[发明专利]一种模型处理的方法、形变控制方法及相关设备

说明书

本申请公开了一种模型处理的方法，包括：以目标能量达到预设条件作为迭代目标，且以目标模型的权重作为变量，对权重进行迭代优化，以得到目标权重，目标模型的权重用于指示目标模型中图柄与顶点之间的位置关系，目标能量用于指示目标模型进行形变后的K个变形模型与数据库中给定对应的期望样本模型之间的差异程度，权重用于基于目标模型获取K个变形模型；利用目标权重计算所述目标模型的形变结果；显示所述目标模型的形变结果。本申请实施例还提供相应的形变控制方法和相关设备。本申请技术方案由于采用了数据驱动的方法来对权重进行迭代优化，得到目标权重并用于计算形变结果，可以产生更合理的形变结果，解决形变结果缺乏刚性的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种模型处理的方法、形变控制方法及相关设备

背景技术

三维模型的形变是几何处理领域中的热点研究方向。在目前，线性混合算法(LBS，linear blending skinning)是完成上述三维模型形变的最常用算法之一。如图1所示，物体三维模型由三角网格表示，物体发生变形时网格的每个顶点位置都会发生相应变化，但用户通常只能指定模型上少数控制点的形变或者位置，因为三角网格的顶点数目通常非常巨大，直接指定每个顶点的形变工作量巨大，是不可取的做法。LBS算法是一种能够将控制点上的形变传播到顶点上，从而完成形变的算法。LBS算法的基本原理是通过将一个顶点周围的几个控制点的形变矩阵进行内插，从而得到该顶点的形变矩阵，进而完成形变。传统的LBS算法中有两个要素，分别是权重值和仿射矩阵，权重值描述的是三维模型本身的变形趋势和可能(比如人体的关节是可以弯曲的，但是大臂小臂等本身是相对刚性的，不应该发生大的变形)，仿射矩阵描述的是在交互式变形中用户输入的操作所体现的变形目标方向。仿射矩阵包含旋转和缩放两种操作，能够针对大部分变形做出真实的刻画。基于 LBS算法的变形方法重点在于每个控制顶点在每个顶点作用时的权重值和仿射矩阵的获取。在交互式的变形当中，仿射矩阵一般可以通过用户对控制顶点的操作，如拖拽等方式直接获取，但是权重的赋值往往只能通过经验来确定。当权重和仿射矩阵都确定后，意味着每个控制顶点都有一个仿射矩阵，变形后的顶点坐标就由每个仿射矩阵作用于变形前的顶点坐标的权重决定。采用传统的LBS算法对几何模型进行变形需要先确定控制图柄，如控制点、骨架的位置，并通过人工的方式确定每个图柄的权重，这需要相当丰富的经验以及高超的技巧，且非常繁琐耗时，导致人工成本非常高。

为了提高效率，Alec Jacobson等人发表的论文《Bounded Biharmonic Weightsfor Real-time Deformation》中提出了一种基于给定图柄自动计算有界双调和权重的方法。在这种方法中，权重不再需要手工标定，因而降低了工作难度和时间。Sorkine等人发表的论文《As-rigid-as-possible Surface Modeling》中提出了一种通过迭代估计微分坐标的刚体变换的方法，不借助线性混合算法，直接通过迭代地估计微分坐标的刚体变换来达到简化用户输入的目的，使用该方法的用户只需输入控制顶点的坐标位置，同样降低了工作难度和时间。但是，由于这两种算法都只考虑了一个模型，无法把握模型的变形趋势，所以使用控制点进行变形得到的变形结果都非常柔软，无法满足某些刚性变形的需求。如图2(a)和图2(b)所示，图2(a)是一种柔软的变形结果，而图2(b)才是希望得到的刚性变形结果。Lin Gao等人发表的论文《Efficient and Flexible Deformation Representationfor Data-Driven Surface Modeling》中，考虑将多个模型的特征相融合，提出了一种三维模型的变形特征，使用这种变形特征能够对模型进行交互式的数据驱动变形，即给定一组不同形变状态的模型(比如做不同姿势的人体模型)，然后从这组模型中学习到模型本身的变形可能和趋势，从而解决上述两种方法中出现的变形结果过于柔软的问题。但是在这种方法中，随着使用的模型组中的模型个数的增加，变形所需时间都会增加，无法达到实时交互的要求。

由此可见，如何提高模型变形的效率以及得到适合的变形结果是需要解决的问题。

发明内容