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视觉信息学1(2017)1云的可视化模拟Yoshinori Dobashia,Kei Iwasakib,Yonghao Yuec,Tomoyuki Nishitad,*a日本北海道大学/UEI研究所b日本和歌山大学/UEI研究所C 日本东京大学D UEI Research/日本ar t i cl e i nf o文章历史记录:2017年1月27日在线提供保留字:云过程建模基于图像的建模流体模拟反馈控制遗传算法a b st ra ct在合成室外场景的真实图像时,云起着重要的作用因此,云的真实感显示是计算机图形学的重要研究课题之一为了显示逼真的云,我们需要逼真地建模,渲染和动画云的方法控制云的形状和外观以创建特定的视觉效果也很重要本文介绍了我们为满足这一要求所做的努力和研究成果,以及在云的可视化模拟方面的相关研究©2017由Elsevier B.V.发布代表浙江大学和浙江大学出版社。这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍云是合成户外场景图像以增强真实感的重要元素。因此,从计算机图形学的历史开始,人们就不断地提出了许多云的可视化模拟方法(Blinn,1982;Max,1986;Gardner,1985)。这些方法被用于许多应用中,例如飞行模拟器、电影、计算机游戏等。有几个重要的因素,创造现实的形象,云。第一个是形状。云的形状是由云粒子或水滴的三维密度分布来定义的。我们需要一种方法来合成云粒子的真实分布。一旦我们有了真实的分布,我们就需要一种方法来计算云的真实颜色,同时考虑云内部光的衰减和散射。这就需要模拟光与小粒子之间的相互作用,这通常是很耗时的.此外,当我们想要合成云的动画时,我们还需要一种方法来计算云的复杂但迷人的运动最后,效率和可控性也是计算机图形应用的重要因素,例如电影和计算机游戏。有大量的先前的工作,以满足这样的上述要求在这篇文章中,我们回顾了一些通讯作者。电子邮件地址:nishita@shudo-u.ac.jp(T. Nishita)。同行评议由浙江大学和浙江大学出版社负责http://dx.doi.org/10.1016/j.visinf.2017.01.001这些以前的工作,并介绍我们不断努力的建模,渲染,动画云逼真。我们的云的可视化模拟的逆方法也被解释。2. 模拟云为了显示真实感的云,需要定义云的密度分布。为此目的已经开发了许多方法云的建模有两种主要方法:程序方法和基于物理的方法。过程建模是云建模最流行的方法,通常使用某种噪声函数。Voss使用分形的思想来建模云(Voss,1983)。Gardner提出了一种使用纹理椭球体进行云的可视化模拟的方法(Gardner,1985)。Ebert等人开发了一种方法结合metaball和噪声函数(Ebert,1997)。Sakas通过使用光谱合成来模拟云(Sakas,1993)。Schpok等人已经开发了一种用于云的程序建模的实时系统(Schpok等人,2003年)。在Ebert(2003)中可以找到关于云的程序建模这些方法可以生成真实感云,但需要通过试错法指定许多参数来合成真实感云云云可以通过基于物理的云形成过程的模拟来生成。Kajiya和Herzen 用 数 值 方 法 解 决 了 积 雨 云 模 拟 的 大 气 流 体 动 力 学 问 题(Kajiya和Herzen,1984). Miyazaki等人提出了一种通过使用称为耦合映射网格的方法来对各种类型的云进行建模的方法,该方法是元胞自动机的扩展版本(Miyazaki等人,2001年)。他们还提出了一种通过改进方法来模拟云形成过程2468- 502 X/©2017由Elsevier B. V.发布代表浙江大学和浙江大学出版社。这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表视觉信息学期刊主页:www.elsevier.com/locate/visinf*2Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)1Fig. 1. 利用卫星图像模拟云层。左图显示使用插图合成的台风。右图显示了从太空中看到的另一个台风。图二、从 照 片 中 模拟云。合成图像中的三种类型的云是根据插图中所示的相应照片建模的由Kajiya和Herzen(1984)提出。通过使用这些方法,可以创建逼真的云,这些也可以用于动画云(见4)。然而,这些方法的问题之一是计算成本非常高。上述问题可以通过采用基于图像的方法来解决,即从真实云的照片建模云 由于从不同方向拍摄云的多张照片通常是困难的,因此用于建模云的基于图像的方法使用单个图像作为输入(Dobashi等人,1998,2010; Yuan等人, 2014年)。这些基于图像的建模方法的目的不是重建图像中云的确切形状,而是将其用作生成看起来与图像中的云相似的云的指导我们已经开发了利用红外卫星图像模拟大尺度云的方法(Dobashi等人,1998年)。我们用元球来表示云的密度分布该方法可以生成从空间观察的台风的真实图像,如图所示。1.一、然而,该方法不适用于从地面拍摄的照片,在那里我们需要去除阳光照射和背景天空的影响。然后,我们开发了一种方法,从地面拍摄的照片(Dobashi等人, 2010年)。这种方法可以生成三种类型的云:卷云、高积云和积云。图2显示了用这种方法生成的合成云的例子。该方法首先通过估计照片中云后面的天空颜色来创建天空的图像。然后,通过将输入照片与天空图像进行比较来计算云的强度和不透明度。图三. 影响云强度的重要因素。我们开发了三种方法,分别使用强度和不透明度来生成三种类型的云。卷云非常薄,很少观察到自身阴影。因此,我们将卷云建模为二维纹理。高积云也很薄,但可以观察到自身的阴影。因此,必须定义三维密度分布我们使用Meta球来定义密度分布,并通过强度和不透明度信息来确定元球的参数。最后,对于积云,该方法首先通过使用不透明度信息计算每个像素处的厚度来生成云的表面形状然后采用程序方法生成形状内部的密度Yuan等人。(2014)还提出了一种基于图像的方法,通过改进我们的方法来建模积云。3. 渲染云计算云的真实颜色的最好方法是模拟云内部发生的光学现象。由于云是小水滴的集合,因此云粒子对光的散射和吸收是最重要的因素。大气层也会影响云的外观。让我们首先描述一下决定云颜色的重要因素(见图3)。当灯光到达云内的某个点时,灯光被云粒子散射并到达视点。当光在到达视点之前仅散射一次时,称为单次散射分量。然而,在云内部,光被多次散射,如图所示。多次散射分量对云也很此外,由于云被大气包围,光也被大气颗粒散射和衰减。这种大气效应对云的出现也很重要。最后,云层后面的光线也通过云层到达视点这些因素应该被考虑到计算真实的云的颜色考虑到这些物理现象,已经提出了许多用于渲染云的方法让我们回顾一下以前的方法通过将它们分类为实时和离线方法。3.1. 云的实时渲染实时方法通常使用GPU来加速渲染过程中涉及的Stam使用3D硬件纹理映射功能来显示气态物体(Stam,1999).该方法利用Max等(1992)提出的方法,在高端图形工作站的帮助下,将三维纹理和平流云纹理结合起来,实时生成逼真的图像。我们提出了一种飞溅的方法来渲染云交互式(Dobashi等人,2000年)。述的方法Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)13图四、使 用 GP U 高效渲染云和光柱。可以产生高度逼真的图像,考虑到大气散射的影响,如图所示。四、通过使用这种方法,穿过云层之间的间隙的光线也可以有效地呈现出来(见图4底部的图像)。所有这些方法都是为了渲染从地面观察到的云我们提出了一个交互式系统,用于从太空观察地球尺度的云的 逼 真 可 视 化 (Dobashi等人, 2010年)。该系统能够在交互式地改变视点和光照方向的同时生成真实感强的图像地球尺度云的真实感显示要求绘制大量的云密度分布数据。因此,我们采用了基于预计算的方法和分层数据结构来加速渲染过程。为了提高合成图像的真实感,还考虑了大气效应和云层在地球上的阴影图5显示了使用他们的方法渲染的地球尺度云的示例。然而,上述方法考虑到单个scat-只有光。有几种实时方法可以逼真地渲染云,并考虑到光的多次散射Harris和Lastra(2001)改进了我们的方法(Dobashi等人,2000年),以实现更快的渲染云。该方法部分考虑了多次散射的影响。S. may-Kalos等人 (2005)提出了一种实时渲染方法,用于在飞行中多次散射光的静态云。该方法在运行时计算多次散射。Sloan等人(2002)提出了一种基于预计算的方法,称为预计算辐射传输,并渲染了低频照明的云。Bouthors等人 (2006)提出了一种实时渲染层状云的方法。他们还提出了一种交互式绘制方法,用于具有多个各向异性的云图六、具 有 多重散射的日光和天光照射下动态云的实时绘制。散射(Bouthors等人, 2008年)。虽然这些方法可以绘制真实的云,但这些方法假设云内部的密度分布是均匀的,因此不能应用于具有非均匀密度分布的云对于动态密度分布,Zhou等人(2008)提出了一种在低频环境光照射下实时绘制具有多重散射的动态烟雾的快速方法 我们还提出了一种考虑光的多次散射的实时渲染动态云的方法(Iwasaki等人,2011年)。我们开发了一种有效的方法,通过准备一个由有限数量的体数据组成的动态云数据库来创建动态云的该方法可以绘制受太阳光和天空光多重散射照射的动态云。视点和阳光方向可以在运行时更改。通过这种方法渲染的示例图像如图所示。六、3.2. 云的离线渲染离线方法可以通过精确计算光的多次散射来为了计算多重散射,能量平衡的状态必须 要准确解决。Kajiya是第一个通过使用球谐函数和射线追踪方法来解决这个问题的人(Kajiya和Herzen,1984)。云被认为是不均匀的参与介质,并且已经有很多关于它的先前研究(Cerezo等人, 2005; Gutierrez等人, 2009年)。在早期,研究人员专注于基于体素的方法来计算光的多次散射,其中参与介质的密度分布通过使用三维网格来表示。Rushmeier等人通过扩展辐射度方法以考虑粒子介质,开发了一种分区方法(Rushmeier和Torrance,1987)。在该方法中,模拟空间被离散为体素元素,体素之间的能量平衡状态通过求解联立线性方程组来获得然而,该方法不能处理颗粒的各向异性相函数。因此,Max提出了一种改进的方法,该方法可以通过使用方向箱来处理各向异性相位函数(Max,1994)。Nishita等人也开发了一种有效的方法,利用了图五. 地球尺度云的交互式渲染。4Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)1见图7。云的真实感绘制蒙特卡罗采样技术。云粒子的相函数(Nishita等人, 1996年)。这些基于体素的方法的问题在于,解的精度受限于体素的分辨率。 Jansen等人通过引入一种称为光子图的技术来解决这个问题( Jensen 和 Christensen ,1998)。此方法从光源发射许多光子,并使用光子模拟光散射。然而,这种方法本质上与基于体素的方法有相同的问题,即精度取决于要发射的光子的数量。这些方法的一个更严重的缺点是,解决方案是有偏见的事实;数值解不收敛到真正的解决方案,即使体素或光子的数量增加。这个问题可以通过使用基于蒙特卡罗抽样的技术来解决。最近的研究更多地集中在这种方法上(Lafortune和Willems,1996;Pauly等人,2000; Raab等人, 2006年),因为蒙特卡罗抽样提供了无偏的解决方案。在这种方法中,通过对来自多个随机生成的光路的贡献进行积分来计算像素处的强度参与介质中的光路通过随机生成连续的散射事件来为了确定新散射事件的位置,需要使用随机数来确定与非连续散射事件的距离,称为自由路径一种重要性采样技术,称为自由路径采样,通常用于根据与参与介质的光学深度相对应的概率密度函数来有效地确定散射事件的位置的主要技术是射线行进方法(Perlin和Hoffert,1989; Jensen和Christensen,1998; Pauly等人,2000)或其变体,例如,(布朗和马丁,2003年)。然而,它们是有偏差的,并且对于不同的采样间隔将产生不同的结果。通过使用称为Woodcock跟踪的技术(Woodcock等人, 1965年),这是在核科学界提出的,并经常用于核科学和医学物理学(Badal和Badano,2009年)。它首先由Raab等人引入计算机图形社区。 (2006年)。尽管它已被证明是无偏的(Coleman,1968),但在处理非均匀介质时,它是低效的(Leppänen,2007),因为在稀疏区域中,平均自由程要长得多,并且这样小的距离通常会增加很多次,从几十到几千,直到下一个散射事件发生。伍德考克跟踪的GPU实现被提出来加速计算,例如,Badal和Badano(2009年)。Leppänen改进了Woodcock跟踪,通过将密集区域与稀疏区域分开,并不同地处理这两种区域来提高效率(Leppänen,2007)。然而,与Leppänen(2007)的问题设置不同,计算机图形领域中出现的参与介质(如烟雾和云)的密度分布通常是连续的,如何适应这种两级分离并不明显。为了克服上述问题,我们开发了一种自适应和无偏的技术(Yue等人,2010年)。该方法将根据介质中平均自由程的空间变化,将介质的边界框划分为子空间(分区)分区被表示为kd树。在渲染过程中,散射事件的位置是使用kd树自适应地确定的这种抽样技术被证明是无偏的。该方法的一个重要贡献是基于成本模型的自动通过求解最大空矩形问题,我们找到了相对于成本模型的最优划分对于高度不均匀的介质,该方法的整体绘制速度比以前的方法快一到两个数量级。图7显示了使用此方法渲染的云的示例。4. 设置云电影、商业片等经常使用云彩形状和颜色变化的快速动画,它们通常是通过预先拍摄并快速回放来创建的由于用计算机图形学生成这种逼真的动画是有用的,因此已经开发了许多方法一种流行且计算成本低廉的云动画制作方法是程序方法(Voss,1983;Gardner,1985; Ebert和Parent,1990; Ebert等人, 1990; Ebert,1997; Neyret,1997; Stam和Fioris,1993; Stam,1994; Dobashi等人,2000年)。虽然这些技术可以创建逼真的云图像,但当需要逼真的云运动时,它们受到限制模拟云运动的一种更自然的方法是通过求解其控制方程来模拟云形成的物理过程云形成的物理过程如图所示。8.第八条。首先,地面被太阳加热,然后空气被地面加热。由于热浮力的作用,这就产生了上升气流,上升气流的温度由于绝热冷却而降低(图1左图)。 8)。因此,在一定的高度上,气团中的水汽发生相变,凝结成云,如图1右图所示。8.第八条。云的相变过程对于生成真实感的云动画是非常重要的。此外,在相变发生时,潜热被释放,这产生了额外的浮力,并促进云进一步生长到更高的区域。图图9显示了通过这种方法生成的云的示例。在计算机图形学中,Kajiya等人是第一个使用数值流体分析进行云的可视化模拟的人(Kajiya和Herzen,1984年)。在他们的方法中,大气流体动力学方程是数值求解的。然而,该模式没有考虑积云动力学中重要的绝热冷却和模拟空间的温度梯度,结果不太符合实际。在计算机图形学中,有许多关于气体模拟的研究(Foster和Metaxas,1997;Stam和Fietrich,1993,1995)。其中,Stam介绍了一种常用于模拟流体现象的稳定流体模拟模型(Stam,1999)。然而,该方法的重点是烟雾的运动和他们的方法Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)15见图8。云的形成过程概述。如左图所示,由于地面的热量而产生上升的空气包,由于绝热膨胀,空气包的温度降低。然后,云通过从水蒸气到水滴的相变产生(右图)。见图9。通过求解大气流体动力学创建的云的动画。云没有讨论。我们提出了一个云模拟的定性模型(Miyazaki等人, 2001)使用CML(耦合映射格子)。CML是元胞自动机的一 种 扩 展 , 是 一 种 降 低 计 算 成 本 的 近 似 技 术 ( Yanagita 和Kaneko,1995)。 我们开发了一种方法,该方法可以基于对上升气流和贝纳德对流的 模 拟 来 创 建 各 种 云 (宫崎等人, 2001年)。CML模式最初是为模拟Benard对流而设计的。在上升气流的模拟中,假设模拟空间中的温度分布是恒定的虽然形状看起来像积云,但积云动力学的基础温度平流无法模拟。因此,我们后来提出了一种更实用和逼真的云模拟模型(Miyazakietal.,2002年)。这种方法考虑了图1所示的云的形成过程。 8;该方法包括不包括在烟雾模拟中的相变和绝热冷却(Foster和Metaxas,1997;Stam,1999; Fedkiw等人,2001),并且可以创建比以前的云模型更逼真的云动画(Kajiya和Herzen,1984; Miyazaki等人,2001年)通过模拟蒸汽,云,温度和速度矢量的相互作用。5. 逆算法虽然可以通过使用到目前为止描述的方法来合成真实的云也就是说,动画师需要通过试错过程手动调整许多非直观的参数数值模拟的昂贵计算成本我们见图10。从2D输入轮廓(粉红曲线)生成3D目标形状,用于控制云模拟。解决了这个问题,并开发了两种基于逆问题方法的方法,用于确定影响外观的两个重要因素:形状(Dobashi等人,2008)和颜色(Dobashi等人,2012年)。下面,我们简单介绍一下这两种方法。5.1. 通过控制云模拟创建所需形状生成所需形状的云的一种直接方法是将先前用于控制烟或水的方法(Fattal和Lischinski,2004;Shi和Yu,2005)应用于云。然而,我们发现这种方法并没有产生令人信服的结果。其原因是在云的形成过程中有几个重要的物理过程,如从水蒸气到水滴的相变,这是其他现象所不存在的。对云形状建模有两个要求(1)必须生成逼真的形状,以及(2)该形状应当与用户指定的期望形状紧密匹配。对于第一个要求,我们采用宫崎等人开发的方法。 (2002)基于大气流体动力学的云形成过程的数值模拟(见第4节)。对于第二个要求,我们选择用反馈控制机制来控制影响云形成过程的物理参数,这在下面描述。用户在屏幕上指定所需形状的云的轮廓线,如图中的粉红色曲线所示。 10个。然后从轮廓线生成三维目标形状。控制模拟,使得目标形状和模拟云之间的差异变为零。我们开发了两个控制器,潜热控制器和水蒸汽供应器,以自动调节潜热量和水蒸汽量潜热控制器增加潜热,并且水蒸气供应器在云尚未到达目标形状的顶部的区域中添加水蒸气。通过组合这些控制器,控制云的垂直发展和云的生成,直到形成目标形状。我们的控制机制的一个重要方面是,模拟是隐式控制。没有明确产生外力或云密度这可以防止我们的控制器破坏云的动力学,并导致逼真的云的形成。图图11和12显示了我们的方法生成的云。图图11显示了使用我们的控制方法生成的积雨云的典型形状。在图12中,用户指定云的非自然形状,即头骨。我们的方法可以成功地生成逼真的云,即使是这种不自然的形状。6Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)1见图11。用我们的控制方法生成的积雨云实例。粉色曲线由用户指定。见图12。 由我们的控制方法产生的头骨形状的云。5.2. 调整渲染云虽然云的颜色是通过模拟云内部的光散射来计算的,但除非用户指定用于模拟光散射的良好参数,否则并不总是生成逼真的图像选择合适的参数来产生所需的云外观是一项困难、乏味和耗时的任务。为了解决这个问题,我们开发了一种自动调整参数的方法,使合成云的外观看起来类似于用户指定的云的照片。我们的系统的输入是代表合成云的密度分布的体积数据和真实云的照片。用于渲染合成云的阳光方向和相机参数也需要由用户指定。然后,我们的系统搜索最佳参数,使合成云和照片之间的视觉差异最小化我们使用颜色直方图来衡量视觉差异。基于光散射的渲染方程计算合成图像中的云的强度(Nishita等人,1996;Cerezo等人,2005; Zhou等人,2008; Yue等人, 2010年)。云的强度取决于许多参数,如阳光和天空光的强度,以及大气和云粒子的光学特性我们假设照亮云层的唯一光源是太阳。由于云层和视点之间的大气粒子的光的衰减和散射也被考虑在内。最小化问题是通过使用遗传算法以各种参数设置合成云的图像是通过使用具有不同参数设置的高效体积路径跟踪器重复创建遗传算法根据视觉差异对参数进行修正图13显示了使用我们的方法绘制的积雨云的例子。云是通过流体模拟产生的(Miyazaki等人, 2002年)。每个图像中的插图是云的输入照片。通过估计用于渲染云的参数,在照片中观察到的细微颜色变化在合成云中再现。图14示出了非自然云的示例。云是使用上一节中描述的受控模拟生成的。在这个例子中,我们用合成云替换了输入照片中的真实云,并使用优化的参数进行渲染。合成云自然地合成到真实的照片上。6. 结论在本文中,我们回顾了以前的工作,云的可视化模拟令人惊讶的是,有这么多的研究集中在这个特定的主题。对于云的建模,已经开发了三种类型的方法对于渲染云,已经开发了实时和离线方法。实时方法通常使用GPU,有时采用基于预计算的方法来考虑多次散射。离线方法可以非常准确地考虑多次散射。近年来的研究主要集中在蒙特卡罗采样技术,以创建高度逼真的图像。为了计算云的运动以创建真实感动画,通常使用过程方法,因为其效率高。使用流体模拟的基于物理的方法也可用于计算逼真的运动。然而,使用这些方法,通常难以选择适当的参数来生成具有期望外观的云。为了克服上述问题,我们介绍了我们的云我们的方法采用二维信息作为输入,并计算三维信息来创建逼真的云图像对于云的形状,图十三. 我们的方法调整渲染云的参数的例子。Y. Dobashi等人/视觉信息学1(2017)17见图14。合成云的合成到一张照片上。使用所需形状的云来生成三维形状的云。对于云的颜色,使用真实云的照片来找到可以产生合成云的逼真图像的最佳参数云是迷人的自然现象,总是吸引着我们的注意力。虽然合成真实的云的图像/动画已经成为可能,但我们仍然有空间在这个研究课题上工作。例如,与真实世界中的云相比,合成云的分辨率不够覆盖数千公里区域的大规模云的高效渲染/模拟逆方法也应该得到改进,例如,云的逼真动画是从用户的草图实时创建的我们将继续努力解决这些问题。引用Badal,A.,Badano,A.,2009. 使用大规模并行图形处理单元加速体素化几何中光子传输的蒙特卡罗模拟。36(11),4878- 4880。Blinn,J.,一九八二年 模拟云和尘埃表面的光反射函数。Comput. Graph. 16(3),21- 29.Bouthors,A.,Neyret,F.,Lefebvre,S.,2006. 层状云的实时逼真照明和阴影。在:Proc。欧洲图形研讨会自然现象。pp. 41-50Bouthors,A.,Neyret,F.,马克斯,N.,Bruneton,E.,克拉辛角,2008年云中的交互式多重各向异性散射。在:2008年交互式3D图形和游戏研讨会论文集。ACM,pp. 173-182布朗,联邦调查局,Martin,W.R.,2003. 连续变化截面介质中蒙特卡罗飞行轨迹的直接采样。在:程序。ANS数学&计算专题会议。Cerezo,E.,Pérez,F.,Pueyo,X.,Serón,F.J.,Sillion,F. 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