虛擬花卉的高度真實感仿真建模與交互,一直是虛擬植物可視化研究的重要方向。隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的普及與快速發(fā)展,VR頭戴式設(shè)備成為了現(xiàn)在主流的呈現(xiàn)設(shè)備之一,應(yīng)用VR頭戴式設(shè)備進行呈現(xiàn)的虛擬花卉系統(tǒng),需要逼真的渲染畫面才能達到沉浸感效果,通用引擎自帶的默認渲染功能和植物建模已不能滿足該需求。VR設(shè)備不同于傳統(tǒng)顯示器,鼠標鍵盤的簡單操作早已不適用于VR頭戴式設(shè)備。因此,如何在VR環(huán)境下,讓用戶更加流暢的進行人機交互,并且更好的模擬出植物的真實感外觀,具有很大的研究價值。針對以上問題,本文在研究光照原理的基礎(chǔ)上,應(yīng)用基于物理的渲染技術(shù),提出了融合基于雙向散射分布函數(shù)BSDF的花卉植物高度真實感物理渲染算法,利用ShaderLab語言,對盆栽花卉植物在光照環(huán)境下進行了仿真模擬,然后對該融合算法做優(yōu)化處理,使其更貼合真實植物的特性,解決了花卉植物的花瓣葉片部分透射的問題,該算法能夠更真實的模擬花卉植物的外觀。然后針對本文的系統(tǒng),基于VR頭戴式設(shè)備的交互原理,開發(fā)了一套交互手勢,經(jīng)驗證可以滿足實時人機自然交互要求,讓用戶以更加流暢的方式進行操作。最后完成本文系統(tǒng)的搭建,針對頭戴式設(shè)備的鏡片成像效果對圖像... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?Ｌａｍｂｅｒｔ漫反射模型示意圖??Ｆｉｕｒｅ?２．１?Ｔｈｅ?Ｄｉａｒａｍ?ｏｆ?Ｌａｍｂｅｒｔ?Ｄｉｆｆｕｓｅ?ｍｏｅｌ??

?（２２）??其中／ｓ為入射光，／Ｃｓ為物體表面的高光系數(shù)，ａ為反射光和用戶視角的夾角度數(shù)，??？為高光指數(shù)，表面越光滑《值越大，高光范圍越小，高光強度越強。如圖２．４?（ａ），??Ｆ為頂點到視線的單位向量，／？為反射光方向，則ｃｏｓａ＝?７－／？。Ｐｈｏｎｇ模型計算中??一個關(guān)鍵步驟是反射向量的計算，如圖２．４?（ｂ）。??Ｒ??碡??Ｎ??ｔ??Ｎ??Ｒ?Ｉ?ｖ??（ａ）?（ｂ）??圖２．４?（ａ）Ｐｈｏｎｇ高光原理（ｂ）反射向量Ｒ計算原理??Ｆｉｇｕｒｅ?２．４?（ａ）?Ｔｈｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?Ｐｈｏｎｇ?ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ?ｍｏｄｅｌ?（ｂ）?Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ?ｖｅｃｔｏｒ?Ｒ?ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ??上圖中位于表面下方的向量／是原始／向量的拷貝，二者是相同的，該公式核心??是計算出向量及的值：??Ｒ?＝?Ｉ?＋?Ｖ?（２－３）??Ｖ?＝?２＊?Ｎ?＊?（－Ｎ?■?／）?（２－４）??Ｒ?＝?Ｉ?＋?２?＊?Ｎ?＊?（－Ｎ?■?Ｉ）?＝?Ｉ－２＊?Ｎ?＊?（Ｎ－Ｉ）?（２－５）??該模型可以模擬高光反射，但是高光模擬的比較生硬，且相對比較耗時，此外對??光源有要求

（ａ）?（ｂ）??圖２．３?（ａ）鏡面反射（ｂ）漫反射??Ｆｉｇｕｒｅ?２．３?（ａ）?Ｓｐｅｃｕｌａｒ?ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ?（ｂ）?Ｄｉｆｆｕｓｅ?ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ??Ｐｈｏｎｇ模型公式如下：??＾ｓｐｅｃｕｌａｒ?＿?＾?ＣＯＳ?（Ｘ?）?（２２）??其中／ｓ為入射光，／Ｃｓ為物體表面的高光系數(shù)，ａ為反射光和用戶視角的夾角度數(shù)，??？為高光指數(shù)，表面越光滑《值越大，高光范圍越小，高光強度越強。如圖２．４?（ａ），??Ｆ為頂點到視線的單位向量，／？為反射光方向，則ｃｏｓａ＝?７－／？。Ｐｈｏｎｇ模型計算中??一個關(guān)鍵步驟是反射向量的計算，如圖２．４?（ｂ）。??Ｒ??碡??Ｎ??ｔ??Ｎ??Ｒ?Ｉ?ｖ??（ａ）?（ｂ）??圖２．４?（ａ）Ｐｈｏｎｇ高光原理（ｂ）反射向量Ｒ計算原理??Ｆｉｇｕｒｅ?２．４?（ａ）?Ｔｈｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?Ｐｈｏｎｇ?ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ?ｍｏｄｅｌ?（ｂ）?Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ?ｖｅｃｔｏｒ?Ｒ?ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ??上圖中位于表面下方的向量／是原始／向量的拷貝，二者是相同的，該公式核心??是計算出向量及的值：??Ｒ?＝?Ｉ?＋?Ｖ?（２－３）??Ｖ?＝?２＊?Ｎ?＊?（－Ｎ?■?／）?（２－４）??Ｒ?＝?Ｉ?＋?２?＊?Ｎ?＊?（－Ｎ?■?Ｉ）?＝?Ｉ－２＊?Ｎ?＊?（Ｎ－Ｉ）?（２－５）??該模型可以模擬高光反射，但是高光模擬的比較生硬，且相對比較耗時，此外對??光源有要求

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[6]虛擬沙畫實時繪制與渲染技術(shù)研究[D]. 申慧珍.中北大學(xué) 2018
[7]基于LeapMotion的自然手勢交互技術(shù)在工業(yè)機器人示教中的研究[D]. 陳暢.華南理工大學(xué) 2018
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[9]真實感圖形技術(shù)中雙向反射分布函數(shù)模型的評估方法研究[D]. 曹芙蓉.西安電子科技大學(xué) 2018
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本文編號：3610669