統(tǒng)平臺，獲取分散式布局景觀建筑的相關數據，平臺結構如圖1所示。

圖1 虛擬現實交互系統(tǒng)平臺

選用相機和攝像機作為虛擬現實交互系統(tǒng)采集數據的主要工具，采用內外參數標定方法在采集過程中進行相關標定處理。為了提高數據在虛擬現實交互系統(tǒng)中的傳輸速度，通過總線連接系統(tǒng)服務端和數據采集設備，并將數據采集設備與計算機連接。

將服務器設定的指令傳輸到虛擬現實交互系統(tǒng)的客戶端后，采用外接觸方式控制數據采集設備采集分散式布局景觀建筑的相關信息。虛擬現實系統(tǒng)的客戶端程序對數據采集設備獲取的信息進行處理[5，6]，主要內容是糾正獲取的數字影像。將點云坐標系作為物方坐標系，在共線方程的基礎上，在相面中獲取點云中點A(XP，YP，ZP)的對應點a(xp，yp)。通過下式對像點坐標(Δx，Δy)進行修正

(1)

式中，A1、A2代表的是透鏡對應的切向變形參數；χ代表的是x、y方向不垂直條件下景觀建筑數字影像的幾何修正參數；δ代表的是比例尺寸不同時景觀建筑數字影像的幾何修正參數；t代表的是鏡頭透鏡在虛擬現實系統(tǒng)中的徑向距離；j1、j2均代表的是光學透鏡在虛擬現實系統(tǒng)中的徑向變形參數。

服務端主機在虛擬現實系統(tǒng)中的主要任務是建立客戶端的數據接收線程，并對數據采集過程中的光學畸變[7，8]進行校正處理：

1)徑向畸變

由于透鏡組的完整度較低，在采集數據的過程中容易出現像點偏離的現象，這種問題存在于不同位置中，通過下述函數模型對徑向畸變進行校正

(2)

式中，r2=(x-Δx)2+(y-Δy)2，l1、l2、l3均代表的是徑向畸變系數，對上式進行分析可知，畸變系數受徑向畸變與主點距離和像點距離的影響。

2)切向畸變

設置切向畸變系數c1、c2，像點位移通常情況下是由切向畸變造成的，通過下述函數模型校正切向畸變

(3)

3)CCD面陣變形

利用下述公式表示CCD面陣的內部變形

(4)

上述畸變總和即為相機在虛擬現實交互系統(tǒng)中的總畸變，總畸變修正值可以表示為下式

(5)

3 分散式布局景觀建筑虛擬重構

3.1 特征點匹配

基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法采用SIFT算法[9，10]獲取景觀建筑影像的特征點，并進行特征匹配，具體步驟如下：

1)檢測尺度空間中存在的極值，并確定關鍵點在景觀建筑影像I(x，y)中的位置以及尺度。

用Z(x，y，?)表示景觀建筑的尺度空間，其表達式如下

Z(x，y，?)=I(x，y)·H(x，y，?)

(6)

式中，(x，y)為景觀建筑圖像點對應的像素坐標；H(x，y，?)描述的是高斯函數，其尺度在畸變校正過程中是可變的；?代表的是尺度空間因子，采用尺度空間中存在的DoG算子F(x，y，?)確定關鍵點的尺寸

F(x，y，?)=Z(x，y，k?)-Z(x，y，?)

(7)

式中，k代表的是尺度系數。

2)對三維二次函數進行擬合處理，在計算過程中提高關鍵點尺度和位置精度，提高基于VR的分布式局部景觀建筑虛擬重構方法的抗噪聲能力，提高特征點匹配的穩(wěn)定性。

3)在梯度方向中對關鍵點周圍存在的像素分布特征進行分析，以此為依據對關鍵點在建筑影像中的方向參數進行計算，像素在關鍵點鄰域內的梯度模值為q(x，y)，可通過下式計算得到

q(x，y)=

(8)

其中，Z描述的是關鍵點在景觀建筑影像中的尺度。

設?代表的是像素在關鍵點鄰域內的主方向，其計算公式如下

(9)

4)獲得景觀建筑影像的SIFT特征向量。

3.2 紋理映射

針對二維紋理空間中存在的空間點和三維物空間中存在的表面點，兩點之間可通過紋理映射[11，12]完成彼此之間的轉換，在三維物體表面中映射處理點在二維空間中對應灰度值或顏色值，根據映射結果構建分散式局部景觀建筑的三維模型。

將物方點坐標和方位中存在的元素作為依據，通過共線方程獲取紋理坐標。

1)紋理坐標

基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法采用數字化圖像離散形式表示紋理空間，通常情況下該空間為正方形區(qū)域，針對紋理空間可以通過數學函數進行描述，每個點在紋理空間中對應的紋理像素描述的是顏色值或灰度值。

2)共線方程

設(X，Y，Z)代表的是點云中點A對應的空間坐標，中點A與坐標為(x，y，z)的點a相對應，利用下式完成二維數字影像與三維點云模型之間的映射處理

(10)

上式中的參數j1、j2可通過二元多項式計算得到

(11)

式中，mij、nij均代表的是二元多項式系數。

在拍攝過程中，由中心投射原理可知，地面、投影中心和像點三者之間屬于共線關系，基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法通過共線方程對上述關系進行描述

(12)

式中，(x，y)代表的是景觀建筑像點對應的像平面坐標；(x0，y0，v)代表的是景觀建筑影像中存在的內方位元素；?1、?2、?3代表的是方向余弦，可通過下式計算得到

(13)

式中，φ、μ、ρ代表的是景觀建筑的外方位角元素，其中，ρ代表的是旁向傾角；μ代表的是相片傾角；φ代表的是航向傾角。

(Xs，Ys，Zs)代表的是物方空間坐標系；τ1、τ2、τ3為方向余弦，可通過下述公式計算得到

(14)

(XA，YA，ZA)代表的是物方點對應的物方空間坐標；υ1、υ2、υ3為方向余弦，其表達式如下

(15)

3)映射過程

獲取二維紋理空間與三維物體空間之間存在的關系即為紋理映射的本質[13，14]，即獲取圖像空間、物體空間和紋理空間之間存在的關系。

景觀建筑的外方位元素可通過空三處理獲得，在空間坐標系中計算景觀建筑的影像姿態(tài)和空間位置。

在空三結果的基礎上獲得模型空間點A′(X，Y，Z)和影像空間點a′(x，y)之間的關系。紋理空間點(u，v)和模型空間點A′(X，Y，Z)之間存在的關系可通過共線方程獲取。二維紋理空間與三維物體空間之間映射操作的實質是將影像空間a′(x，y)中存在的像素值賦值給紋理空間點(u，v)，通過紋理映射完成分散式布局景觀建筑的虛擬重構。

圖2 分散式布局景觀建筑虛擬重構流程圖

基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法對景觀建筑進行虛擬重構的具體過程如下：

1)采用VR技術構建虛擬現實交互系統(tǒng)，采集分散式布局景觀建筑的相關數據；

2)對數據進行校正處理，利用校正后的數據對徑向畸變、切向畸變和CCD面陣變形進行校正處理；

3)采用SIFT算法[15]獲取特征點，并完成特征點匹配；

4)構建紋理映射模型，完成分散式布局景觀建筑的虛擬重構。

4 實驗與分析

為了驗證基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法的整體有效性，在MATLAB仿真軟件的支持下進行實驗驗證。分別采用基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法進行虛擬重構測試。

將運算時間和迭代次數作為指標，對所提方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法的重構效率進行測試，測試結果如表1所示，為了提高測試結果的精準度，本次測試選取10處分散式布局景觀建筑。

表1 重構效率測試結果

分析表1中的數據可知，三種方法的運算時間與迭代次數之間成正比關系，迭代次數越高，方法的運算時間越長，相反，迭代次數越低，方法的運算時間越短。對所提方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法的測試結果進行分析可知，所提方法對分散式布局景觀建筑進行虛擬重構時，迭代次數在7-9之間，運算時間為6.0-6.3s，文獻[3]方法進行虛擬重構測試時，迭代次數在14-17之間，運算時間為11.0-12.9s，采用文獻[4]方法對虛擬建筑進行重構時，迭代次數在20-23之間，運算時間為15.1-17.0s。對比三種方法的測試結果發(fā)現，所提方法的迭代次數和運算時間均低于文獻[3]方法和文獻[4]方法的測試結果，表明所提方法具有較高的重構效率。

采用所提方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法對典型的分散式布局景觀建筑進行虛擬重構，測試結果如圖3所示。

由圖3可知，采用所提方法進行重構時，獲得的重構結果較為完整，文獻[3]方法在重構過程中存在信息缺失的問題，采用文獻[4]方法進行測試時，獲得的重構結果無法體現建筑的細節(jié)信息。通過上述測試可知，所提方法的重構結果最佳，表明所提方法具有較好的重構性能。

5 結束語

在計算機視覺領域和攝影測量領域中，建筑虛擬重構一直屬于研究熱點，相關研究成果較多。但分散式布局景觀建筑的復雜性較高，目前的重構方法無法實現全自動重構，需要對其進行分析和研究。目前建筑虛擬重構方法存在重構效果較差、重構效率低的問題，提出基于VR的分散式布局景觀建筑虛擬重構方法，通過VR技術獲取建筑信息，根據獲取的信息建立紋理映射模型完成分散式布局景觀建筑的虛擬重構，解決了目前方法中存在的問題。