技术领域
本发明涉及纹理图像的力声生成方法，特别是一种结合刺入深度、表面法向量、表面刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面振动的五要素刚性纹理图像的力声生成方法。阻尼系数 这五个要素，解决和输出稳定和连续的力-气味，属于计算机图形学和虚拟现实力-听觉再现技术领域。
背景技术
图像信息主要是通过人的视觉感知，但对于弱势群体盲人来说，他们无法通过视觉看到图像，感知置换成为盲人感知图像的必然选择。 盲人通过听觉或触觉等感官功能而不是视觉来识别图像，而力嗅觉是视觉感知替代的最重要形式。
前人对刚性纹理图像的感知做了大量研究。 提出了4种根据像素点色温求解像素点高度值的方法，通过虎克定律估算像素点的排斥力，反馈给用户。 Wu通过高斯混合提取纹理图像的高频部分作为纹理图像的纹理细节，将高频部分的幅值作为像素高度值计算方向力和摩擦力生成纹理强制触摸。 Adi利用小波变换提取图像中的纹理细节信息，将纹理像素的灰度值映射到像素的空间深度，进行力-嗅觉渲染。 李嘉璐利用SFS技术，根据纹理图像中的表示信息获取纹理图像的像素高度，并以此像素高度作为基于图像平面的穿刺深度进行力渲染。 田磊通过PDE方法对图像纹理进行分解，分别得到图像的主要轮廓和细节纹理。 对于主轮廓中的像素点，采用SFS方法计算像素点的高度，在三维空间构建主轮廓，上帝法，渲染力感，但对于像素点细节纹理部分，没有三维构造，通过应用胡克定律，利用像素的灰度值计算方向力，通过摩擦公式得到切向力，生成纹理力味。
虽然该方法可以用于刚体纹理图像的力声渲染，但该方法感知的是纹理细节像素点以晃动或振动的形式，无法感知纹理细节像素之间的力声。
发明内容
为了解决背景技术中存在的问题，本发明提出了一种基于五元的刚性纹理图像力声生成方法，用于感知刚性纹理图像。 对纹理图像进行区域分组和像素高度值获取，将其转化为三维纹理图像后，将不同的化学性质赋予不同的区域组，基于五个要素解决刚性纹理图像的力和气味，从而产生逼真的听觉力。
本发明所采用的技术方案包括以下步骤：
1) 对刚性纹理图像进行区域分组和像素高度值获取，构建并转换为三维纹理图像；
2) 赋予不同区域组化学性质，操作人机交互的力-气味交互设备，基于五要素求解刚性纹理图像的力-气味，生成逼真的刚性图像力-气味。
步骤2)的五个要素包括刺伤深度、表面法向量、表面刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面振动阻尼系数。
在步骤2)中，将不同的化学性质分配给不同的区域组，化学性质包括挠度、粗糙度和粘度。
所述步骤2)刚性纹理图像的力感由法向力摩擦力和阻尼力组成：
其中，法向力k为刚性纹理像面的刚度系数，即切削深度； 摩擦力μ为刚性纹理像面的滑动摩擦系数； 阻尼力c是刚性纹理图像表面的振动阻尼系数，它是力-嗅觉反馈装置在刚性纹理图像表面上的交互点产生的代理点的通信速率。
力的方向感是法向力方向、摩擦力方向和阻尼力方向的矢量和。
法向力方向与刚性纹理图像的表面法向量相同。
阻尼力和摩擦力的方向相同，与刚性纹理图像表面力-嗅觉反馈装置交互点产生的代理点的通信速度方向相反。
法向力包括五元中的穿透深度、表面法向量和表面刚度系数，摩擦力包括五元中的表面滑动摩擦系数，减振力包括五元中的表面摩擦系数. 阻尼因子。
本发明方法的优点和显着疗效与以往方法相比具有以下特点：
1、本发明的方法综合了刺入深度、表面法向量、表面刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面振动阻尼系数五个要素来估计纹理图像中不同物体的受力和气味。
2、本发明方法的五个要素包括人机交互特征、纹理图像中物体的表面几何特征和纹理图像中物体的热学特性，与真实相符。由人力和气味感知的质地。
3、本发明的方法不是通过像素点之间的跳跃，以抖动或振动的形式感知像素点，而是建立具有纹理细节的三角面条，可以感知纹理细节像素点之间微妙的力感，输出稳定连续的力味，提高了力味的真实性。
图纸说明
图1是本发明方法的步骤流程图。
图2为本实施例图库中的D26山墙图像。
图3是实施例D26的山墙图像的区域组。
图4为实施例D26中山墙图像的高度值信息。
图5是实施例D26的山墙图像的三维图。
图6是实施例D26的山墙图像的视觉模型。
图7是实施例D26的山墙图像的嗅觉模型。
图8是单个三角面条的力-嗅觉估计示意图。
图9为根据本实施例的墓碑刚性纹理图像的力-嗅觉生成。
具体实现方法
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明首先读取刚性纹理图像，对纹理图像进行区域分组和像素点高度值获取，将其转换为三维纹理图像后，求解出每个网格的表面法向量对纹理图像，将不同的化学性质（表面刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面振动阻尼系数）分配给不同的区域组。 在纹理图像中输出不同物体的稳定和连续的力气味。
如图1所示，本发明方法具体包括：
1) 对刚性纹理图像进行区域分组和像素高度值获取，构建并转换为三维纹理图像。 具体地摩擦力三要素特点，对基于区域的定义纹理图像的三维构造方法进行处理；
2) 赋予不同区域组化学性质，操作人机交互的力-气味交互设备，基于五要素求解刚性纹理图像的力-气味，生成逼真的刚性图像力-气味。
Step 2) 刚性纹理图像的力感由法向力摩擦力和阻尼力组成：
其中，法向力k为刚性纹理像面的刚度系数，即切削深度； 摩擦力μ为刚性纹理像面的滑动摩擦系数； 阻尼力c为刚性纹理图像表面的振动阻尼系数，其为力-嗅觉反馈装置在刚性纹理图像表面上的交互点产生的代理点与代理点的通信速率是交互点到刚性纹理图像表面的脚。
上述的力方向感是法向力方向、摩擦力方向和阻尼力方向的矢量和。 法向力方向与刚性纹理图像的表面法向量相同。 阻尼力和摩擦力的方向相同，与刚性纹理图像表面力-嗅觉反馈装置交互点产生的代理点的通信速度方向相反。
法向力包括五要素中的穿透深度、表面法向量和表面刚度系数，摩擦力包括五要素中的表面滑动摩擦系数，减振力包括五要素中的表面减振系数元素。
以上五个要素包括刺入深度、表面法向量、表面刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面振动阻尼系数。 刺入深度是指在人机交互过程中，力-嗅觉反馈装置的交互点穿透图像面后到图像面的垂直距离； 表面法向量是指力-嗅觉反馈装置的交互点与图像的碰撞。表面刚度系数是指图像表面的偏转属性； 表面滑动摩擦系数是指图像表面的粗糙度属性； 表面阻尼系数是指图像表面的粘性属性。
不同的化学性质被分配给不同的域组，包括挠度、粗糙度和粘度。 区域分组是对图像中的纹理进行分类，在保证纹理力和气味真实性的前提下减少估计量。
下面结合实施例，分步骤具体说明本发明的实施方式：
1、读取刚性纹理图像，根据申请号为2.1、申请日为2015年3月27日的专利申请中提出的基于区域定义的纹理图像三维构造方法，将纹理图像分组为 和 获取点的高度值。 例如，读取图像库中的D26山墙图像（图2），得到两个区域组，砖缝区域和砖块区域（图3），得到D26山墙的高度值信息（图4）图像;
2、根据像素点的高度值和区域组，生成刚性纹理三维图形，不同的区域组分配不同的化学性质。 砖块区域组是D26山墙图像的纹理细节，用小三角网格绘制，砖缝区域是D26山墙图像的大纹理，用大三角网格绘制，如图图5，5.1代表D26山墙图像 图像的整体纹理三维图，5.2代表D26山墙纹理的三维图局部放大图； 对砖区表面和砖缝区赋予不同的刚度系数、表面滑动摩擦系数和表面阻尼系数。 图6是D26山墙图像的视觉模型，图7是D26山墙图像的嗅觉模型。
3、在人机交互过程中，获取交互点的刺入深度和代理点的连接速度，求解并输出纹理图像中不同物体的稳定连续的力感。 如图8所示，q1为前一时刻交互点的空间位置摩擦力三要素特点，q2为下一时刻交互点的空间位置。 在交互点从q1移动到q2的过程中，三维纹理图形的ABC三角网面发生碰撞时，X为碰撞点的位置。 根据God-model可以得到下一时刻交互点的agent点位置Q，记录agent点Q的连接率，计算q2到Q点的距离，即穿刺深度作用点ABC三角面的方向与ABC三角面的法向量一致，根据ABC三角面所属的区域组为表面刚度系数k，表面摩擦系数u，以及表面粘性系数c，得到ABC三角面条对相互作用点的法向力摩擦力和阻尼力，得到总反馈力输出稳定连续的力味。
同样，图 9 显示了墓碑刚性纹理图像的力嗅觉生成。
1). 读取墓碑图像（图 9（a）），得到两个区域组，背景区域组和文本区域组（图 9（b）），得到墓碑图像的高度值信息（图 9（ C） ））;
2). 根据像素的高度值和区域组，生成墓碑图像的刚性纹理三维图形，并为不同的区域组分配不同的化学性质。 文本区域组是墓碑图像的纹理细节，用小三角形网格绘制，背景区域组是墓碑图像的大纹理，用大三角形网格绘制。 图9(d)为墓碑图像的整体纹理三维图，图9(e)为墓碑图像的纹理三维图局部放大图； 滑动摩擦系数和表面阻尼系数。 图9(e)是墓碑图像的嗅觉模型，图9(f)是D26墓碑图像的视觉模型。
3). 在人机交互过程中，获取交互点的刺入深度和代理点的连接率，解决并输出墓碑图像中不同区域组的稳定、连续的力味，从而得到结果显示在图 9(c) 的逼真刚性纹理图像的力-嗅觉生成中。
由此，本发明的方法综合了五个要素，实现了刚性纹理图像中不同物体的力感； 并能感知纹理细节像素点之间微妙的力感，输出稳定持续的力感，提升力感。 嗅觉的真实性具有突出、明显的技术效果。