基于植物頂端優(yōu)勢原理的樹木建模方法

王春華,韓 棟

(黃淮學院信息工程學院,河南 駐馬店 463000)

0 引 言

三維樹木模型是虛擬場景中具有普遍性和代表性的自然景觀模型[1-3]，可廣泛應用于計算機游戲、虛擬生態(tài)景觀、數(shù)字農(nóng)業(yè)、虛擬城市等。因樹木種類繁多且?guī)缀谓Y構差異性大，三維樹木建模研究一直是計算機圖形學、計算機視覺和虛擬現(xiàn)實等領域具有挑戰(zhàn)性的研究課題[4-6]。

自組織結構建模和遞歸結構建模是樹木真實感建模的2大主流思想，早期研究可分別追溯于Ulam于1962年發(fā)表的學術論文[7]和Honda于1971年提出的參數(shù)化建模方法[8]。Honda將樹木視為一種參數(shù)的遞歸結構，參數(shù)主要由分枝角度、單元模塊尺寸等構成，后來的樹木建模分形方法[9-10]、L-system方法[11]皆在此基礎上產(chǎn)生。遞歸結構的算法，由于基于一個基本的遞歸結構不斷地迭代，因此局部參數(shù)的細微變化將引起整個模擬結果的巨大變化，且整個建模過程不易控制。Ulam將樹木視為自組織的結構，分枝模型源于個體單元對資源的競爭，文獻[12-15]在此基礎上進行了更深入的研究，都強調(diào)樹木結構模型對周圍環(huán)境的自適應性。據(jù)Sachs和Novoplansky[16]觀察，較之遞歸結構，Ulam自組織結構的思想能更好地捕獲樹木生長的本質(zhì)。

本文基于自組織結構的思想，提出一種樹木基本生長單位——芽基于光源競爭的建模方法，詳細描述了模擬算法各個環(huán)節(jié)的計算過程，通過實驗驗證了算法在模擬樹木頂端優(yōu)勢的各種情況、向地性現(xiàn)象和向光性現(xiàn)象等方面的有效性，生成結果真實感強。

1 相關術語

為了便于理解和建模，本文將樹木視為一種分層次組織的模塊化結構，從芽的生長命運和頂端優(yōu)勢2方面介紹樹木生長的植物學原理。

1.1 芽的生長命運

樹木由芽生長發(fā)育而成。根據(jù)芽的位置，芽可分為頂芽和側芽2種，側芽位于葉和枝軸之間，頂芽位于樹枝或樹干末端，如圖1所示。葉與樹枝或樹干的交叉點稱為節(jié)點，同一枝上相鄰2個節(jié)點之間稱為節(jié)間。受生長環(huán)境影響，芽有4種不同的生長命運：生長為幼枝、生長為花、處于休眠狀態(tài)(在以后的某個生長期再生長)和脫落死亡。

圖1 樹木生長構成圖

1.2 頂端優(yōu)勢

植物學上，樹木外觀主要受頂端優(yōu)勢的影響，不同的頂端優(yōu)勢將產(chǎn)生不同的樹冠。頂芽優(yōu)先生長而使側芽受到抑制的現(xiàn)象，稱為頂端優(yōu)勢，其可分為3種情況：1)頂端可以完全或幾乎完全抑制側芽生長，樹木主干明顯；2)一個枝條的生長可以比其他枝條占優(yōu)勢，該枝條生長茂密；3)頂端可以影響分枝和葉的方位。優(yōu)勢的程度與遺傳性、環(huán)境因素、生理過程及植物年齡等有關。究其本質(zhì)，頂端優(yōu)勢是由樹林內(nèi)部營養(yǎng)成份傳輸和外部光照等因素決定的，本文主要通過外部光源競爭思想來模擬樹木的建模。

2 TMLC算法的提出

本文通過迭代模擬樹木芽在每個生長周期內(nèi)與光源競爭來實現(xiàn)樹木建模，該建模算法簡稱為TMLC(Tree Modeling based on Light Competition)。在TMLC算法中，芽的每個生長周期都需要完成3個主要環(huán)節(jié)的計算：計算芽的生長環(huán)境、分配芽的生長資源和模擬幼枝生長，如圖2所示。

2.1 芽生長環(huán)境計算

圖2 TMLC算法主要流程框圖

為了便于描述，定義Na={n|n是芽a的錐形半影區(qū)中的體素網(wǎng)格}，即體素網(wǎng)格ni∈Na；定義C(Na)表示Na中陰影值最小的體素網(wǎng)格。

1)初始化。將生長空間劃分為體素網(wǎng)格，如圖3所示。初始化每個網(wǎng)格(x,y,z)的陰影值s=0。

2)產(chǎn)生陰影區(qū)。芽A所在體素網(wǎng)格(X,Y,Z)產(chǎn)生一個位于它下方、光照受其影響的錐形半影區(qū)NA，NA中元素n的空間索引值(x,y,z)=(X±p,Y-q,Z±p)，其中q=0,1,…，qmax，p=0,1,…，q。

3)計算陰影增量。受芽A遮擋的影響，Na中元素n的陰影增量Δs=ab-q，其中a是比例系數(shù)，a>0；b是體素的光密度值，b>1。

4)計算光量值。體素(x,y,z)所接收到的光量Q=max (C-s+a,0)，C為體素在沒有任何遮擋時的光量值。

圖3 芽生長空間體素網(wǎng)格圖

2.2 芽生長資源分配

1)統(tǒng)計每個枝上芽的數(shù)量以及各芽所接收的光量Q值；

3)生成每個枝的優(yōu)先級鏈表，按光量值遞減排序各芽；

4)若有頂端優(yōu)勢，則不論枝上末端芽所接收的光量Q值大小，均將其移至優(yōu)先級鏈表的頭部；

5)根據(jù)優(yōu)先級鏈表，分配各枝和枝上各芽的內(nèi)生資源，分配表達式如下：

(1)

圖4 資源分配權重系數(shù)函數(shù)圖

6)判斷芽的生長：芽在下一生長周期內(nèi)將生長出的節(jié)間數(shù)為n=?vi」，節(jié)間長度為1=vi/n，其中，vi表示芽分配到的內(nèi)生資源值，若n=0，則表示該芽停止生長；n≥1表示該芽將長出至少一個節(jié)間。

2.3 幼枝生長模擬

幼枝生長模擬包括芽死亡脫落、幼枝生長方向優(yōu)化和幼枝半徑計算3部分。

1)芽死亡脫落判斷。芽的死亡脫落是樹木生長過程中的自然現(xiàn)象，也是基于規(guī)則樹木建模類方法的重要組成部分。本文借鑒Měch提出的植物與環(huán)境交互的可視化模型[18]，將芽接收到的光量值Q與可能生長出的節(jié)間數(shù)n比較，若比值小于自定義的閾值ε，則視為芽將死亡脫落，反之則生長為幼枝。即：

(2)

其中，i=1,2,…，N。

(3)

其中，α，β和γ為權重系數(shù)，α+β+γ=1，改變3個系數(shù)的比例大小，將會引起樹木外觀的可預測性變化。

圖5 母節(jié)間和子節(jié)間半徑關系圖

3 實驗分析

依托2.2 GHz主頻的雙核CPU，4 G內(nèi)存以及NVIDIA GEFORCE 610M顯卡，在Windows7 64位操作系統(tǒng)下，開發(fā)環(huán)境為Visual Studio2010，本文采用C++語言對TMLC算法進行了實現(xiàn)，分以下幾種情況進行實驗分析：

1)體素網(wǎng)格的光密度值模擬。根據(jù)TMLC算法分析，光密度值b越大，體素(x,y,z)所接收到的光量Q=max (C-s+a,0)=max(C+a(1-b-q),0)值越大。圖6是在其他參數(shù)相同情況下的實驗結果，光密度值遞增，樹木越茂密；光密度值遞減，樹枝越稀疏，模擬結果與自然現(xiàn)象吻合。

圖6 光密度值模擬結果圖

2)頂端優(yōu)勢模擬分析。根據(jù)資源分配模型可知，比例系數(shù)k越大，分配到樹枝上各芽的資源就越多，樹枝就越茂密，相應地，主干就越不明顯。圖7是在其他參數(shù)相同情況下的實驗結果，比例系數(shù)k遞增，樹枝越茂密；比例系數(shù)k遞減，主干越明顯，驗證了算法TMLC的正確性。

圖7 頂端優(yōu)勢模擬結果圖

3)芽脫落模擬分析。根據(jù)芽死亡脫落判斷模型可知，當設置芽脫落閾值ε越大，芽越容易死亡脫落；閾值ε越小，芽越容易生長出來。圖8是在其他參數(shù)相同情況下的實驗結果，閾值ε遞增，樹枝越稀疏；閾值ε遞減，樹枝越茂密，驗證了算法TMLC的正確性。

圖8 芽死亡脫落模擬結果圖

圖9 向性模擬結果圖

圖10 芽生長方向權重系數(shù)變化模擬結果圖

4)幼枝方向權重系數(shù)模擬分析。根據(jù)幼枝生長方向優(yōu)化模型公式(3)可知，芽的生長方向由3個方向及其權重來決定。圖9是在其他參數(shù)相同情況下，向性方向變化的模擬結果，從圖9可以看出樹木的生長方向與向性方向基本一致，與自然現(xiàn)象吻合。圖10是向性方向向上時，α，β和γ權重系數(shù)改變時的實驗結果，從圖可以看出，當權重系數(shù)調(diào)整時，將生成形狀各異的樹木。

4 結束語

本文從樹木生長對光源競爭的角度，提出了自組織的建模算法，實驗模擬結果表明，TMLC算法能有效地進行樹木建模，并且通過參數(shù)的調(diào)制可以生成可預測性的樹木外觀，操作簡單，對模擬結果逼真、自然。在此基礎上，樹木在有障礙物生長環(huán)境下的建模，如多棵樹木共同競爭、有石頭或人為障礙物的環(huán)境，是下一步的研究方向。

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