● 摘要
在军事仿真、天气分析、影视动漫等应用中，三维云成为增强自然场景真实感的重要元素。近年来，随着可编程硬件和渲染技术的发展，云的模拟逐渐成为计算机图形学和虚拟现实中的热门课题，逼真且真实的云景也成为对三维云模拟的新要求。相对于基于过程和基于物理的云建模方法，数据驱动的云建模在一定程度上克服了这些方法的弱点的同时满足了新要求，逐渐成为一个新的方向。作为一种直观的建模手段，数据驱动的云建模的最终目标就是利用气象理论构建与输入数据在外在形状和内在属性都接近的三维云，不仅能够有效提高场景逼真度，还能传达丰富的气象信息，为天气分析和军事仿真等应用提供支持。
本文围绕如何构建视觉逼真且物理真实（符合气象学意义）的三维云这一问题展开研究，研究内容涵盖了多种类型三维云景（积云、积云场景和大尺度云系）建模及其高效绘制方法等方面，主要研究内容如下：
（1）积云常常出现在自然图像中，从二维的自然图像建模三维的积云形状是具有挑战的问题，现有方法很难重现积云的细节。本文以单幅自然图像为输入，提出了一种基于多次前向散射模型逆向求解的积云建模方法。其核心是利用形状对称假设以及正投影假设对该模型进行简化，形成简化的多次前向散射模型，将像素灰度表示为云形状的函数。为了求解该模型，本文设计了一个基于传播的求解过程，迭代生成云的初始形状。进一步，采用拉普拉斯算子对初始形状进行编辑和优化。最终，在云的内部进行粒子采样，产生云的粒子模型。实验结果表明，本文方法能够生成与自然图像具有相似形状的三维积云，且在云细节的表现上，优于现有方法。
（2）积云场景是虚拟环境中的重要要素，现有方法在建模积云场景时需要考虑积云的多种参数，如云的位置、形状、大小等，建模过程繁琐，自动化程度不高。本文以极轨卫星云图为输入，提出了一种基于多波段融合的积云场景自动化建模方法。其核心是利用温度递减率模型表示云的形状，并通过比较云的原始阴影和重建阴影的相似程度来求解该模型的参数。为了构造云的细节，本文采用分形方法对云的形状进行扰动。最终，在云的内部进行粒子采样，产生云的粒子模型。实验结果表明，本文方法能够生成与卫星云图具有相似形状的积云场景，且估计的云形状具有一定的可靠性，相对于现有方法，精度有所提升。
（3）大尺度云系是组成地球大气系统的重要元素，而卫星云图则是监视大尺度云系的重要数据源。从二维的卫星云图中建模三维的大尺度云系仍然是具有挑战性的问题。针对现有方法对云系的形状建模能力不足的问题，本文以静止卫星云图为输入，提出了一种基于物理的大尺度云系建模方法。其核心是在遥感理论的基础上利用多波段的图像联合估计云的外在形状和内在属性。首先，利用长波红外云图和水汽云图计算云顶高度；然后，利用可见光云图、中波红外云图和长波红外云图估计光学厚度和消光系数，以估计云的几何厚度，从而计算云底高度；最后，构造云系的规则体模型并进行绘制。实验表明，本文方法能够产生和卫星云图具有相似形状的大尺度云系，且估计的属性与标准产品具有相似的分布。
（4）随着三维云景逐渐成为气象分析和军事仿真中不可缺少的元素，云的真实性也成为云建模研究关注的要点。从实际需求的角度出发，本文设计并实现了一个数据驱动的云建模与绘制原型系统。该系统包含两个工具：数据驱动的云建模工具和基于粒子系统的云绘制工具。在建模阶段，用户可以利用建模工具产生云景的粒子数据；在绘制阶段，用户可以利用绘制工具完成云粒子数据的绘制。实验表明，该系统支持自然图像、极轨卫星云图和静止卫星云图作为输入，能够对积云场景和大尺度云系进行高效建模和逼真绘制。