基于生成对抗网络的树木自动重建方法

本发明涉及一种基于生成对抗网络和树木自组织生长的树木自动重建方法。

背景技术：

1、近些年来，元宇宙的概念备受社会各界关注，元宇宙是一个沉浸式、网络化、实时的三维共享空间，平行于现实世界又独立于其之上，本质上是对现实世界的映射。其最重要的特征之一是沉浸式的体验。为了能让用户获得更深入的沉浸感，真实感十足的树木模型是不可或缺的组成部分。当虚拟世界中出现逼真的树木模型时，用户会忘记自己正在虚拟世界中，而完全沉浸其中。因此，如何在虚拟世界中高效重建树木模型成为了元宇宙研究的重要组成部分。

2、目前树木重建主有三种方法，数据驱动的树木重建方法、生长规则驱动的树木重建方法以及基于草图的树木重建方法。

3、数据驱动的树木重建方法，是通过利用激光雷达或双目相机等数据采集设备，对树木进行全面扫描，并根据所获取的数据对树木进行三维重建的一种方法。该方法的优点在于能够准确、忠实地还原树木的三维结构，确保所重建的树木与实际树木的相似度。然而，该方法在重建细小枝干方面存在一定的局限性，且对于数据采集设备的精度要求较高。

4、生长规则驱动的树木重建方法是一种模拟树木生长与环境关系的技术，旨在通过模拟树木的生长过程，生成具有高度真实性的树木模型。该方法的优点在于生成的树木模型具有较高的真实度，能够符合用户对树木生长结果的期望。但是，该方法的缺点在于其难以生长出特定造型的树木，而且要求使用者对树木生长规则及环境对树木生长的影响规则有详细了解。

5、基于草图的树木重建方法是用户根据树木的形状手工绘制出树木的结构，一般采用二维绘制。近些年来，随着vr技术的发展，也有采用三维绘制的方式绘制树木结构，然后根据绘制出的树木结构对树木进行重建。基于草图的方法优点是用户可以随心所欲让树木按照特定造型生长，缺点是需要用户深度参与，且重建耗时较久，难以批量化生成。

技术实现思路

1、本发明要克服现有技术的上述缺点，提供基于生成对抗网络的树木自动重建方法。

2、本发明的一种基于生成对抗网络，以单幅图像作为输入的树木重建方法。本发明采用数据驱动与生长规则驱动相结合的重建方法，首先利用数据驱动的方法重建出树木主要的枝干结构，然后利用生长规则驱动的方法在主要枝干结构的基础上生长出符合枝干分布规则的细小枝干，最后实现树木的快速且高质量地重建。

3、本发明提出基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，包括以下步骤：

4、(1)利用生成对抗网络生成树木图像深度图，通过生成对抗网络从单幅图像预测树木主要枝干的深度信息。

5、(2)通过连通域分析技术构建树木主要枝干结构，通过噪声去除算法对深度图进行降噪，采用基于行程标记的图像连通域分析方法对枝干进行检测、分组，恢复出枝干的三维结构。

6、(3)采用树木自组织生长算法，以树木当前结构为基础进行模拟生长，构建出树木的三维模型。

7、本方法的目的在于设计一种输入简单且无需人工参与的树木重建方法。首先，该方法利用生成对抗网络来生成树木主要枝干的深度图，然后采用连通图技术从深度图中构建出树木主要枝干的三维结构，最后使用树木自组织生长方法来模拟树木生长过程，从而重建出树木的三维模型。

8、本发明具有以下优点：首先，数据采集的难度低，只需要使用单张树木图片作为输入；其次，无需人工参与，整个建模过程全自动化，可实现批量化树木重建。

技术特征：

1.基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，其特征在于：步骤(1)包括：

3.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，其特征在于：步骤(2)包括：

4.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，其特征在于：步骤(3)包括：

技术总结
基于生成对抗网络的单幅图像树木重建方法，包括：(1)利用生成对抗网络生成树木图像深度图，通过生成对抗网络从单幅图像预测树木主要枝干的深度信息；(2)通过连通域分析技术构建树木主要枝干结构，通过噪声去除算法对深度图进行降噪，采用基于行程标记的图像连通域分析方法对枝干进行检测、分组，恢复出枝干的三维结构；(3)采用树木自组织生长算法，以树木当前结构为基础进行模拟生长，构建出树木的三维模型。本发明的数据采集的难度低，只需要使用单张树木图片作为输入；其次，无需人工参与，整个建模过程全自动化，可实现批量化树木重建。

技术研发人员：沈学涛,董天阳,范菁
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14