本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實技術中的力渲染技術領域，具體涉及基于線性素描圖像的力渲染方法。

背景技術：

在現(xiàn)實生活中，素描圖像隨處可見。素描圖像通過簡單的線條就可以把物體的輪廓和細節(jié)特征表達出來。甚至在藝術領域有著“觸覺素描”這一說法，指在觀察素描圖像的時候就感覺在觸摸圖像中的物體一樣真實，說明素描對物體特征細節(jié)的表達足夠精細、完整。簡單、明了的素描圖像包含著物體的更多細節(jié)，所以研究素描圖像也有著其存在的優(yōu)勢。

在虛擬現(xiàn)實中，力渲染技術是關鍵技術之一。通過對圖像處理的方法進行力渲染技術具有快速、成本低的特點。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明采用合理的算法對圖像進行處理，建立力渲染模型。旨在圖像的基礎上進行力觸覺再現(xiàn)，并通過力觸覺再現(xiàn)裝置反饋給操作者，達到讓操作者感知圖像中物體的輪廓特征和表面細節(jié)特征，擁有沉浸式的體驗。

a、彩色圖像轉換成線性素描圖像分為以下四個步驟：

a-1)將彩色圖像通過以下公式轉換成灰度圖像：

y1＝a×r+b×g+c×b

其中，y1是灰度圖像各像素點的像素值；a,b,c分別表示紅，綠，藍分量的權重值；r,g,b分別表示彩色空間中紅，綠，藍分量；

a-2)將轉換后的灰度圖像用下面的公式進行反轉處理得到相應的負像，負像中每個像素點的像素值用y2表示：

y2＝255-y1

a-3)將負像進行高斯模糊處理：采用3×3的高斯核對圖像進行模糊處理，權重函數(shù)t(i,j)采用二維高斯函數(shù)：

其中σ為正態(tài)分布的標準偏差；e是自然常數(shù)；(i,j)表示權重矩陣中元素坐標；模糊半徑假定模糊半徑r＝1，則權重前的矩陣為：

a-4)對模糊處理后的圖像進行顏色減淡混合處理，最終得到線性素描圖像；

b、生成的線性素描圖像包括物體的輪廓特征部分和表面細節(jié)特征部分，對這兩部分采用不同的方式進行力渲染；

b-1)輪廓特征部分采用god-object算法：其中虛擬接觸點(hip，hapticinteractionpoint)在表面輪廓線內側，god-object點在表面輪廓線上且距離hip最近，在god-object算法中，

虛擬彈簧中的單位剛度能量方程q為：

坐標(x,y,z)滿足的約束條件為：amx+bmy+cmz＝dm，

其中，(x,y,z)分別為點god-object位置坐標，(xt,yt,zt)為hip位置坐標，am,bm,cm,dm為常數(shù)，則輪廓力方程l為：

l＝q+l1(a1x+b1y+c1z-d1)+l2(a2x+b2y+c2z-d2)+l3(a3x+b3y+c3z-d3)

其中，l1,l2,l3表示各約束條件的權重值，a1,a2,a3屬于am，b1,b2,b3屬于bm，c1,c2,c3屬于cm，d1,d2,d3屬于dm；

b-2)利用拉格朗日乘子法得到新的god-object點的位置并再次計算輪廓力；

b-3)表面細節(jié)特征部分直接利用灰度值計算表面紋理力：

垂直表面的法向力fn為：fn＝k×value

其中，k為經(jīng)驗系數(shù)，value為線性素描圖像像素點的灰度值；

平行表面的摩擦力ff為：ff＝μ×fn×sign(v)

其中，μ為摩擦系數(shù)；v為虛擬接觸點的速度；sign(v)為標準的符號函數(shù)，即

最終的合力為表面紋理力：f＝fn+ff。

有益效果

本發(fā)明對基于圖像的力渲染技術做了改進，圖像處理這一模塊相對于先對圖像物體進行三維重構或者提取物體輪廓的傳統(tǒng)方法，對原圖像進行線性素描圖像的轉變，既能展現(xiàn)物體的輪廓特征，又能體現(xiàn)物體表面細節(jié)特征。該算法相對于三維重構的方法在時間上有優(yōu)勢。

同時，本發(fā)明專利采用高斯模糊處理和顏色減淡處理，生成的線性素描圖像很好地保留邊緣效果和展示物體的表面細節(jié)特征。

附圖說明

圖1為輪廓力示意圖。其中1表示表面輪廓線；2表示god-object點；3表示hip；

圖2為表面紋理力示意圖。其中4表示表面細節(jié)特征；5表示垂直表面的法向力fn；6表示平行表面的摩擦力ff；7表示表面紋理力f；8表示虛擬接觸點的速度v。

具體實施方式

以下結合附圖進一步說明本發(fā)明技術方案：

a、彩色圖像轉換成線性素描圖像；

1、將彩色圖像通過以下公式轉化成灰度圖像：

y1＝a×r+b×g+c×b

其中，y1是灰度圖像各像素點的像素值；a,b,c分別表示紅，綠，藍分量的權重值；r,g,b分別表示彩色空間中紅，綠，藍分量；

2、將轉換后的灰度圖像用下面的公式進行反轉處理得到相應的負像，負像中每個像素點的像素值用y2表示：

y2＝255-y1；

3、將反轉的圖像進行高斯模糊處理：采用3×3的高斯核對圖像進行模糊處理，權重函數(shù)t(i,j)采用二維高斯函數(shù)：

其中σ為正態(tài)分布的標準偏差；e是自然常數(shù)；(i,j)表示權重矩陣中元素坐標；模糊半徑假定模糊半徑r＝1；

3.1、權重前的矩陣為：

3.2、通過二維高斯函數(shù)計算每個像素點的權重值，這里取σ＝1.5得到權重后的矩陣為：

3.3、這9個點的權重之和為0.4787，對每個像素點的權重值除以0.4787，使權重之和為1，得到最終的權重矩陣：

3.4、將對應的權重值乘以對應像素點的像素值，得到權重后的像素值，再將這9個點的像素值求和處理得到中心點的像素值，最終完成圖像的高斯模糊處理；

4、對模糊處理后的圖像進行顏色減淡混合處理，最終得到線性素描圖像；

b、生成的線性素描圖像包括了輪廓特征部分和表面細節(jié)特征部分，對這兩部分采用不同的方式進行力渲染；

1、輪廓特征部分力渲染采用god-object算法，如圖1為輪廓力示意圖，其中虛擬接觸點(hip，hapticinteractionpoint)在表面輪廓線內側；god-object點在表面輪廓線上且距離hip最近；

1.1、在god-object算法中，

虛擬彈簧中的單位剛度能量方程q為：

坐標(x,y,z)滿足的約束條件為：amx+bmy+cmz＝dm，

其中，(x,y,z)分別為點god-object位置坐標，(xt,yt,zt)為hip位置坐標，am,bm,cm,dm為常數(shù)，則輪廓力方程l為：

l＝q+l1(a1x+b1y+c1z-d1)+l2(a2x+b2y+c2z-d2)+l3(a3x+b3y+c3z-d3)

其中，l1,l2,l3表示各約束條件的權重值，a1,a2,a3屬于am，b1,b2,b3屬于bm，c1,c2,c3屬于cm，d1,d2,d3屬于dm；

1.2、利用拉格朗日乘子法得到新的god-object點的位置并再次計算輪廓力；

2、表面細節(jié)特征部分直接利用灰度值計算表面紋理力。如圖2為表面紋理力示意圖；

2.1、垂直表面的法向力fn為：fn＝k×value

其中k為經(jīng)驗系數(shù)；value為素描圖像像素點的灰度值；

2.2、平行表面的摩擦力ff為：ff＝μ×fn×sign(v)

其中μ為摩擦系數(shù)；v為虛擬接觸點的速度；sign(v)為標準的符號函數(shù)，即

2.3、最終的合力為表面紋理力：f＝fn+ff。