ipad - 将地球的卫星照片转换为球体上的纹理贴图(OpenGL ES)

Question

我们有5颗对地静止卫星，它们在赤道周围分布(间隔不相等，但几乎相等)，每天为地球拍照。每张照片的输出是-惊喜! -从远处拍摄的球形照片。

我需要将这些照片重新组合到一个纹理贴图的球体中，我不确定如何做到最好。关键问题:

显然，这些照片在您从中心到远处时会严重扭曲，因为它们正在观察球体

在一天中的不同时间拍摄的数百张5张照片“套”。任何解决方案都必须是编程的-我不能只手工完成此操作:(

输出平台是iPad3:Open GL ES 2，纹理最高可达4096x4096-但不如桌面GPU强大。我对着色器不太满意(尽管我做了很多OpenGL预着色器)

照片本身是高分辨率的，我不确定是否可以同时加载所有5个纹理。我还为行星表面加载了非常高分辨率的纹理(在卫星照片下面)。

我已经知道:将单个矩形纹理映射到球体上(我的球体是包裹在球体中的标准网格，顶点在整个表面上均匀分布)，所以...我尝试将5张球体的照片转换为一个矩形地图(但到目前为止还没有成功；尽管有人指出我正在做“极性罪过”，看起来可能效果更好)。

我还考虑过用5张照片制作一个立方体贴图来做一些时髦的事情，并聪明地决定要为给定像素读取哪些照片，但是我并不完全相信。

有没有更好的办法？我忽略了什么？还是有人有实现上述目标的具体方法？

Answer 1

我会用它做一个矩形纹理。

您将需要2 x 2D 纹理/阵列，一个用于r,g,b颜色求和 avg ，一个用于计数 cnt 。我也不相信我会使用 OpenGL / GLSL 来实现，因为在我看来C / C++会更好。

我会这样:

将目标纹理(avg[][]=0, cnt[][]=0)留空

获取卫星位置/方向，时间

从位置和方向创建变换矩阵，该矩阵以与在照片上相同的方式投影地球。然后从时间确定旋转位移。

遍历整个地球表面

只有两个嵌套循环a-旋转和`b-距赤道的距离。

从x,y,z获取a,b并变换矩阵+旋转移位(a -axis)

也可以向后a,b,z = f(x,y)做到这一点，但它比较棘手，但速度更快，更准确。您也可以在相邻的x,y,z

之间插值(pixels/areas)[a][b]

添加像素

如果x,y,z位于正面(z>0或z<0取决于相机的Z方向)，则

avg[a][b]+=image[x][y]; cnt[a][b]++;

从＃3点开始的嵌套循环的结尾。

转到＃2，带有下一张照片

遍历整个avg纹理以恢复平均颜色

if (cnt[a][b]) avg[a][b]/=cnt[a][b];

[说明]

可以测试复制的像素是否为:

在白天或晚上获得的图像(仅使用所需的图像，不要将两者混合在一起!!!)也可以确定云(我认为灰色/白色的颜色不会下雪)而忽略它们。

不会溢出颜色

可以使用3个单独的纹理r[][],g[][],b[][]代替avg来避免

可以忽略地球边缘附近的区域，以避免变形

可以应用照明校正

从time和a,b坐标来规范照明

希望能帮助到你 ...

[Edit1]正交投影

所以这很清楚，这就是我所说的正交投影:

这是用过的纹理(无法找到更适合且免费的网络版)，并且想要使用真实的卫星图像而不是一些渲染的图像...

这是我的正交投影应用

红，绿，蓝线是地球坐标系(x,y,z轴)

(红，绿，蓝)白线是卫星投影坐标系(x,y,z轴)

关键是将地球顶点坐标(vx,vy,vz)转换为卫星坐标(x,y,z)，如果z >= 0则将其转换为已处理纹理的有效顶点，因此可以直接从x,y直接计算纹理坐标，而无需任何角度(正交)。

例如tx=0.5*(+x+1); ...如果x缩放为<-1,+1>且可用纹理为tx <0,1>，则y轴也是如此:ty=0.5*(-y+1); ...如果y缩放为<-1,+1>且可用纹理为ty <0,1>(我的相机已将y坐标系反转为纹理矩阵，因此是y轴上的反向符号)

如果是z < 0，那么您正在处理的顶点超出了纹理范围，请忽略它...
正如您在图像上看到的那样，纹理的外部边界是扭曲的，因此您应仅使用内部(例如地球图像区域的70％)，并且可以根据距纹理中间点的距离进行某种纹理坐标校正。完成此操作后，只需将所有卫星图像投影合并到一个图像即可。

[Edit2] 好吧，我玩了一点，发现了这一点:

反向投影校正根本不适合我的纹理，我认为这可能是后期处理的图像...

基于中点距离的校正似乎不错，但使用的比例系数很奇怪，不知道为什么当应该为4时乘以6我认为...

tx=0.5*(+(asin(x)*6.0/M_PI)+1); 
ty=0.5*(-(asin(y)*6.0/M_PI)+1); 

校正了非线性投影(按asin)

校正的非线性投影边缘缩放

失真比没有asin纹理坐标校正的情况要小得多