基于物理的交互破碎模拟算法及算法真实感评价研究

基本信息
批准号:61802244
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:21.00
负责人:张娟
学科分类:
依托单位:陕西师范大学
批准年份:2018
结题年份:2021
起止时间:2019-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:武杰,李菁菁,蒋韬,陈龙杰,孙维彤
关键词:
交互应用破碎模拟基于物理的方法真实感评价
结项摘要

The goal of the interactive fracture simulation is to produce a realistic, fast and unconditionally stable cracking behavior. The physically based fracture simulation can generate realistic fracture results, and therefore has been an important research topic in Computer Graphics and Virtual Reality. However, the physically based fracture simulation has problems in stability and efficiency, which makes its results inconsistent with our perception. This project will research on mitigating the instabilities introduced by cracks and distorted meshes to produce stable and realistic fracture simulation results, the method for the construction of subspace basis and the smoothed coupling of subdomains on meshes with dynamic topology configuration to improve the fracture simulation efficiency, the construction of realistic evaluation index system to generate perception-consistent evaluation results. This project will provide new thoughts for the physically based fracture simulation research, which is of great scientific significance and will provide technical support for the development of entertainment industries such as virtual reality and games.

交互破碎模拟的目标是实现快速真实且无条件稳定的破碎模拟效果。基于物理的破碎模拟方法可真实模拟物体的破碎行为,所以一直是计算机图形学和虚拟现实技术领域的研究热点。但基于物理的破碎模拟方法存在稳定性和效率方面的问题,使得破碎模拟的真实感与主观认知不一致。本项目拟:探索缓解裂纹及畸变网格引入的不稳定性问题的机制,实现稳定真实的破碎模拟效果;研究拓扑动态改变情况下子空间基矩阵加速构建及子域光滑耦合方案,提高破碎模拟的效率;研究基于视觉感知的破碎模拟算法真实感评价指标体系构建,实现与主观一致的客观真实感量化评价算法。本项目将为基于物理的破碎模拟研究提供新的思路和途径,科学意义重大,可为虚拟现实以及游戏等娱乐产业的发展提供技术支撑。

项目摘要

针对基于物理的破碎模拟方法存在的真实感和效率方面的不足,亟待突破算法的性能瓶颈,以提高虚拟现实环境下物体破碎行为的模拟能力。本研究在风格一致纹理生成、纹理图像修复、三维模型快速绘制三个方面取得研究进展与相关成果:.(1)风格一致纹理生成算法研究。将扩张卷积引入到风格迁移算法中,提出基于扩张卷积的风格迁移算法;总结扩张卷积等参数在风格迁移算法中的设置原则,加快算法的训练;在MS-COCO数据集上,与经典的风格迁移算法比较,从纹理建模、笔触尺寸控制、笔触尺寸空间扩张、算法效率以及对不同分辨率图像的适应性等方面,验证并分析算法的风格迁移能力。在风格迁移算法研究的基础上,开发智能人像风格化系统,生成不同艺术风格的背景可替换的人像艺术图像。.(2)纹理图像修复算法研究。提出一种基于边缘预测的多通道图像修复算法;构建边缘生成对抗网络,提取图像边缘信息,指导内容生成对抗网络进行图像修复;构建内容生成对抗网络,利用自编码器结构将修复后的图像边缘信息和原始图像的RGB通道相结合,对图像破损区域进行内容重建与修复,解决大面积污损图像修复的伪影与模糊问题。使用PatchGAN判别器评价生成网络的输出,并引入谱归一化算子,提高模型稳定性。在ImageNet上训练并测试本算法提出的图像修复模型;与经典的图像修复算法进行相比,本算法的修复能力在视觉和量化指标上都表现出色。.(3)三维模型快速绘制研究。为了平衡三维模型真实感绘制加速结构中包围盒的构建速度和质量,对基于凝聚聚类的层次包围盒进行优化,引入基于莫顿码的图元预处理机制,构建基于凝聚聚类的并行光线跟踪加速结构;实验结果表明,与基于莫顿码的线性算法以及基于凝聚聚类的并行算法进行对比,基于凝聚聚类的并行光线跟踪加速结构算法在中等规模三维模型的绘制中SAH代价和构建时间两个指标表现更优。.本研究形成的相关理论方法和系统,为虚拟现实环境中的破碎行为的快速真实感模拟奠定了基础,形成了相关技术方法与原型系统,适用于虚拟现实与可视化等领域,应用前景广泛。本研究完成了项目预定目标。发表高质量论文6篇,其中SCI论文3篇、EI论文1篇;申请发明专利2项;登记软著2项;参加国际国内相关学术会议交流8次。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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