王传霞+郝孝华

摘 要： 针对传统室内装潢虚拟设计中建模虚拟图像效果差的问题，提出一种基于APICloud的室内装潢虚拟设计方案。采用先进的云端一体技术进行虚拟模型的数据采集，使用属主建模方法进行建模，提高了建模的效率；引进Mip?MAP算法进行数据计算，提高了室内装潢虚拟图像的像素；通過与纹理图案映射算法相结合，提高了室内装潢虚拟图像的逼真度和空间感，有效地解决了建模效果差的问题。为了验证所提方法的有效性，设计了仿真实验，结果表明，提出的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方案能够有效地解决建模虚拟图像效果差的问题。

关键词： APICloud技术； 室内装潢； 虚拟设计； 虚拟现实； 数据采集； 映射算法； 图像像素

中图分类号： TN911?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）02?0137?04

Abstract： Aiming at the poor modeling effect of virtual image in the traditional indoor decoration virtual design， an APICloud?based virtual design scheme of indoor decoration is put forward. The advanced cloud integrated technology is used for data acquisition of the virtual model. The owner modeling method can improve the modeling efficiency. The Mip?MAP algorithm is introduced for data calculation to improve the pixel of virtual image of the indoor decoration， and combined with the texture pattern mapping algorithm to enhance the fidelity and space sense of the virtual image of the indoor decoration， and improve the modeling effect effectively. In order to verify the effectiveness of the APICloud?based virtual design method of the indoor decoration， an experiment for the method was conducted. The experimental results show that the proposed APICloud?based virtual design scheme of indoor decoration can improve the modeling effect of virtual image.

Keywords： APICloud technology； indoor decoration； virtual design； virtual reality； data acquisition； mapping algorithm； image pixel

0 引 言

虚拟现实技术与云端一体技术（APICloud）是近年来发展比较迅猛的技术领域之一，这两项技术从被发明起就得到了广泛的关注和使用[1]。

对于虚拟现实技术和云端一体技术的使用会给该领域带来一场前所未有的技术革命。在室内装潢行业，许多工程师设计员都利用虚拟现实技术进行实体模拟，使用云端一体技术进行数据处理[2]。这样既能够进行真实的模拟，又能够快速地对方案进行修改。虚拟现实技术与云端一体技术相结合与以往的二维呈现效果有许多的不同，平面的设计只能进行表体化的设计，虚拟现实技术与云端一体技术结合后能够进行场景的优化，节省了大量的设计时间。虚拟现实技术与云端一体技术相结合，还能够充分地发掘场景中的潜在美学，通过色彩搭配、光线优化、布局修饰等手段呈现出优越的效果[3?4]。传统的室内装潢虚拟设计中，由于使用的数据模型单一化，会造成建模虚拟图像效果差的问题。综上所述，本文提出基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法，能够有效解决建模虚拟图像效果差的问题。

1 基于APICloud的室内装潢虚拟设计

利用APICloud技术对室内装潢的虚拟图像进行优化设计，采用云端一体技术进行图像数据的效果处理，结合相对应的Mip?MAP算法进行像素等属性算法上的设定优化[5]。精确的纹理图案映射算法能够对室内景观空间特征信息进行描素，能够对室内的景观效果以及光线进行优化[6?7]。呈现出的室内设计虚拟样品图像实际视觉效果与仿真虚拟图像效果几乎是一样的。基于APICloud的室内装潢虚拟设计流程如图1所示。

1.1 属主建模方法设计

根据上述设计的原理图，使用属主模型建立的方法进行虚拟模型的建立，首先进行节点的设置和数据矩阵的交换[8]，保证设计数据的有效性，通过对属性编辑进行自定义取值，如下：

式中：Y，Y1，Y2，Y3分别代表设计的方位属性、长度属性、宽度属性、高度属性；X，X1，X2和X3分别对应进行虚拟模型建立后的实际长度、宽度、高度以及定位属性。由于进行室内装潢过程需要一定的景观添加，因此还需要进行一次设置[9]，这次设置目的是保证最低的空间范围内，在实际的室内装潢过程必须保证一定的使用空间，极限空间为：

1.2 引入Mip?MAP算法endprint

为了保证布雅克比矩阵能够进行连续的特征提取，使用Mip?MAP算法和直方图解析法建立矩阵。在矩阵建立的过程中需保证匹配滤波模型的统一，可以表示为：

式中：表示连续的图像数据。想要使用Mip?MAP算法，需要对σ进行校准，以便排除偏差带来的干扰。根据矩阵方程的定义，可以得到序列矩阵计算式为：

图像空间扫描得到数据的全息投影在建立的中心区域进行呈现。在使用前要保证信息数据不定性因素不能对像素产生干扰，检验方程式为：

式中：E表示扫描图形的属性特征；n表示选定特征提取；a，b表示方位叠加；R为一个设定值，对提取的图像设置大小。经过特征提取及数据检验便可进行使用，特征匹配式为：

假设每一帧的画面像素都是相同，建立了实际景观与虚拟景观的匹配关系，融合方程中的计算算子N进行场景的刻画渲染，得到三维的虚拟景象属性由特征决定。

1.3 图案映射算法设计

在建立好的三维图像中进行特征属性的匹配是保证图像的识别度的关键[10]，如果两幅图像进行连续提取，中间如果有属性相同，那么使用纹理图案映射算法可以有效地进行特征提取的同时，还可以提高属性匹配速度，使用前需要进行对应的关系匹配：

式中：J代表对应关系系数；i与分别代表比例尺缩放尺度以及连接系数；E表示实际的匹配系数。通过衡量进行对应的匹配，公式为：

将匹配好的属性关系代入琼斯矩阵中，可以得到图像映射矩阵方程如下：

由式（9）经过化简，再进行对应匹配得到：

式中：I1～I4为虚拟图像的呈现特征；=-为实际虚拟边缘算子。进行建立后虚拟图像还需要进行色彩修正和色差比对，矫正关系为：

实际的光线会产生一定的折射和散射，但是虚拟图像想要进行精准的呈现需要进行色差比对，色差比对关系式为：

式中：λ= 632.8 nm是一个影折射常数；ΔL表示实际色泽差值。换算关系式为：

通过函数转变得到：

并进行连接求出对应的变化范围，在使用中需要进行修订时，为了方便取值取值如下：

3 实验验证

为了验证本文设计的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法的有效性，设计了对比仿真试验。对某小区室内装潢过程进行虚拟呈现。首先使用传统的室内装潢虚拟设计方法进行虚拟图像建立，然后使用本文设计的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法进行虚拟呈现。为了保证实验有效性同时同角度进行虚拟图像建立，设置校准方位差X为5.0；为了保证图像的清晰度设置R=0.735；设置误差精准度在0.036以下，设置L，，D分别为5.0，5.0，63.8。实验结果如表1、图2所示。

根据表1数据可以看出本文设计的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法能够有效地提高清晰度，同时虚拟成像的时间较短还不需要进行修正，保证了虚拟成像的质量和效率。通过图2可以明显看出，使用本文方法，图片更加清楚并且颜色更加逼真。

4 结 语

本文设计的基于APICloud的室内装潢虚拟设计方法，能够有效地解决传统内装潢虚拟设计中的虚拟图像效果差的问题。通过本文的研究，希望能够促进室内装潢虚拟设计领域的发展。

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