技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域，具體涉及一種動態(tài)紋理生成方法。

背景技術(shù)

紋理是一類復雜的自然表面，其表達的關(guān)鍵在于對紋理的數(shù)學建模。目前，人工生成紋理主要為基于FBM模型產(chǎn)生的紋理，F(xiàn)BM模型假設(shè)紋理具有理想的自相似性，其增量服從高斯分布，并且具有各向同性的特點。

但是，在對實際自然紋理分析過程中，發(fā)現(xiàn)很多類型的紋理并不具有FBM模型的統(tǒng)計特性，如巖石表面、帶有氣泡的海水背景等，僅有少數(shù)如熱液紋理符合FBM模型。問題的根源在于FBM模型中假設(shè)：紋理的增量服從高斯分布，這使得其對紋理的描述局限在一定的范圍內(nèi)，不能對更廣泛的紋理進行描述。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種動態(tài)紋理生成方法，能夠生成豐富的動態(tài)紋理。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

一種動態(tài)紋理生成方法，該方法包括如下步驟：

S1.定義生成紋理圖像的大小x*y及圖像數(shù)n；

S2.隨機生成若干個服從alpha穩(wěn)定分布S_α(σ,β,μ)的平穩(wěn)增量X，其中α為特征因子、σ為尺度參數(shù)、β為偏斜因子、μ為中心位置偏移參數(shù)；

S3.從隨機生成的平穩(wěn)增量X中選取x*y個變量寫入預先設(shè)置的2維矩陣中，利用隨機中點置換法對該矩陣進行處理，得到大小為x*y的各向同性紋理圖像；

S4.重復步驟S2-S3，直到生成n幀各向同性紋理圖像；

S5.將步驟S4得到的n幀圖像寫入視頻文件，生成各向同性動態(tài)紋理。

其中，所述利用隨機中點置換法對該矩陣進行處理，得到大小為x*y的各向同性紋理圖像為：

取矩陣中四個端點像素值的平均值再加上預先設(shè)置的隨機位移量作為中心點像素值，對矩陣中的所有點按上述方式進行處理，即得到大小為x*y的各向同性紋理圖像，其中預先設(shè)置的隨機位移量服從alpha穩(wěn)定分布。

其中，在步驟S4之后包括對n幀圖像做歸一化處理，使其像素值為[0,255]。

其中，在步驟S5之前包括對n幀圖像做相關(guān)性處理。

進一步，該方法還包括:

S6.將步驟S4生成的每幀各向同性紋理圖像輸入結(jié)構(gòu)濾波器，得到n幀各向異性紋理圖像；

S7.將步驟S6得到的n幀圖像寫入視頻文件，生成各向異性動態(tài)紋理。

其中，所述步驟S6包括：

設(shè)結(jié)構(gòu)濾波器的系統(tǒng)函數(shù)為：

H_φ(ω_x,ω_y)＝(1+α-2αcos²(ω_θ-θ₀))^-1，

其中θ₀為方向角參數(shù)，α為強度參數(shù)；

利用2維FFT變換將步驟S4生成的n幀各向同性紋理圖像依次變換到頻域，并記為S_I(ω_x,ω_y)；

將每幀各向同性紋理圖像輸入到結(jié)構(gòu)濾波器，得到各向異性紋理圖像S_A(ω_x,ω_y)，其中S_A(ω_x,ω_y)＝S_I(ω_x,ω_y)H_φ(ω_x,ω_y)；

將S_A(ω_x,ω_y)通過2維的IFFT變換，得到時域的各向異性紋理圖像。

其中，在步驟S6之后包括對n幀圖像做歸一化處理，使其像素值為[0,255]。

其中，在步驟S7之前包括對n幀圖像做相關(guān)性處理。

本發(fā)明至少具有如下的有益效果：

本發(fā)明提供的動態(tài)紋理生成方法，能夠生成更為豐富和細膩的自然紋理，諸如巖石表面或帶有氣泡的海水背景等各向同性或各向異性的自然紋理，對于傳統(tǒng)的基于FBM模型不能生成的紋理，本發(fā)明提供了一種新的方式進行復雜紋理的生成，滿足了人們的需要。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。