專利名稱：：基于細節(jié)捕獲和形態(tài)校正的流體動畫渲染方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及的是一種計算機圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
的方法，具體是一種基于細節(jié)捕獲和形態(tài)校正的流體動畫渲染方法。
背景技術(shù)：
：在計算機圖形學(xué)領(lǐng)域，流體動畫，包括水，煙，爆炸以及類似的現(xiàn)象，因為其豐富和絢麗的細節(jié)，開始變得越來越流行，使得電影，動畫，游戲等領(lǐng)域中都采用增加流體動畫的絢麗程度的手段來吸引眼球。而且由于流體細節(jié)的復(fù)雜，使得流體模擬變得非常困難，因而吸引了越來越多的科學(xué)家投入流體模擬領(lǐng)域。現(xiàn)在流體模擬中比較令人信服的方法是歐拉法，由JosStam在《SIGGRAPH》上發(fā)表的《StableFluids))(1999年)中，對原始的模擬方法進行了改進，在當時來說，獲得了更理想的流體動畫細節(jié)和更穩(wěn)定的流體模擬結(jié)果，該方法的完整過程是先將流體速度場進行對流，然后對其應(yīng)用外力項，最后進行壓強項操作，即根據(jù)當前速度場和不可壓縮條件，構(gòu)建泊松方程，求解壓強場，并利用求解出來的壓強場更新速度場；這三步其實是對Navier-Stokes方程的分解，其中壓強項操作是這個方法的精髓所在，它使得流體模擬的結(jié)果更穩(wěn)定并且更接近與現(xiàn)實中的不可壓縮流體的性質(zhì)，但是同樣的壓強項操作也是這種方法的缺陷所在，它變成了基于這種方法的流體動畫的模擬速度最大的瓶頸。在這個方法被提出之后的近十年時間中，大部分流體動畫研究領(lǐng)域中的科學(xué)家都將精力集中在對這個方法的改進上，而以該流體模擬方法為基礎(chǔ)的改進研究主要集中在兩個方面一是如何增加流體動畫的細節(jié)；一是如何加快流體模擬的速度。到目前為止，流體模擬中并沒有效果比較信服同時模擬速度更快的改進方法。經(jīng)過對現(xiàn)有技術(shù)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國專利文獻號CN102339326A，公開日2012-02-01，記載了一種“分析模擬縫洞型油藏流體流動的方法”，該方法提出了基于Navier-Stokes方程與Darcy方程稱合的油藏數(shù)值模擬方法,主要包括(I)建立復(fù)雜介質(zhì)Navier-Stokes與Darcyf禹合數(shù)學(xué)模型；(2)Navier-Stokes與Darcyf禹合模型的數(shù)值計算方法；(3)將巖體與裂縫分開造型，各自造型不存在困難，對于裂縫的描述也清晰容易，裂縫數(shù)量及空間產(chǎn)狀不受限制，特別是不要求裂縫上的節(jié)點與基巖節(jié)點完全重合，使得三維工作容易很多。并編寫了數(shù)值模擬程序來實現(xiàn)本方法，本方法發(fā)展了縫洞型油藏數(shù)值模擬理論和方法，科學(xué)地實現(xiàn)了對縫洞型油藏的模擬。但該技術(shù)因涉及現(xiàn)實生活的基礎(chǔ)設(shè)施，對模擬結(jié)果的計算精度要求導(dǎo)致該方法的模擬速度比較慢，不適合流體動畫的要求，而且該方法局限于縫洞型油藏流體流動現(xiàn)象，對于一般的流體動畫模擬則適用性不足。譚捷在《基于物理的流體動畫研究》(上海交通大學(xué)，碩士論文，2009)中提出了一套通用的基于層次化網(wǎng)格的多層流體動畫框架，用以解決目前流體模擬中傳統(tǒng)歐拉方法所面臨的諸多問題，如邊界條件的離散、多尺度細節(jié)的捕捉等等。但該技術(shù)在不同層次之間壓強場的處理理論性不足，而且計算結(jié)果與正確解，即最高精度網(wǎng)格上面求解泊松方程的結(jié)果，相似性不足，另外層次化網(wǎng)格的構(gòu)造非常繁瑣。任威在《大規(guī)模三維云實時模擬方法》(計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2010，22(4))中提出一種大規(guī)模三維云實時模擬方法。在云建模方面，利用Navier-Stokes流體力學(xué)公式模擬云的動態(tài)生成，提出一種基于八叉樹的模型化簡策略，減少了云模型粒子數(shù)；在渲染階段，提出一種基于Cell的繪制更新策略,結(jié)合Impostor技術(shù)自動混合繪制三維云與Impostor,實現(xiàn)了大規(guī)模三維云的實時模擬·實驗結(jié)果表明，該方法基于物理的方法模擬云，同時在繪制階段根據(jù)視點的移動實時更新，效果逼真；與同類方法相比，基于Cell的繪制策略更新時計算量更小，有效地避免了繪制更新時常見的抖動和跳變問題。但該技術(shù)中八叉樹的模型化簡策略只是用于加速繪制更新步驟，并沒有對流體模擬的步驟進行加速，而且該方法同樣局限于云流動的現(xiàn)象，不適用于一般的流體動畫模擬。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提出一種基于細節(jié)捕獲和形態(tài)校正的流體動畫渲染方法，可以通過速度很快的離散正弦變換算子捕獲很多絢麗的細節(jié)，又可以通過降采樣或八叉樹方法對原始模擬方法中的最耗費時間的部分降低計算規(guī)模，同時對結(jié)果進行校正，達到同時加快模擬速度又保持流體模擬細節(jié)的作用。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明擁有更快的模擬速度，并且能夠獲得更加精確的流體動畫細節(jié)。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，本發(fā)明通過在初始場景上根據(jù)Navier-Stokes方程進行流體模擬并對速度場進行優(yōu)化；然后采用半拉格朗日方法根據(jù)優(yōu)化高精度速度場對相應(yīng)的密度場和溫度場進行更新，以用于渲染和下一幀模擬；最后將更新后的密度場渲染為流體動畫。本發(fā)明具體包括以下步驟步驟一，根據(jù)需要得到的流體動畫的要求，對模擬空間進行網(wǎng)格化，并設(shè)置初始場旦牙、；所述的初始場景包括設(shè)置初始速度場、初始密度場和初始溫度場、流體模擬過程中的力場條件和邊界條件，以及時間步長。本步驟確定了流體模擬的過程，流體模擬根據(jù)初始速度場不斷的得到下一幀符合力場和邊界條件的速度場，然后根據(jù)這個速度場去更新密度場，用于渲染，最后得到流體動畫。步驟二,在初始場景上根據(jù)Navier-Stokes方程進行流體模擬并通過細節(jié)捕獲和形態(tài)校正對速度場進行優(yōu)化，得到優(yōu)化高精度速度場。所述的流體模擬是指在初始場景的速度場上采用半拉格朗日的方法進行Navier-Stokes方程中的對流項的計算,得到對流模擬后的速度場,并在該對流后的速度場上根據(jù)初始場景的流體模擬過程中的力場條件對速度場進行更新。所述的優(yōu)化包括細節(jié)捕獲對更新后的速度場構(gòu)建泊松方程，并且利用離散正弦變換算子計算結(jié)果，然后用光滑迭代方法迭代，得到高精度速度場；形態(tài)校正根據(jù)迭代后的高精度速度場計算高精度散度場，然后利用降采樣或者八叉樹方法對高精度散度場進行降維操作，得到低精度的散度場，在這個低精度散度場上構(gòu)建偏差泊松方程，求解偏差泊松方程，得到低精度的偏差速度場，將這個低精度的偏差速度場上采樣之后與細節(jié)捕獲得到的高精度速度場進行結(jié)合，以校正細節(jié)捕獲的結(jié)果，得到優(yōu)化高精度速度場。所述的細節(jié)捕獲，具體包括以下步驟I)通過高精度速度場按照原有壓強項的方式構(gòu)建泊松方程；2)用離散正弦變換算子求解泊松方程，得到高精度壓強場；3)用光滑迭代方法在高精度壓強場的基礎(chǔ)上迭代，得到離散正弦變換算子沒有捕獲完全的細節(jié)，得到完全高精度壓強場；4)用完全高精度壓強場對速度場進行更新，得到包含流體細節(jié)的高精度速度場。所述的迭代次數(shù)為3-4次；所述的形態(tài)校正，具體包括以下步驟i)利用高精度速度場計算每個網(wǎng)格的散度，得到高精度散度場；ii)將高精度散度場降采樣得到規(guī)整低精度散度場，并a)根據(jù)規(guī)整低精度散度場構(gòu)建低精度偏差泊松方程，或b)根據(jù)流體模擬過程中的邊界條件構(gòu)建八叉樹，由生成的八叉樹的結(jié)構(gòu)分布高精度散度場，得到以八叉樹結(jié)構(gòu)分布的散度場，并在這個散度場上生成偏差泊松方程，該偏差泊松方程將會比直接在高精度散度場上構(gòu)建的泊松方程規(guī)模要小許多倍；iii)對偏差泊松方程采用預(yù)處理共軛梯度法求解，得到對應(yīng)的規(guī)整低精度壓強場或八叉樹結(jié)構(gòu)分布壓強場；iv)利用規(guī)整低精度壓強場或八叉樹結(jié)構(gòu)分布壓強場計算偏差速度場，然后將偏差速度場進行上采樣得到偏差高精度速度場，并將其與高精度速度場結(jié)合，得到優(yōu)化高精度速度場。因為步驟iii)降低了計算規(guī)模，所以可以達到加速模擬的目的，對于這個降維之后的偏差泊松方程，一般采用預(yù)處理共軛梯度法來進行求解。所述的八叉樹方法中八叉樹的構(gòu)建是由初始場景中的流體模擬過程中的邊界條件確定，在邊界條件復(fù)雜的地方，分布八叉樹結(jié)構(gòu)的小網(wǎng)格，在流體中則分布大網(wǎng)格；步驟三，采用半拉格朗日方法根據(jù)優(yōu)化高精度速度場對相應(yīng)的密度場和溫度場進行更新，以用于渲染和下一幀模擬；最后將更新后的密度場渲染為流體動畫。所述的渲染采用pbrt(基于物理的渲染引擎Physicallybasedrenderingtoolkit)渲染引擎進行。有益效果I、本發(fā)明采用了離散正弦變換算子和將高精度偏差泊松方程降采樣或八叉樹降維的操作，這與原來的壓強項操作相比，計算算法的效率變高，計算規(guī)模成倍數(shù)的減少，從而將流體模擬的速度大幅度的增加；2、本發(fā)明采用了細節(jié)捕獲操作捕獲了許多絢麗的流體動畫細節(jié)，又通過形態(tài)校正來對流體模擬動畫結(jié)果進行修正，最終達到保持流體動畫細節(jié)的目的。圖I為本發(fā)明流程圖。圖2為實施例效果對比圖。具體實施例方式下面對本發(fā)明的實施例作詳細說明，本實施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。實施例本實施例中采用了煙上升的流體動畫場景，場景被障礙物包住，煙從場景下方的圓孔中，不斷地往上冒，在場景的半空中放置一個圓球，煙從下方圓孔往上冒的過程中遭遇到圓球，并在圓球附近產(chǎn)生大量的流體細節(jié)，造成非常絢麗的流體動畫效果，本實施例采用傳統(tǒng)流體模擬框架進行說明。如圖I所示，本實施例包括如下步驟步驟一，根據(jù)上述的場景設(shè)置，將整個場景空間分成128*256*128的網(wǎng)格，設(shè)置流體模擬的初始速度場為0，在場景圓孔附近設(shè)置初始的密度場為1，初始的溫度場為310，根據(jù)場景要求設(shè)置邊界條件，即生成一個標識數(shù)組obstacle，在圓球占有的網(wǎng)格設(shè)置成true，設(shè)置時間步長為At=O.05，設(shè)置從密度場和溫度場產(chǎn)生外力的系數(shù)alpha=0.I和beta=l/273.O；步驟一的作用是設(shè)置整個流體模擬的系數(shù)和初始狀態(tài)以及一些用戶指定的參數(shù)，之后的流體模擬就會根據(jù)這些參數(shù)和初始狀態(tài)生成每幀的密度場，最終用于渲染。步驟二，在步驟一所設(shè)置的速度場上，根據(jù)Navier-Stokes方程進行模擬，不斷地去更新速度場，包括如下具體步驟第一步，在速度場上，進行Navier-Stokes方程中的對流項的計算,采用半拉格朗日的方法來進行對流，這一步中產(chǎn)生大部分的凌亂的細節(jié)，流體動畫的絢麗的部分在這里生成；半拉格朗日方法是首先將速度場u備份一份11_1611^,然后對于11_1611^中的每個速度，分別做如下操作，找到該速度對應(yīng)的空間位置P，然后用該速度回溯到一時間步長之前的位置p"=p_u_temp*Δt,然后線性插值得到p處的速度u_temp'然后將u_temp設(shè)置成u中對應(yīng)位置的速度；第二步，在第一步對流之后的速度場上，根據(jù)力場來更新速度場，這里考慮外力的作用，使得流體按照用戶的需求進行改變；這里的力場是通過密度場density和溫度場temp的共同作用得到，即force=(alpha*density_beta*(temp_ambient_temp))*gravity,這里ambient_temp=273.0，gravity=9.8；而從力場到速度場的更新是采用u+=force*At的方式來更新速度場,這種方式是解微分方程中的顯式歐拉方法，具有一階精度；第三步，進行細節(jié)捕獲操作，從這一操作開始就是對原有的壓強項操作進行修改，而所謂的壓強項操作是指從當前速度場U，在無散性要球.Ll=(，和邊界條件的限制下，算出當前的壓強場，然后利用這個壓強場的梯度來計算每個網(wǎng)格中U的變化，更新U，這樣得到的U既滿足無散性要求又滿足邊界條件；所謂無散性要求對網(wǎng)格i，j，k來講實際上是指11卜1/2,」,,+1^」_1/2,,+UiJHZ2-UwZ2,k-Ui,J+1/2,k-Ui,J,k+1/2=0，而邊界條件實際上是指速度u在邊界的法向上的速度應(yīng)該等于邊界的速度；壓強項操作中，對于每個網(wǎng)格都可以列出一個方程，對于網(wǎng)格i，j，k，該方程的未知數(shù)是它自己的壓強Pi,和它附近網(wǎng)格的壓強pi+1，j，k，Pi，j+l，k，Pi，j，k+1，Pi-l，j，k，Pi，j-l，k，Pi,m，它們線性組合的結(jié)果應(yīng)該是Ui-1/2,j,k+Ui,j-1/2,k+Ui,j,k-l/2_Ui+l/2,j,k_Ui,j+1/2,k_Ui,j,k+1/2，在這些網(wǎng)格都為流體的情況下，這些線性系數(shù)應(yīng)該分別是6，-I,-I,-I,-I,-I,-1，如果附近網(wǎng)格有一個是邊界，則將6減1，對應(yīng)的-I變0，然后對線性組合的結(jié)果進行修改，如果該網(wǎng)格正好是邊界，則對應(yīng)這個網(wǎng)格的方程不需要進行處理，這樣就可以得到數(shù)目和網(wǎng)格數(shù)目相同的方程組，這里采用預(yù)處理共軛梯度法來解這個方程組；解完方程組得到的壓強場P用于更新速度場u,ui+1/2,j,k+=(pi+1,j,k_Pi,j,k)*At,這里也是顯式歐拉方法；細節(jié)捕獲操作則是將壓強項操作中的預(yù)處理共軛梯度法替換成了離散正弦變換算子，這個算子的特點是速度非?？?，而且能夠捕獲到流體模擬中的大部分細節(jié)，在這個的基礎(chǔ)上，用光滑迭代方法迭代三到四次，例如jacobi和超松弛迭代，再多捕獲一些細節(jié)，但是由于算法的缺陷，仍然需要接下來的形態(tài)校正操作；第四步，利用第三步的結(jié)果，進行形態(tài)校正操作，該操作的具體內(nèi)容是，根據(jù)壓強項操作的步驟，再次構(gòu)建散度場df，將df降采樣到規(guī)整的低精度的散度場dd，低精度散度場的值為與其網(wǎng)格對應(yīng)的高精度網(wǎng)格們的值之和；即dJjj,k-d2*i,2*j,2*k+d2*i+l,2*j,2*k+d2*i,2*j+l,2*k+d2*i,2*j,2*k+l+d2*1+1,2*j+l,2*k+d2*i,2*j+l,2*k+l+d2*1+1,2*j,2*k+l+d2*i+l,2*j+l,2*k+l，或者，按照構(gòu)建的八叉樹結(jié)構(gòu)生成相應(yīng)結(jié)構(gòu)的低精度的散度場dd，其值為在這個八叉樹網(wǎng)格內(nèi)部所有的高精度網(wǎng)格中心的值之和；然后，在規(guī)整的散度場或者按照八叉樹網(wǎng)格分布的散度場上，進行壓強項操作，其中散度場的計算結(jié)果則由上述結(jié)果代替，還是一般采用預(yù)處理共軛梯度法進行求解，計算出壓強場之后，根據(jù)顯示歐拉方法計算偏差速度場ub，這個速度場是規(guī)整的或者按照八叉樹結(jié)構(gòu)分布的；最后，從規(guī)整的或者按照八叉樹分布的偏差速度場Ub上，線性插值得到一個規(guī)整的高精度的偏差速度場Ubf，細節(jié)捕獲的結(jié)果速度場Utk與Ubf之和uf，即為形態(tài)校正的結(jié)果，也是這一幀流體模擬的結(jié)果，這一操作主要通過降采樣或者八叉樹的應(yīng)用使計算規(guī)模下降了許多倍，從而加快了計算速度，并且對細節(jié)捕獲的缺陷進行了修正；八叉樹網(wǎng)格的構(gòu)建決定于步驟一設(shè)置的邊界條件，具體是標識邊界的數(shù)組obstacle，構(gòu)建八叉樹網(wǎng)格首先是得到一個低精度的網(wǎng)格，低精度的網(wǎng)格的大小要比高精度網(wǎng)格的大小要大，對于低精度網(wǎng)格，如果其中一個大網(wǎng)格同時具有obstacle標識的高精度網(wǎng)格和沒有被obstacle標識的高精度網(wǎng)格，則將這個大網(wǎng)格細分，然后再對細分之后的網(wǎng)格判斷是否同時具有obstacle標識和沒有被obstacle標識的高精度網(wǎng)格，如果是則對這個細分之后的網(wǎng)格繼續(xù)細分，直到細分到網(wǎng)格和高精度網(wǎng)格一樣大小，最終得到按照邊界條件分布的八叉樹網(wǎng)格。步驟三，根據(jù)步驟二中得到的高精度的速度場Uf，這里采用半拉格朗日的方法來更新密度場density和溫度場temp,用于渲染和下一巾貞模擬；步驟四，把步驟三得到的密度場渲染成實際的流體動畫，這里采用pbrt渲染引擎進行渲染。本實施例的效果如圖2所示，圖(a)是128*256*128網(wǎng)格上的正確解，即在此精度網(wǎng)格上求解泊松方程的結(jié)果，圖(b)是本方法在64*128*64網(wǎng)格上進行形態(tài)校正的結(jié)果，圖(c)是本方法在32*64*32網(wǎng)格上進行形態(tài)校正的結(jié)果，圖(d)是64*128*64網(wǎng)格上的正確解，圖(e)是Lentine在2010年Siggraph上面發(fā)表的《Anovelalgorithmforincompressibleflowusingonlyacoarsegridprojection〉〉論文中的方法，其中全局網(wǎng)格是128*256*128，而粗化網(wǎng)格是64*128*64，從圖中可以看出，本方法與現(xiàn)有技術(shù)相比更相似于高精度網(wǎng)格上的正確解。本發(fā)明可以應(yīng)用于流體動畫生產(chǎn)領(lǐng)域，能極快地生成想要的流體動畫效果且更相似于準確解，即高精度網(wǎng)格上求解泊松方程的結(jié)果，它可以用來作為精確解的預(yù)覽，以便提前知道最終效果的大致形式，并調(diào)整模擬參數(shù)或者邊界條件等。權(quán)利要求1.一種基于細節(jié)捕獲和形態(tài)校正的流體動畫渲染方法，其特征在于，通過在初始場景上根據(jù)Navier-StOkes方程進行流體模擬并對速度場進行優(yōu)化；然后采用半拉格朗日方法根據(jù)優(yōu)化高精度速度場對相應(yīng)的密度場和溫度場進行更新，以用于渲染和下一幀模擬；最后將更新后的密度場渲染為流體動畫；所述的優(yōu)化包括細節(jié)捕獲對更新后的速度場構(gòu)建泊松方程，并且利用離散正弦變換算子計算結(jié)果，然后用光滑迭代方法迭代，得到高精度速度場；形態(tài)校正根據(jù)迭代后的高精度速度場計算高精度散度場，然后利用降采樣或者八叉樹方法對高精度散度場進行降維操作，得到低精度的散度場，在這個低精度散度場上構(gòu)建偏差泊松方程，求解偏差泊松方程，得到低精度的偏差速度場，將這個低精度的偏差速度場上采樣之后與細節(jié)捕獲得到的高精度速度場進行結(jié)合，以校正細節(jié)捕獲的結(jié)果，得到優(yōu)化高精度速度場。2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征是，所述流體動畫渲染方法具體包括以下步驟步驟一，根據(jù)需要得到的流體動畫的要求，對模擬空間進行網(wǎng)格化，并設(shè)置初始場景；步驟二，在初始場景上根據(jù)Navier-Stokes方程進行流體模擬并通過細節(jié)捕獲和形態(tài)校正對速度場進行優(yōu)化，得到優(yōu)化高精度速度場；步驟三，采用半拉格朗日方法根據(jù)優(yōu)化高精度速度場對相應(yīng)的密度場和溫度場進行更新，以用于渲染和下一幀模擬；最后將更新后的密度場渲染為流體動畫；所述的初始場景包括初始速度場、初始密度場和初始溫度場、流體模擬過程中的力場條件和邊界條件，以及時間步長。3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，其特征是，所述的流體模擬是指在初始場景的速度場上采用半拉格朗日的方法進行Navier-Stokes方程中的對流項的計算，得到對流模擬后的速度場，并在該對流后的速度場上根據(jù)初始場景的流體模擬過程中的力場條件對速度場進行更新。I、根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征是，所述的細節(jié)捕獲，具體包括以下步驟1)通過高精度速度場按照原有壓強項的方式構(gòu)建泊松方程；2)用離散正弦變換算子求解泊松方程，得到高精度壓強場；3)用光滑迭代方法在高精度壓強場的基礎(chǔ)上迭代，得到離散正弦變換算子沒有捕獲完全的細節(jié)，得到完全高精度壓強場；4)用完全高精度壓強場對速度場進行更新，得到包含流體細節(jié)的高精度速度場。4.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征是，所述的迭代次數(shù)為3-4次。5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征是，所述的形態(tài)校正，具體包括以下步驟i)利用高精度速度場計算每個網(wǎng)格的散度，得到高精度散度場；ii)將高精度散度場降采樣得到規(guī)整低精度散度場，并a)根據(jù)規(guī)整低精度散度場構(gòu)建低精度偏差泊松方程，或b)根據(jù)流體模擬過程中的邊界條件構(gòu)建八叉樹，由生成的八叉樹的結(jié)構(gòu)分布高精度散度場，得到以八叉樹結(jié)構(gòu)分布的散度場，并在這個散度場上生成偏差泊松方程，該偏差泊松方程將會比直接在高精度散度場上構(gòu)建的泊松方程規(guī)模要小許多倍；iii)對偏差泊松方程采用預(yù)處理共軛梯度法求解，得到對應(yīng)的規(guī)整低精度壓強場或八叉樹結(jié)構(gòu)分布壓強場；iv)利用規(guī)整低精度壓強場或八叉樹結(jié)構(gòu)分布壓強場計算偏差速度場，然后將偏差速度場進行上采樣得到偏差高精度速度場，并將其與高精度速度場結(jié)合，得到優(yōu)化高精度速度場。6.根據(jù)權(quán)利要求I或6所述的方法，其特征是，所述的形態(tài)校正，所述的八叉樹方法中八叉樹的構(gòu)建是由初始場景中的流體模擬過程中的邊界條件確定，在邊界條件復(fù)雜的地方，分布八叉樹結(jié)構(gòu)的小網(wǎng)格，在流體中則分布大網(wǎng)格。7.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，其特征是，所述的渲染采用pbrt渲染引擎進行。全文摘要一種計算機圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
的基于細節(jié)捕獲和形態(tài)校正的流體動畫渲染方法，通過在初始場景上根據(jù)Navier-Stokes方程進行流體模擬并對速度場進行優(yōu)化；然后采用半拉格朗日方法根據(jù)優(yōu)化高精度速度場對相應(yīng)的密度場和溫度場進行更新，以用于渲染和下一幀模擬；最后將更新后的密度場渲染為流體動畫。本發(fā)明可以通過速度很快的離散正弦變換算子捕獲很多絢麗的細節(jié)，又可以通過降采樣或八叉樹方法對原始模擬方法中的最耗費時間的部分降低計算規(guī)模，同時對結(jié)果進行校正，達到同時加快模擬速度又保持流體模擬細節(jié)的作用。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明擁有更快的模擬速度，并且能夠獲得更加精確的流體動畫細節(jié)。文檔編號G06T13/00GK102938160SQ20121050997公開日2013年2月20日申請日期2012年12月3日優(yōu)先權(quán)日2012年12月3日發(fā)明者吳簫鉞,楊旭波,楊陽申請人:上海交通大學(xué)