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    基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法研究

    2018-01-22 00:59王傳霞郝孝華
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)采集虛擬現(xiàn)實

    王傳霞+郝孝華

    摘 要: 針對傳統(tǒng)室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計中建模虛擬圖像效果差的問題,提出一種基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方案。采用先進(jìn)的云端一體技術(shù)進(jìn)行虛擬模型的數(shù)據(jù)采集,使用屬主建模方法進(jìn)行建模,提高了建模的效率;引進(jìn)Mip?MAP算法進(jìn)行數(shù)據(jù)計算,提高了室內(nèi)裝潢虛擬圖像的像素;通過與紋理圖案映射算法相結(jié)合,提高了室內(nèi)裝潢虛擬圖像的逼真度和空間感,有效地解決了建模效果差的問題。為了驗證所提方法的有效性,設(shè)計了仿真實驗,結(jié)果表明,提出的基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方案能夠有效地解決建模虛擬圖像效果差的問題。

    關(guān)鍵詞: APICloud技術(shù); 室內(nèi)裝潢; 虛擬設(shè)計; 虛擬現(xiàn)實; 數(shù)據(jù)采集; 映射算法; 圖像像素

    中圖分類號: TN911?34; TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2018)02?0137?04

    Abstract: Aiming at the poor modeling effect of virtual image in the traditional indoor decoration virtual design, an APICloud?based virtual design scheme of indoor decoration is put forward. The advanced cloud integrated technology is used for data acquisition of the virtual model. The owner modeling method can improve the modeling efficiency. The Mip?MAP algorithm is introduced for data calculation to improve the pixel of virtual image of the indoor decoration, and combined with the texture pattern mapping algorithm to enhance the fidelity and space sense of the virtual image of the indoor decoration, and improve the modeling effect effectively. In order to verify the effectiveness of the APICloud?based virtual design method of the indoor decoration, an experiment for the method was conducted. The experimental results show that the proposed APICloud?based virtual design scheme of indoor decoration can improve the modeling effect of virtual image.

    Keywords: APICloud technology; indoor decoration; virtual design; virtual reality; data acquisition; mapping algorithm; image pixel

    0 引 言

    虛擬現(xiàn)實技術(shù)與云端一體技術(shù)(APICloud)是近年來發(fā)展比較迅猛的技術(shù)領(lǐng)域之一,這兩項技術(shù)從被發(fā)明起就得到了廣泛的關(guān)注和使用[1]。

    對于虛擬現(xiàn)實技術(shù)和云端一體技術(shù)的使用會給該領(lǐng)域帶來一場前所未有的技術(shù)革命。在室內(nèi)裝潢行業(yè),許多工程師設(shè)計員都利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)進(jìn)行實體模擬,使用云端一體技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[2]。這樣既能夠進(jìn)行真實的模擬,又能夠快速地對方案進(jìn)行修改。虛擬現(xiàn)實技術(shù)與云端一體技術(shù)相結(jié)合與以往的二維呈現(xiàn)效果有許多的不同,平面的設(shè)計只能進(jìn)行表體化的設(shè)計,虛擬現(xiàn)實技術(shù)與云端一體技術(shù)結(jié)合后能夠進(jìn)行場景的優(yōu)化,節(jié)省了大量的設(shè)計時間。虛擬現(xiàn)實技術(shù)與云端一體技術(shù)相結(jié)合,還能夠充分地發(fā)掘場景中的潛在美學(xué),通過色彩搭配、光線優(yōu)化、布局修飾等手段呈現(xiàn)出優(yōu)越的效果[3?4]。傳統(tǒng)的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計中,由于使用的數(shù)據(jù)模型單一化,會造成建模虛擬圖像效果差的問題。綜上所述,本文提出基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法,能夠有效解決建模虛擬圖像效果差的問題。

    1 基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計

    利用APICloud技術(shù)對室內(nèi)裝潢的虛擬圖像進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,采用云端一體技術(shù)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的效果處理,結(jié)合相對應(yīng)的Mip?MAP算法進(jìn)行像素等屬性算法上的設(shè)定優(yōu)化[5]。精確的紋理圖案映射算法能夠?qū)κ覂?nèi)景觀空間特征信息進(jìn)行描素,能夠?qū)κ覂?nèi)的景觀效果以及光線進(jìn)行優(yōu)化[6?7]。呈現(xiàn)出的室內(nèi)設(shè)計虛擬樣品圖像實際視覺效果與仿真虛擬圖像效果幾乎是一樣的?;贏PICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計流程如圖1所示。

    1.1 屬主建模方法設(shè)計

    根據(jù)上述設(shè)計的原理圖,使用屬主模型建立的方法進(jìn)行虛擬模型的建立,首先進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的設(shè)置和數(shù)據(jù)矩陣的交換[8],保證設(shè)計數(shù)據(jù)的有效性,通過對屬性編輯進(jìn)行自定義取值,如下:

    式中:Y,Y1,Y2,Y3分別代表設(shè)計的方位屬性、長度屬性、寬度屬性、高度屬性;X,X1,X2和X3分別對應(yīng)進(jìn)行虛擬模型建立后的實際長度、寬度、高度以及定位屬性。由于進(jìn)行室內(nèi)裝潢過程需要一定的景觀添加,因此還需要進(jìn)行一次設(shè)置[9],這次設(shè)置目的是保證最低的空間范圍內(nèi),在實際的室內(nèi)裝潢過程必須保證一定的使用空間,極限空間為:

    1.2 引入Mip?MAP算法endprint

    為了保證布雅克比矩陣能夠進(jìn)行連續(xù)的特征提取,使用Mip?MAP算法和直方圖解析法建立矩陣。在矩陣建立的過程中需保證匹配濾波模型的統(tǒng)一,可以表示為:

    式中:表示連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)。想要使用Mip?MAP算法,需要對σ進(jìn)行校準(zhǔn),以便排除偏差帶來的干擾。根據(jù)矩陣方程的定義,可以得到序列矩陣計算式為:

    圖像空間掃描得到數(shù)據(jù)的全息投影在建立的中心區(qū)域進(jìn)行呈現(xiàn)。在使用前要保證信息數(shù)據(jù)不定性因素不能對像素產(chǎn)生干擾,檢驗方程式為:

    式中:E表示掃描圖形的屬性特征;n表示選定特征提?。籥,b表示方位疊加;R為一個設(shè)定值,對提取的圖像設(shè)置大小。經(jīng)過特征提取及數(shù)據(jù)檢驗便可進(jìn)行使用,特征匹配式為:

    假設(shè)每一幀的畫面像素都是相同,建立了實際景觀與虛擬景觀的匹配關(guān)系,融合方程中的計算算子N進(jìn)行場景的刻畫渲染,得到三維的虛擬景象屬性由特征決定。

    1.3 圖案映射算法設(shè)計

    在建立好的三維圖像中進(jìn)行特征屬性的匹配是保證圖像的識別度的關(guān)鍵[10],如果兩幅圖像進(jìn)行連續(xù)提取,中間如果有屬性相同,那么使用紋理圖案映射算法可以有效地進(jìn)行特征提取的同時,還可以提高屬性匹配速度,使用前需要進(jìn)行對應(yīng)的關(guān)系匹配:

    式中:J代表對應(yīng)關(guān)系系數(shù);i與分別代表比例尺縮放尺度以及連接系數(shù);E表示實際的匹配系數(shù)。通過衡量進(jìn)行對應(yīng)的匹配,公式為:

    將匹配好的屬性關(guān)系代入瓊斯矩陣中,可以得到圖像映射矩陣方程如下:

    由式(9)經(jīng)過化簡,再進(jìn)行對應(yīng)匹配得到:

    式中:I1~I(xiàn)4為虛擬圖像的呈現(xiàn)特征;=-為實際虛擬邊緣算子。進(jìn)行建立后虛擬圖像還需要進(jìn)行色彩修正和色差比對,矯正關(guān)系為:

    實際的光線會產(chǎn)生一定的折射和散射,但是虛擬圖像想要進(jìn)行精準(zhǔn)的呈現(xiàn)需要進(jìn)行色差比對,色差比對關(guān)系式為:

    式中:λ= 632.8 nm是一個影折射常數(shù);ΔL表示實際色澤差值。換算關(guān)系式為:

    通過函數(shù)轉(zhuǎn)變得到:

    并進(jìn)行連接求出對應(yīng)的變化范圍,在使用中需要進(jìn)行修訂時,為了方便取值取值如下:

    3 實驗驗證

    為了驗證本文設(shè)計的基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法的有效性,設(shè)計了對比仿真試驗。對某小區(qū)室內(nèi)裝潢過程進(jìn)行虛擬呈現(xiàn)。首先使用傳統(tǒng)的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法進(jìn)行虛擬圖像建立,然后使用本文設(shè)計的基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法進(jìn)行虛擬呈現(xiàn)。為了保證實驗有效性同時同角度進(jìn)行虛擬圖像建立,設(shè)置校準(zhǔn)方位差X為5.0;為了保證圖像的清晰度設(shè)置R=0.735;設(shè)置誤差精準(zhǔn)度在0.036以下,設(shè)置L,,D分別為5.0,5.0,63.8。實驗結(jié)果如表1、圖2所示。

    根據(jù)表1數(shù)據(jù)可以看出本文設(shè)計的基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法能夠有效地提高清晰度,同時虛擬成像的時間較短還不需要進(jìn)行修正,保證了虛擬成像的質(zhì)量和效率。通過圖2可以明顯看出,使用本文方法,圖片更加清楚并且顏色更加逼真。

    4 結(jié) 語

    本文設(shè)計的基于APICloud的室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計方法,能夠有效地解決傳統(tǒng)內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計中的虛擬圖像效果差的問題。通過本文的研究,希望能夠促進(jìn)室內(nèi)裝潢虛擬設(shè)計領(lǐng)域的發(fā)展。

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