[发明专利]花卉浮雕模型构建方法及基于线条图的花卉浮雕重建方法

说明书

本发明公开了花卉浮雕模型构建方法及基于线条图的花卉浮雕重建方法，属于浮雕建模技术领域，要解决的技术问题为如何由三维模型高效快速建立花卉浮雕模型，如何以线条图为输入，通过花卉浮雕模型重建花卉浮雕。方法包括如下步骤：采集不同种类的花卉三维模型；对去噪后的三维模型进行不同视角变换并进行高度采样，对高度场进行线性压缩，得到花卉浮雕；对于每个花卉浮雕，获取场景遮罩、线条遮罩、曲率遮罩、平均曲率值、线条梯度值、顶点高度值和法向值；构建深度网络模型，将上述数据作为输入输出对网络进行训练；以单张线条图像为输入，构造叶片之间的层次遮挡关系，生成网络模型所需的各类输入，通过网络模型完成花卉浮雕重建。

技术领域

本发明涉及浮雕建模技术领域，具体地说是花卉浮雕模型构建方法及基于线条图的花卉浮雕重建方法。

背景技术

花卉浮雕是介于2D图像和3D雕塑之间的一种独特艺术形式，在硬币奖章、家用器皿、建筑装潢等领域有广泛应用。现有软件进行花卉浮雕建模设计效率低，需要大量手工交互来刻画叶片凸凹性以及构造叶片遮挡关系。

如何由三维模型高效快速建立花卉浮雕模型，如何以线条图为输入，通过花卉浮雕模型重建花卉浮雕，是需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足，提供花卉浮雕模型构建方法及基于线条图的花卉浮雕重建方法，来解决如何由三维模型高效快速建立花卉浮雕模型，如何以线条图为输入，通过花卉浮雕模型重建花卉浮雕的技术问题。

第一方面，本发明提供一种构建花卉浮雕模型的方法，包括如下步骤：

采集多个不同种类的花卉三维模型；

对于每个花卉三维模型，进行滤波去噪处理，对去噪后的花卉三维模型进行不同视角变换并进行高度采样，对高度采样后的花卉三维模型进行线性压缩并进行高度场优化，得到花卉浮雕；

对于每个花卉浮雕，获取场景遮罩、线条遮罩、曲率遮罩、平均曲率值和线条梯度值作为输入数据，并获取高度值和顶点的法向值作为输出数据；

将上述输入数据和输出数据作为样本数据，并划分为训练集和验证集；

基于深度学习构建网络模型，所述网络模型包括收缩路径、扩展路径以及连接于收缩路径和扩展路径之间的中间路径，收缩路径以及中间路径用于减小分辨率并增加输出特征通道，扩展路径用于增加分辨率并减少输出特征通道数；

以训练集为输入，优化所述网络模型的参数、完成输入通道到输出通道的映射训练，得到优化后网络模型，并以验证集为输入，验证所述优化后网络模型的参数，得到最终的浮雕网络模型。

作为优选，对高度采样后的花卉三维模型进行线性压缩后，通过最小化能量方程优化高度场，所述能量方程为：

其中，第一项为梯度规则项，▽d_i表示优化后的高度场梯度，g_i表示原始高度场梯度；

第二项为全局高度约束项，d_i表示优化后的高度，表示压缩后的高度，ρ表示能量项系数；

第三项为叶片边缘处的高度约束项，d_j表示优化后的叶片边缘高度，表示压缩后叶片边缘上的高度，μ表示能量项系数。

作为优选，对于每个花卉浮雕，通过高度值是否为零判断背景点，得到场景遮罩；

如果一个顶点与其邻域面片的z法向分量之差大于阈值v，所述顶点为线条点，得到线条遮罩；

上述线条遮罩扩散三个像素点，并与场景遮罩相减，得到曲率遮罩；

对花卉浮雕的高度值进行sobel卷积，得到梯度值g_x和g_y；