基于OpenFlight API的建筑物场景自动建模及红外仿真

丁伟利，王 露，房广重，谷 朝

（1.燕山大学电气工程学院自动化系，河北秦皇岛066004；2.中国科学院光电信息处理重点实验室，辽宁沈阳110162；3.燕山大学里仁学院，河北秦皇岛066004）

基于OpenFlight API的建筑物场景自动建模及红外仿真

丁伟利1，2，王 露1，房广重3，谷 朝3

（1.燕山大学电气工程学院自动化系，河北秦皇岛066004；2.中国科学院光电信息处理重点实验室，辽宁沈阳110162；3.燕山大学里仁学院，河北秦皇岛066004）

针对建筑物场景红外仿真真实性差、对国外软件依赖性强的现状，提出了一种新的适用于大规模建筑物场景自动建模及红外仿真的方法。该方法利用Google Earth提供的高分辨率航片中的阴影和地形信息，结合OpenFlight API自动建立建筑物场景三维模型，解决了数字高程数据、楼层数据缺失条件下的建模难题；通过对航片中不同城市地物的分割建立材质标号图像，利用理论分析的方法建立了建筑物场景中不同地物的红外辐射特征方程，离线生成了零视距红外纹理，并增加大气以及探测器作用效果，提高了红外场景的描述细节和真实性。

红外仿真；自动建模；OpenFlight API

1 引 言

建筑物是红外场景仿真中不可或缺的重要组成部分，对其红外辐射特性的研究早就引起了国内外研究者的关注，以美国为首的西方国家不仅建立了完备的建筑场景红外辐射特征模型，而且开发了实时性强、逼真度高的大规模场景红外仿真软件，如法国的SE-RAY－IR［1］和美国的IRIMA5.0，并且形成了像Vega中的Sensor Vision这样商用的红外仿真软件包。国内在建筑物红外仿真方面的研究并不丰富，大部分工作都集中在小规模地物或单一建筑物的红外模拟上［2－3］，对于大规模建筑场景的红外建模及仿真，尚无实用性强的方法。而实时性系统软件的开发多依赖于国外软件，如Vega中Sensor Vision模块等。

在红外仿真中，快速建立大规模建筑场景的几何以及红外模型对提高红外仿真效率至关重要。目前红外仿真中常用的建筑物几何建模方法是利用Creator软件直接建模，这种方法虽然建模精细，但针对城市场景中大规模的建筑物群体，采用此方法会耗费大量时间和人力，建模效率低。其他建模方式，如结合Google Earth和Sketch Up［4］，对建筑物逐一进行推拉和映射纹理等操作。这种方法虽然快速，但在软件中对模型进行人工贴图来实现纹理映射也过于繁琐、耗时［5］。且目前尚未见报道在红外仿真中采用该方法建模。

本文提出了一种基于OpenFlight API的建筑物场景自动建模及红外仿真方法，并基于OpenFlight API、VC＋＋6.0和Access2003数据库开发相应的软件系统。首先，利用Google Earth提供的图像信息，调用OpenFlight API函数，对城市场景中的建筑物屋顶进行分割、自动建模和纹理映射，快速构建带有纹理贴图的OpenFlight三维建筑物场景，再根据热物理学、气象学等知识对场景进行红外辐射特性计算，最终实现城市中建筑物场景的实时红外仿真。具体的实现过程如图1所示。

图1 建筑物自动建模及红外仿真过程

2 基于航片的建筑物自动建模

由于红外仿真对实时性要求较高，因此要求建筑物、树木等大量存在的物体模型越精简越好。鉴于此，为简化建筑物模型的复杂度以及提高红外辐射的计算速度，本文假定：

1）城市中的建筑物均为平顶、矩形侧面结构；

2）城市中地势平坦的区域位于同一平面上。

并采用箱式分割数据模型法对大规模建筑物进行建模，即整个建模过程只利用屋顶多边形数据、航拍图像和建筑物高度数据生成上下底面相同的台柱体［6］。

2.1 基于航片的建筑物参数计算

建筑物建模所需的参数包括屋顶多边形顶点和建筑物高度，而这些参数均可以通过航片直接求得。

由于Google Earth提供的图像中有90%拍摄的角度都在0°～15°之间，因此可认为航片为正射投影图（如图2所示），屋顶多边形顶点三维坐标与其纹理坐标成正比。因此本文在红外材质分割的同时，由选区工具栏如图3（a）中的多边形工具如图3（b）所示，手动点选屋顶多边形顶点并保存。

图2 建筑物场景的Google Earth截图

图3 材质图像分割工具栏

建筑物的高度信息的获取是平顶型建筑物建模的关键问题之一。建筑物侧面纹理不可见，无法根据楼层信息得到建筑物的高度。唯一能够证明建筑物、树木等物体存在的是图像中大量的阴影信息。根据阴影形成和卫星拍摄的原理，可以确定城市中大部分具有一定高度的物体高度信息。具体原理如下：

设某一垂直于地面的物体（如图4所示）的高度为H，其阴影的总长度为S，α为卫星高度角，β为太阳高度角，γ是太阳方位角，L2是可见的阴影区域，L1是不可见的阴影区域。如果卫星传感器扫描方向与太阳照射方向相同，则［7］：

如果卫星传感器扫描方向与太阳照射方向相反，则：

其中，κ＝tanβ。

图4 太阳、卫星和建筑物关系示意图

对于同一时刻拍摄的卫星图片，其卫星高度角、太阳高度角和太阳方位角均相同，即κ相同。如果已知某一参考建筑物的高度为H，则κ＝H／L2，其他地面物体的高度可以利用相应的阴影长度通过式（2）或式（4）求得。

2.2 基于OpenFlight API的建筑物自动建模

首先在Creator软件中设置基本的建筑场景模型节点层级结构（如图5所示），根节点db下设置组节点city代表城市，city节点下附加ground组节点和多边形面片p1节点，并将该Google Earth航拍图片作为纹理映射到p1上，保存成OpenFlight数据模型格式。

图5 建筑物场景的OpenFlight模型节点结构

然后，导入航片所对应的所有屋顶的顶点坐标以及根据阴影计算的建筑物高度信息，调用Open-Flight API库函数，创建作为屋顶的顶面多边形和作为侧面墙的侧面多边形。代码如下：

mgrec*BuildPoly（double Corner［NUM］［3］，int vCnt）

｛ mgrec*vtRec［NUM］；

mgrec*poly＝mgNewRec（fltPolygon）；

for（int i＝0；i＜vCnt；i＋＋）｛

vtRec［i］＝mgNewRec（fltVertex）；

mgAppend（poly，vtRec［i］）；

mgSetVtxCoord（vrRec［i］，Corner［i］［0］，

Corner［i］［1］，Corner［i］［2］）；｝

｝

最后，通过OpenFlight API创建3点贴图的纹理映射。对于屋顶区域，如图2的R1R2R3R4部分，直接将原始的航片作为纹理，并直接映射屋顶小区域纹理，即在当前纹理贴图中，将R1、R2、R3、R4的坐标转换成纹理坐标u、v。部分代码如下：

mgrec*r＝mgNewTextureMapping（db，1，MG_NULL，＆tid）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtOriginUV，0.0，0.0，0.0）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtAlignUV，1.0，0.0，0.0）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtShearUV，1.0，1.0，0.0）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtOriginXYZ，ori［0］，ori［1］，ori［2］）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtAlignXYZ，ali［0］，ali［1］，ali［2］）；

mgSetCoord3d（r，fltTM3PtShearXYZ，shr［0］，shr［1］，shr［2］）；

对于外墙区域，考虑到大规模建筑场景外墙的纹理数量众多，材质各不相同，本文根据外墙材质的不同建立了典型的常见的外墙纹理数据库，以供建模过程中选择调用。此外，由于红外图像受到墙面方位角的影响很大，本文以45°做间隔，将外墙方位角分成8份，并对每一张典型纹理建立8张内容相同的纹理贴图，只在纹理贴图名称尾部加以1～8号作为标识，用以区分不同方位。同时，为使纹理正确映射不被拉伸，要保证纹理贴图的长宽比。必须满足：

texWidth／texHeight＝polyWidth／polyHeight（5）其中，texWidth和texHeight是纹理贴图原始宽和高；polyHeight是侧面四边形的高；polyWidth是纹理贴图实际映射的宽度。图6是某城市场景建筑物自动建模并映射纹理的三维效果图。

图6 某城市场景自动建模后三维效果图

3 零视距红外辐射特性模拟

建筑场景红外仿真中，首先要对任一指定时间、地点、天气等条件下的三维场景进行传热计算，得出场景中各个模型表面的温度［8］；再对模型表面的红外辐射特性进行计算和模拟。根据普朗克公式，探测波段为λ1至λ2的红外探测仪，其探测到的红外辐射强度为：

式中，ε为研究对象表面的发射率；c1，c2分别为第一、第二辐射常数；Ts为研究对象表面的热力学温度。根据式（6）可知，要确定研究对象表面的红外辐射特性，关键是确定其表面材质的物理参数以及温度场。

3.1 建筑物材质分割及物理参数赋值

航片中的建筑物屋顶主要由沥青油毡、玻璃、彩钢板、石棉瓦等材质组成，建筑外墙主要由玻璃、涂料、瓷砖等组成。根据这些常见的建筑物材质类型，本文首先建立通用的材质数据库，每种材质对应的物理参数包括表面吸收率、发射率、密度、比热、导热率和厚度。然后，根据不同材质颜色信息的差异，在材质赋值软件中人为选定屋顶多边形区域进行直接材质赋值；对于外墙，本文手动选择典型材质颜色信息，并采用最近邻分割方法进行材质赋值。最后分割子区域按材质数据库给定材质进行标号，形成材质标号图像。

3.2 建筑物温度场计算及零视距红外图像

对于建筑物，假定屋顶和外墙各层均为完全均匀且各向同性的连接体，接触紧密，忽略接触热阻，层间温度和热流是连续的。因此建筑外墙和屋顶的不稳态温度场应满足下列基本方程：

式中，T为箱梁温度；t为时间；α＝λ／（cρ）为导温系数；λ为导热系数；c为比热；ρ为密度。

根据能量守恒定律，建筑外墙和屋顶的外边界条件为［9－10］：

其中：

式中，Qsun为一定时间内单位面积地表吸收的太阳辐射，可按文献［10］计算；Qsky为天空辐射；QH为感热通量；ΔQ为表面薄层在Δt内的热量存储；α1为表面对短波辐射的吸收率；α2为表面对长波辐射的吸收率；Ta为大气温度；v为风速；λ为表面热传导系数；ρ为表面密度；C为表面热容；δ为表面薄层厚度。

为简化建筑物内边界条件计算，作为近似，本文采用一个表面综合换热系数来综合表示室内的对流和辐射换热，将边界条件表示为：

式中，Ta′为建筑内部温度，对于采暖季和空调房，Ta′＝20；否则，取Ta′＝¯Ta＋1.5。建筑物内部的换热系数取为：

根据式（7）～（12），利用隐式差分法求解该方程即可得到建筑外墙和屋顶的表面温度场，进而可以根据式（6）计算表面的热辐射强度Eself。

取2013年5月15日秦皇岛的天气实况作为输入，对图2所示的城市场景根据公式（6）～（12），计算出典型场景中各材质区域的红外辐射强度。图7为进行灰度量化处理后，得到的12时红外零视距纹理图像。

图7 12时红外零视距灰度分布图

4 三维红外仿真图像生成

将红外零视距纹理图像映射到场景几何模型上可生成零视距三维红外仿真场景。然而自然环境中，物体表面的红外辐射到达探测器的过程中受到大气作用的影响会产生一定的衰减，还要受到探测器本身作用效果的影响。最后本文利用OpenFlight API更改模型的纹理图像颜色信息，完成对三维建筑物场景的红外模拟。

4.1 红外辐射在大气中的衰减

大气对红外辐射的衰减主要与三种现象相关：（1）大气气体分子的吸收，主要是水蒸气、二氧化碳和臭氧的吸收作用，在20 km以下的探测区域，臭氧的吸收作用可忽略不记；（2）大气中分子、气溶胶、微粒的散射；（3）因气象条件云、雨、雾造成的衰减。

计算大气衰减的方法有很多，这里采用比较常用的经验公式。设探测器与地物目标之间的距离为R，气象视距为V，则大气透过率τ的经验公式近似表示为［11］：

式中，τH2O，τCO2的值可以通过查表计算；λ0取0.61μm；q为经验常数，通常气象视距大于6km时取1.3，小于6km时q＝0.585 V0.333。

4.2 探测器噪声模拟

在实际系统中，由于探测器效应的影响，红外图像中不可避免的会产生一定的模糊和噪声。为了提高仿真的可信度，我们对仿真的图像作后处理，即增加一定的模糊作用和噪声。

探测器出现的噪声主要有热噪声、复合噪声、1／f噪声和温度噪声等，实验表明，这些噪声的综合效果可以用高斯随机分布函数来表示，即探测器噪声效果的模拟实际就是模拟产生服从均值为μ，方差为σ的具有高斯分布的随机数。

4.3 仿真结果

考虑到实际情况中建筑物外墙的材料不同，如水泥抹面、厚玻璃、大理石铺砖等。本文选取建筑物外墙材质为水泥抹面和玻璃两种材质进行温度场求解，图8为外墙8个方向角下的2种材质的温度分布曲线。图8（a）（b）（c）（d）依次代表外墙方位角朝向东方时，墙面法向量与正南方向夹角为－135°～－90°，－90°～－45°，－45°～0°，－180°～－135°；图8（e）（f）（g）（h）代表墙面方位角朝向西方时，墙面法向量与正南方向夹角为0°～45°，45°～90°，90°～135°，135°～180°。由于方向角不同，每个侧墙在不同时刻接收的太阳辐射量不同：如图8（a），温度峰值出现在6～7点，此时正是方向角为－90°～－135°，即墙面朝向东北方向；如图8（b），温度峰值出现在7～8点区间，此时正是方向角为－45°～－90°，即墙面朝向正东方；图8（c）温度峰值出现在9～10点区间，对应墙面方位角－45°～0°，即墙面朝向东南方向；图8（d）中温度峰值在11～12点，墙面方位角为0°～45°，朝向西南方向；图8（e）、8（f）、8（g）、8（h）依次为其他方向角对应的温度分布曲线。由图可知，本文计算建筑物侧墙温度的方法符合太阳移动方位及其温度峰值变化的规律。

图8 建筑物外墙8个方向的温度分布

图9 建筑物侧墙不同时刻不同角度的辐射效果

图10 三维红外场景渲染后的结果

图9 为建筑物外墙在不同时刻不同角度下的红外辐射模拟效果图。图9（a）为2时，由于夜晚温度低，外墙吸收的热辐射小，故颜色偏暗；图9（b）为8时，图中颜色较亮面为朝向东方的侧墙，朝向北方的侧墙由于接收不到太阳辐射，故颜色较暗；图9（c）为12时，此时外墙较亮面朝向南，而旁边建筑物侧墙面向西，仍未接收到太阳热辐射，故颜色较暗；图9（d）为20时，由于东南方向墙面白天吸收大量热辐射到此时未释放完，故仍看清窗户与外墙，而东南朝向的墙面由于经过太阳辐射的时刻较早，到晚上热量已释放大部分，故与西南朝向侧墙相比颜色较暗基本看不出窗户。图10是增加了大气的衰减和探测器作用，在不同时刻、不同视角下的城市建筑物红外仿真场景。其中图10（a）和10（b）是2点和8点的红外场景仿真结果，图10（c）和10（d）是12点和20点的红外场景仿真结果。

从结果中可以看出不同时刻同一场景中不同地物的变化具有以下特点：

（1）建筑物屋顶和外墙的温度变化最为明显，白天升温快，夜间降温快；而侧墙玻璃材质温度变化相对较缓。

（2）城市场景中道路的温度变化相对缓慢。

（3）与探测器的距离越远，辐射衰减越强烈。

5 结论与展望

本文提出了一种城市建筑物场景自动建模和红外仿真的方法。该方法实现了城市场景中大规模建筑物的自动建模、纹理映射、红外辐射特性计算及其成像仿真。不仅解决了建筑物几何参数缺失情况下建立大规模建筑物场景的难题，而且为开发城市场景红外仿真软件奠定了基础。实验结果表明，仿真场景较真实的反映了建筑物的红外辐射特性。系统经济实用、操作方便、实时性好。本文的研究尚处于起步阶段，对于大规模的城市场景的建模效率、红外辐射模型的不断完善等方面，都需要进一步的探索和研究。

［1］ Jean Latger，Thierry Cathala，Nicolas Douchin.Simulation of active and passive infrared images using the SEWORKBENCH［J］.SPIE，2007，6543；654302.1－15.

［2］ Wang Zhangye，Peng Qunsheng，et al.A global infrared image synthesis model for large-scale complex urban scene［J］.International Journal of Infrared and Millimeter Waves，2001，22（8）：1193－1208.

［3］ Wang Zhangye，Jiang Zhaoyi，et al.Newmodel for realistic IR image rendering of city building［J］.Proc.of SPIE on Defense and Security，SPIE，2004，5405：167－176.

［4］ Chen Dinggang，Quan Panpan.3D modeling of buildings based on google earth［J］.Urban Geotechnical Investigation＆Surveying，2007，（3）：51－53.（in Chinese）陈丁罡，权盼盼.基于Google Earth的建筑物三维建模［J］.城市勘测，2007，（3）：51－53.

［5］ Wang Yangsheng.Automatic texture mapping technology in three-dimensional terrain based on OpenFlight［J］.Urban Geotechnical Investigation＆Surveying，2011，（3）：52－53.（in Chinese）王阳生.基于OpenFlight的三维地形自动纹理映射方法［J］.城市勘测，2011，（3）：52－53.

［6］ Xia Xiaofei，Li Lijun，Zhou Jianguo.Semi-automatic generation of3D buildingmodelbased on GISdata［J］.Computer＆Digital Engineering，2006，34（9）：49－51.（in Chinese）夏晓飞，李利军，周建中.利用GIS数据半自动生成3D建筑模型［J］.计算机与数字工程，2006，34（9）：49－51.

［7］ Dong Yusen，Zhan Yunjun，Yang Shuwen.Extracting buildings distribution information of different heights from the shadows in high resolution images［J］.Journal of Xianning Teachers College，2002，22：93－96.

［8］ Chen Shan，Sun Jiyin，Li Linlin，et al.Simulation of building 3D infrared scene［J］.Laser＆Infrared，2010，40（5）：501－502.（in Chinese）陈珊，孙继银，李琳琳，等.建筑物目标三维红外场景仿真［J］.激光与红外，2010，40（5）：501－502.

［9］ Bäckström E.The surface energy balance and climate in an urban park and its surroundings［J］.Uppsala University，2005.

［10］Ding Weili，Liu Xiaomin，Fu Shuangfei.Infirared radiation characterizations of large-scale complicated 3D terrain background［J］.Journal of System Simulation，2012，12（24）：33－36.（in Chinese）丁伟利，刘晓民，付双飞.基于数字高程模型的复杂地表红外辐射特性模拟［J］.系统仿真学报，2012，12（24）：33－36.

［11］张建奇，方小平.红外物理［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2004.

Automatic modeling of architecture and infrared simulation based on OpenFlight API

DINGWei-li1，2，WANG Lu1，FANG Guang-zhong3，GU Zhao3
（1.School of Electrical Engineering of YanShan University，Qinhuangdao 066004，China；2.Key Laboratory of Opto-Electronics Information Processing，Chinese Academy of Sciences，Shenyang 110162，China；3.LiRen Colleage of Yanshan University，Qinhuangdao 066004，China）

Considering the unsatisfied authenticity of infrared simulation and the strong dependence on foreign software in domestic，a new method of urban scene infrared simulation is proposed.Firstly，without any prior knowledge about the DEM and building height in the urban scene，a solution is proposed thathow to construct3D citymodels based on OpenFlight API by using shadows and terrain information extracted from Google Earth aerial photo；Secondly，a series ofmaterial index image is obtained by segmenting the aerial photo，then a infrared radiation equation is obtained by theoretically analyzing the infrared characterization of different ground buildings in the urban scene；Furthermore the problem of computing the infrared radiation property and generating the zero-sighting infrared texture offline is solved. Finally，the atmosphere and detector effects are also considered in the simulation process，which improve the realistic description of the infrared scene in detail.

infrared simulation；automaticmodeling；OpenFlight API

TP391.9

A

10.3969／j.issn.1001-5078.2014.02.0

1001-5078（2014）02-0158-06

中科院光电信息重点实验室开放基金项目（No.OEIPO－201204）资助。

丁伟利（1979－），女，博士，副教授，研究方向为红外仿真，虚拟现实。E-mail：weiye51＠ysu.edu.cn

2013-07-01；

2013-08-06