基于多源实测数据的火焰建模方法研究

构建逼真的火焰动画模型，一直是影视特效和数字娱乐追求的重要目标之一。近年来，部分研究者开始利用实测数据构建火焰模型，主要是用摄像机捕获火焰视频图像，并从中重构火焰动画。但该方法只适合低速燃烧火焰，特别是具有较为平滑的轮廓表面(如蜡烛燃烧)，而对于燃烧剧烈或高速运动的火焰，仅仅依靠这种单一的数据采集方式，很难得到满意的重建效果。. 本项目主要研究基于多源实测数据的火焰建模理论和方法。首先，针对火焰运动具有多变和跳跃等特点，设计了一个多源数据采集方案，采集表征火焰重要特征的温度、光谱分布和图像信息，为火焰重建提供多源数据；其次，建立了一个基于多源数据重构火焰模型的分析框架,通过重建火焰三维温度场，并采用机器学习的方法获得温度场、光谱分布和图像之间的映射关系，构建基于实例数据的逼真火焰绘制模型；最后，针对捕获的火焰素材受时空限制的特点，研究三维数据场的外推模型，提高素材在时空上的使用范围。

火焰现象是自然界最普遍的一类现象，与人类的生活息息相关。火焰特效在虚拟现实、影视动漫、游戏娱乐、计算机辅助教育及辅助决策等领域发挥着举足轻重的作用，给观众及用户带来了精彩的视觉冲击，并提供了良好的沉浸感。然而，由于火焰运动变化快速、内部反应复杂、数据采集危险等特征，使火焰现象建模成为计算机图形学领域的一个研究热点和难点。. 本项目主要研究基于多源数据的火焰建模理论和方法。首先，针对火焰运动具有多变和跳跃等特点，设计火焰数据的同步采集方案，同步误差控制在5.4ms以内。然后，通过使用同步数据采集方案，本课题采集整理了45组不同种类火焰数据供研究使用。接着，提出了规范化用户输入空间 (Normalized User Input Space，NUIS)的概念及一种基于 NUIS 空间的抠图算法，大大降低了抠图对用户输入的敏感度，提高了抠图结果的质量。然后，基于物理的火焰渲染模型，本课题提出了启发式层析重建方法，提供了火焰的重建精度。最后，针对火焰温度场及速度场数据，本课题提供了一种简单高效的运动控制方法。. 本项目发表学术论文15篇，其中SCI收录3篇，EI收录10篇，授权专利2项。通过本课题的研究，为火焰建模提供了从数据采集、处理、重建到应用的完整框架，为构建逼真的火焰模型提供了新的途径。