虚拟现实技术漫谈

虚拟现实技术漫谈内容摘要：

基于这一描述，基于图象的绘制过程可分解 为全景函数的采样、重建和重采样三个过程。 一般来说，全景函数的获取是非常困难的，这是由于所包含的信息远远超出了当前计算机的处理能力。 所谓混合式基于图象的绘制技术，指的就是同时采用几何及图象作为基本元素来绘制画面的技术。 该技术根据一定的标准，动态地将部分场景简化为映射到简单几何体上的纹理图象，若简化引起的误差小于给定阈值，就直接利用纹理图象取代原场景几何来绘制画面。 简单几何面置于被简化景物的中心，而简化误差被严格控制在给定的阈值内。 这种绘制技术可以在一定误差条件下，以较小的代价来快速生成场景画面，同 时仍保持正确的前后排序，所生成的图形质量也很高。 1996 年 Shade 等人提出了层次图象存储算法 (Hierarchical Image 第二章 虚拟现实及相关技术 17 Caching Algorithm)。 该算法的基本出发点是，当景物离视点较远时，在前后两帧画面上投影位置的变化非常小。 因此，若将这些远距离景物在前一帧画面中的投影图象存储起来，并以该图象作为纹理映射到一简单几何体上，以近似取代该景物在其后续画面中的绘制，就能有效地减少当前视域中的可见面片，从而极大地提高画面的绘制效率。 但是，当场景中有很多可见景物时，利用上述方法将产生非 常多的纹理图象，需占用大量存储空间。 为此， Shade 等人利用二叉剖分技术 (Binary Space Partition)对场景进行层次剖分，每个节点中的所有景物根据其距离视点的远近，动态地在几何描述和纹理图象之间切换。 这一算法的主要贡献在于给出了一种纹理表示与原景物几何描述间的误差估计，并给出了视点运动的安全区域。 但该算法由于采用从后至前的绘制顺序来生成画面，因而对于高度复杂的场景，算法的效率将受到严重的影响。 为了提高绘制精度， Sillion 等利用带纹理的多边形网格来逼近远距离景物，而近景则仍采用传统 的几何绘制技术。 考虑到对于高度复杂场景来说，将远距离景物简经成其纹理表示仍是一个非常耗时的过程，Sillion等采用预处理的方法来生成在不同视点范围处的远景纹理图象网格。 与 Shade 的算法相比，这一算法具有更高的逼近精度。 P. E. Devevect 等人也提出了一种混合方法，用于通过照片重构建筑物的几何模型及进行绘制。 这种方法的理论基础是照象测量法(Photogrammetirc)，包括来自计算机视觉研究领域的光学校准和从连续运动图象中构造三维模型等一系列技术。 该方法包含两部分内容，即三维模型重构和基 于重构模型的绘制。 在模型重构阶段，系统识别出原始图象中建筑物的大致轮廓，由用户确定某一轮廓线在不同原始图象中的对应关系，系统根据照象测量法通过约束求解自动建立起建筑物的基本三维几何模型，即由若干基本体元所组成的参数化层次模型。 在绘制阶段，利用基于视向的纹理映射将各原始图象中的适当部分映射到重构的模型上。 重构的模型仅由简单的几何体组成，是对实际建筑物的粗略近似。 为了减少映射时产生的误差，该方法引入了立体成像技术，利用第二章 虚拟现实及相关技术 18 几何模型在另一方向上生成一幅参考画面，与该方向上实际拍摄的画面加以比较，通过透视关系就可以求出 特定点偏离几何模型的位移量。 与其他方法相较，这种方法只需要用少得多的实拍画面就可以对复杂建筑物进行建模与绘制。 表面反射属性的重建 由图象重建表面几何和由图象重建表面反射属性是基于图象的绘制技术中两个主要的研究方向。 上面介绍的各种方法均假设景物表面为漫反射表面，且在整个运动过程中场景的光照情况保持不变。 显然，这种假设是理想化的，与实际应用具有很大的差距。 因此，基于图象的绘制技术必须在重建三维几何的同时也重建景物表面的光照属性。 早在 1992 年， Haeberli 就利用简单的迭加原理来重新绘制场景，但该 算法要求场景中光源的类型与数量必须与原图象一致。 之后，Nimeroff 等人利用天空光的经验模型有效地由已知图象重新绘制了在不同自然照明 (如阴天、晴天 )条件下的场景。 但这一方法只能处理受太阳和天空光照射的室外场景，且视点是固定的。 后来， Belhumeur 和Krieguman 利用奇异值分解技术从原始参考图象中抽取一组基图象，新的图象则通过线性组合这些基图象得到。 因此，问题的关键是如何根据光源及景物表面的反向属性来确定组合系数。 一般来说，这种关系的确定是非常困难的，所以有这种方法生成的新图象仅是一种近似。 目前，该 算法只能处理漫射表面。 最近，许多研究者在研究恢复表面的反射属性时，引入了场景的几何信息，从而更有效地处理这一问题。 Seitz 等人利用体元填色 (Voxel Coloring)技术构造了一个中间可编辑的体元数据结构，这样用户就可在不同的照明条件下由这些几何数据重新绘制画面。 但是，这一方法仅适合于朗伯漫反射模型。 俞益洲等人利用光度学理论，给出了恢复建筑物表面的双向反射率的具体算法，从而实现了由一幅参考图象生成在不同时间及光照条件下该场景的新画面。 T. T. Wong 也考虑了双向反射率的重建问题。 Devevec则通过恢复景物表面的双向反射率 (BRDF)第二章 虚拟现实及相关技术 19 来将虚拟景物自然地迭加到实拍图象中，使虚拟景物与实际场景具有相同的光照条件。 该算法通过测量场景的辐射和整体照明情况，并利用场景的动态深度图象模型来照明虚拟景物。 Devevec 的方法是一个将虚拟景物绘制到实际场景 (图象 )中去的一般方法。 从目前的研究状况来看，对景物表面反射属性重建的研究还刚刚起步，有许多问题需要解决。 尽管有些算法已有较好的模拟结果，但其计算量非常大，难以做到实时显示。 多分辨率模型和三维几何压缩 高精度的扫描测绘手段为复杂物体基于多 边形网格表示的三维几何建模提供了新的高效手段，但由于采样精度高，由此建立起的三维模型的复杂程度远远超过了当前计算机实时的图形处理能力。 如何降低这些模型的复杂度，减少图形系统需处理的多边形数目，实现实时交互，已经成为计算机图形学研究中的一个重大课题。 为此人们提出了各种方法，细节层次 LoD(level of detail)便是其中一种非常有效的控制场景复杂度的方法。 所谓 LoD 技术，就是在实时显示系统中所采用的细节省略 (Detail Elision)技术。 这项技术首先由 Clark 于 1976 年提出，基本思想是 ：如果用具有多层次结构的物体集合描述一个场景，即场景中的物体具有多个模型，其模型间的区别在于细节的描述程度，那么实时显示时，细节较简单的物体模型就可以用来提高显示速度。 实时显示时，模型的选择取决于物体的重要程度，而物体的重要程度由物体在图象空间所占面积等多种因素确定。 在计算机图形学中，场景中的物体通常是用多边形网格描述的，因此 LoD 模型的自动生成就转化为三维多边形网格的简化问题。 LoD 模型的缺点是所需存储量大。 当使用 LoD 模型进行绘制时，有时需要在不同的 LoD 模型间进行切换，这样就需要生成多个 LoD 模 型。 此外，离散 LoD 模型无法支持模型间的连续过渡。 为此，人们开始研究多分辨率模型。 第二章 虚拟现实及相关技术 20 严格地讲，多分辨率模型是指一种紧凑的模型表示方法，从这个表示中可以生成任意多个不同分辨率的模型，一个典型的代表是Microsoft 公司的 Hoppe 提出的累进网格。 不过，由于有些网格简化方法能够生成连续的 LoD 模型，因而在一些文献中，也把这类模型统称为多分辨率造型。 为了生成 LoD 模型，近几年来研究人员提出了多种多边形网格简化算法。 网格简化的目的是将一个用多边形网格表示的模型表示为一个近似模型，近似模型基本保持了原模型的可 视特征，但顶点数目少于原始网格的顶点数目。 通常的做法是把一些不重要的图元 (顶点、边或三角形 )从多边形网格中移去。 目前主要有两类多边形网格简化方法：基于几何特征识别方法和基于小波变换的方法。 小波变换是八十年代后期发展起来的数学分支，在计算机图形学中具有广阔的应用前景，其中多尺度分析 MRA (Multiresolution Analysis)是一个重要方面。 基于 MRA 的简化网格是对原始网格的简单近似，被省略的细节可以通过一系列的小波基重构出来。 尽管小波计算的复杂性影响了这类方法的应用，但这类方法具有明显的 优势，利用经过处理的小波基序列，只需要很少的面片就可以逼近原始网格，在构造多分辨率模型、三维几何数据压缩、模型的分级传输和 LoD 控制等应用中有着无可比拟的实用价值，因此逐渐成为模型简化的研究热点。 基于几何特征识别的模型简化方法根据对原始模型的逼近精度要求，识别并保留模型中的几何特征信息、消除冗余信息，从而达到模型简化目的。 有了快速、可靠的模型简化方法，只要给出不同的逼近精度要求，即可构造出层次化模型。 各种基于几何特征的模型简化算法可以按如下几种方式进行分类： (1) 拓扑结构算法 拓扑结构 保持型。 拓扑结构非保持型。 第二章 虚拟现实及相关技术 21 (2) 自适应细分型、采样型与几何元素删除型 自适应细分型，要求首先建立原始模型的最简化形式，然后根据一定的规则，通过细分把细节信息增加到简化模型中，从而得到较细的 LoD 表示。 采样，类似于图象处理中的滤波方法，有时不能保持拓扑结构不变。 这类方法对原始模型的几何表示进行采样，其中一种方法是从模型表面选择一组点；另一种方法是把一个三维网格覆盖到模型上，并对每个 3D 网格单元进行采样。 几何元素删除型，通过重复地把几何元素 (点、边或面 )从三角形中移 去，从而得到简化模型。 有三种形式的删除：直接删除；通过合并两个或多个面来删除边或面；以及对边或三角形进行折叠。 移去或删除操作反复进行，直到模型不能被简化或达到了用户指定的近似误差为止。 在进行几何元素删除时，绝大多数算法要求不能破坏模型的拓扑结构。 大多数模型简化算法都属这一类。 (3) 局部与全局算法 全局算法是指对整个环境的简化过程进行优化，而不仅仅根据局部特征来确定删除哪些不重要的图形元素。 有些全局算法中也使用到一些局部算法的特征。 局部算法是指应用一组局部规则，仅考虑物体的某个局部区 域的特征对物体进行简化。 (4) 其他分类方法，如视点相关、误差可控性及实时性等 视点相关性：把算法分为两大类，即与视点无关的模型简化算法和与视点有关的模型简化方法。 早期的算法都与视点无关，近两年出现了一些与视点相关的方法，这是一个重要的发展趋。 误差可控性：有两层含义，一是用户对整个模型的近似误差是否可以控制 (全局 )；二是指用户对局部误差是否可以控制。 一进步讲，用户可以有选择地对模型的不同部分使用不同的误差度量。 实时性：模型简化的目的就是为了加快绘制速度，达到实时图第二章 虚拟现实及相关技术 22 形生成。 这 种分类方法有一定的模糊性，原因是时性与所使用的计算机的运算速度有关。 模型简化的算法很多，现简单介绍几种主要的模型简化算法如下： Schroeder 的顶点删除法，基本思路是指定一个最小的距离阈值，如果模型中某顶点到由该顶点定义的平均平面的距离小于该阈值，则删除该顶点，并采用递归循环分割法对删除顶点后遗留的空洞进行三角剖分，通过调整距离阈值大小可生成层次化模型。 Schroeder 将该技术应用于从医学 CT 数据中抽取的等值面模型及地形模型的简化，大量消减了原模型中的三角形数，同时保留了原模型的几何特征。 Schroeder算法简单，执行效率高。 Turk 的重新布点法，基本思路是指定一个新模型所包含的顶点数，首先将这些点布置在曲面上，原则是面积大的多边形内多布一些点，曲率变化大的多边形内多布一些点，新点集合中可以包含原模型中的点；第二步生成由新旧顶点共存的网格，即将新点插入到原模型中，修改原模型网格；最后删除模型中不在新点集中的顶点，得到由新布点集合中的顶点组成的简化模型。 通过调整新模型中的顶点数，可以生成层次化模型。 这种方法仅适用于光滑曲面，且简化模型中引入了新点。 Hoppe 的能量函数法，其中能量函数由三部分组成：距离能量、表示能量及弹簧能量。 其中距离能量反映原始顶点集与简化模型的距离偏差。 该能量越小，表明简化模型对原始模型的逼近精度越高。 表示能量定义为表示因子 Crep 与模型顶点数 m 的乘积， Crep 值越大，表明模型表示的简洁性越重要， Crep 值越小，表明对原模型的逼近精度要求越高，因此通过指定不同的 Crep 值，可以控制模型的复杂度，构造层次化模型。 这种方法的特点是用能量函数的变化指导网格简化，通过在能量函数中加入一项表示能量将网格简化视作一个网格优化过程，通过能量函数中的距离能量变化反映出简化后的模型对原始模型的逼近程度。 Hoppe 给出了对三维扫描仪测量的数据模型进行简化的实例，效果十分理想，但算法的执行效率很低。 第二章 虚拟现实及相关技术 23 Hinker 的合并共面多边形法，通过找出最大法矢夹角在某一给定值之间的一组多边形，将其看作近似共。