可变材质的实时全局光照明绘制

现有的基于预计算的全局光照明绘制算法都假设场景中物体的材质固定不变,这样,从入射光照到出射的辐射亮度之间的传输变换就是线性变换.通过对这种线性变换的预计算,可以在动态光源下实现全局光照明的实时绘制.但是,当材质可以改变时,这种线性变换不再成立,因此,现有算法无法直接用于动态材质的场景.提出了一种方法:在修改场景中的物体材质时,可以实时得到场景在直接光照和间接光照下的绘制效果.将最终到达视点的辐射亮度根据其之前经过的反射次数及相应的反射材质分为多个部分,每个部分和先后反射的材质的乘积成正比,从而把该非线性问题转化为线性问题.又将所有可选的材质都表示为一组基的线性组合.将这组基作为材质赋予场景中的物体,就有各种不同的组合方式,预计算每种组合下所有部分的出射辐射亮度.在绘制时,根据各物体材质投影到基上的系数线性组合预计算的数据就能实时得到最终的全局光照明的绘制结果.该方法适用于几何场景、光照和视点都不发生变化的场景.使用双向反射分布函数来表示物体的材质,不考虑折射或者半透明的情况.该实现最多包含两次反射,并可以实时绘制得到一些很有趣的全局光照明效果,比如渗色、焦散等等.

空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制

提出了一种空间动态可变材质的交互式全局光照明绘制算法.如果在绘制过程中允许用户对物体的材质作修改,并且对一个物体的不同部分的材质作不同的修改,则称为空间动态可变材质.由于最终出射的辐射亮度和材质呈非线性关系,因此现有许多交互式全局光照明算法不允许用户修改物体的材质.如果一个物体各部分的材质可以不相同,那么材质对最终的出射的辐射亮度的影响更为复杂,目前没有任何交互式全局光照明绘制算法能够在绘制过程中对一个物体不同部分的材质作不同的修改.将一个空间动态可变材质区域划分成许多子区域来近似模拟,每个子区域内部材质处处相同.光在场景传播过程中可能先后被不同的子区域反射,并以此将最终出射的辐射亮度分为许多部分.用一组基材质来线性表示所有的材质,这组基材质被赋予场景中的所有子区域,从而得到不同的基材质的分布.预计算所有这些基材质分布下的各部分最终出射的辐射亮度.绘制时根据各子区域材质在基材质上的系数组合相应的预计算数据,就能交互式绘制全局光照明效果.

基于预计算辐射传递的全局光照技术

为了在大规模场景中渲染出高效率和高真实感的全局光照效果,以图形处理器(GPU)渲染管线流程为可编程基础,利用球面和谐函数进行解码,并且在预计算过程中通过使用小波重建高频部分的信号,来解决预计算辐射传递(PRT)计算过程中丢失掉的高频信号,以免丢失细节变化。在实时渲染全局光照过程中,利用大规模场景的可见性信息进行自适应的细分,使得绘制效率提高。实验结果表明该方法在仿真系统下能够高效真实地渲染出全局光照效果,有较高的绘制效率和真实感。

基于点云的典型地貌全局光渲染方法的改进及实现

针对典型地貌全局光渲染中的重点问题:环境遮挡以及色溢的渲染效率和效果,提出光线追踪、光能传递以外的另一种改进方法——点云计算方式。分析了点云算法的原理、特点和优越性,选取张家界石英砂岩峰林地貌三维模型作为样本,测试和比较了光线追踪和点云计算方法的实际效果,实验表明点云计算方式有更高的效率和更好的表现效果,论文也为其他典型地貌的全局光渲染提供了可行的制作方案和流程。

用于侧出式发光二极管背光的全局动态调光算法

结合背光源发展趋势,提出了适用于侧出式LED背光的全局动态调光算法。首先,根据显示图片平均灰度值、最大灰度值和平均值的差值确定背光调光亮度。接着,基于S曲线对液晶像素亮度值进行补偿。亮度大于S曲线拐点的像素的调整因子大于1,小于拐点的像素的调整因子小于1,以此有效提高静态对比度,并且不会引入溢出失真。对算法进行了仿真分析并开发了原理样机进行实际验证。结果表明:采用动态调光算法的液晶显示器的功耗严重依赖于显示内容;显示40幅不同类型的图片时,平均整机节能为9.39%;静态对比度提高了124.7%。采用本文提出的全局动态调光算法的侧出式背光具有成本低、体积轻薄、节能、对比度高的优点。

改进的S形曲线全局动态调光算法

针对S形曲线全局动态调光算法对人脸图像处理的不足,提出了一种改进的S形曲线全局动态调光算法。通过对输入图像信号进行变换,判定图像中是否存在人脸,并据此调整生成的S形曲线,对像素值进行补偿并调节背光输出。仿真结果显示,改进后的算法可以准确检出人脸图像,并有效地提升了人脸图像的显示效果。样机测试结果表明,液晶电视的图像质量有明显提升且平均能耗下降21.28%。

基于S曲线全局动态调光的改进算法

S曲线全局动态调光算法可以降低LED液晶显示器的功耗,同时能够提高显示图像的静态对比度,但该算法会造成部分图像色彩失真和细节丢失。针对这一问题,本文提出一种图像细节层分离与视觉显著性理论相结合的S曲线改进算法。首先,将原始图像转换至HSV色彩空间进行亮度和色度分离;然后,在图像亮度分量上采用双边滤波得到图像的基础层与细节层,基础层采用S曲线进行动态范围拉伸,实现像素补偿,细节层则运用视觉显著性理论进行分区与权值增强,弥补由像素补偿带来的细节损失;最后,将处理后的各层图像转换至RGB空间显示。将本文算法的仿真结果与原S曲线算法的结果进行对比。结果显示,本文算法在维持原算法功耗降低和静态对比度提升水平不变的基础上,解决了原算法在部分图像中出现的色彩失真和细节丢失问题,提升了图像的视觉显示效果,同时本文算法的仿真结果具有更大的信息熵和平均梯度。

基于多帧间区域性光流特征的精神疲劳检测

人体慢性疲劳表情具有持续时间长、帧间位移小的特点,使快速、准确的识别比较困难。分析上述问题,相比相位、能量、特征匹配的计算方法,基于梯度的光流方法计算简单且得到较好的结果,因此对基于梯度的全局光流技术进行研究,使用全局光流技术在连续多帧间局部区域内进行计算,获得稠密光流,得到相隔多帧的两幅图像的运动变化,解决持续时间长和帧间小位移的问题。通过计算眼部区域和嘴部区域的点运动情况提取光流特征,使用光流加速度模值,设置模值阈值参数提取开始打哈欠的那一帧,通过计算得出一段时间内眼睛闭合率和打哈欠频率。实验结果表明,该方法可以准确识别出疲劳表情。

基于S曲线的两级动态调光算法研究

S曲线全局调光算法能够降低LED液晶显示器的功耗并提高显示图像静态对比度,为了进一步提高节能率,提出了基于S曲线的两级动态调光算法。首先对输入图像的所有像素分量进行线性放大,将输入图像的像素灰度级整体提升;然后利用S曲线对线性放大后的图像进行像素补偿,同时输出调整后的背光亮度信号。对40幅典型图像进行了仿真,结果表明:平均背光节能30%,静态对比度提高33%。开发了工程样机,对6类常见的电视节目进行测试,整机平均节能25.1%,静态对比度提高了30%。与S曲线全局调光算法相比,所提算法在显示性能保持不变的同时,能进一步将节能率提高10%。

高职3DS Max建筑表现中的灯光教学探讨

通过对灯光布置方案的阐释,探讨3DS Max建筑表现中全局光的表现,有效解决3DS Max灯光教学中常见的视觉表现问题.

建筑表现技法之灯光没置篇

能否做好建筑表现，决定的因素很多，比如美学素养、专业素质、软件应用等。从技术的层面来说，灯光和材质的运用无疑是非常重要的两方面。这几年，随着技法的不断发展和多样化，以及软件的升级和种渲染器的诞生，在灯光运用方法上有了越来越多的选择。多了，当然是好事，却也给我们带来了不少困惑，是有招还是无招？作为效果箐现很重要的一步，该如何选择呢？把几种有代表性的方法及其特点罗列出来，对理清思路、练好基本功会有所帮助。

多角度偏振成像仪杂散光仿真分析

杂散光仿真分析是保证多角度偏振成像仪获取高精度偏振辐射数据的关键手段之一。根据仪器光学系统的自身特点,分析了杂散光的主要来源。针对采用点源透过率法难以适用于大视场光学系统杂散光分析的问题,介绍了基于黑斑法原理进行杂散光仿真分析的方法。借助杂散光分析软件LightTools,建立仪器的三维几何模型及光学属性,采用选定视场点反向光线追迹的方法仿真分析得到光机系统的视场外和视场内杂散光系数。分析结果表明,杂散光主要来源于成像视场范围内,且中心视场受到的杂散光影响最大,杂散光系数为3.27%,达到了设计指标要求。此外,采用近轴光线和实际光线正向追迹,模拟得到局部杂光和全局杂光的能量分布,为后期的图像杂散光校正研究提供了理论依据与指导.

液晶电视动态调光技术应用与研究

传统液晶电视工作时处于恒定显示状态,即使显示全黑色图像背光源也处于最亮状态,造成了能源的极大浪费。动态调光技术可以根据液晶电视的显示内容实时地调整背光源亮度,补偿液晶像素亮暗需求,降低整机功耗的同时能够提高显示对比度。本文详细地分析了液晶电视全局动态调光技术和区域动态调光技术的原理及应用现状,为改进动态调光作出参考。

基于全局运动特征的地铁乘客异常行为检测

城市轨道交通中,车站站台是乘客候车长时间滞留的公共场所。突发的异常事件往往会引起乘客的恐慌,造成盲目奔跑甚至带来更严重的踩踏事件。以城市轨道交通乘客打架斗殴异常事件为研究对象,以城市轨道交通现行CCTV视频监控系统为数据源,基于金字塔改进型L-K光流的计算方法,针对视频帧图像中有效点像素运动矢量分析运动强度和方向两大类指标,提取图像全局运动特征,并获取打架斗殴行为阈值测试范围,从而有效、正确地实现该种行为的异常判断,为达到智能分析实时检测打架斗殴异常行为并报警提供具有可行性的理论基础和技术依据,从而减轻工作人员的劳动强度、强化工作效率,提高城市轨道交通运行组织水平。

基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题,从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率,提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型;通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域,暗通道区域(Dark Channel Region,DCR)即图像中符合暗通道先验理论的部分,非暗通道区域(Non-Dark Channel Region,NDCR)即图像中不符合暗通道先验理论的部分;再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素,估计全局大气光值,修正非暗通道区域透射率;最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性,有效抑制了天空等非暗通道区域的失真,复原图像更加清晰自然,增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明,本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.

基于交叉贝叶斯融合全局和局部大气光的深度预测研究

单目深度预测对于三维场景的理解和感知起着至关重要的作用。目前基于深度学习的方法虽然取得很好的效果,但是其性能过于依赖于训练数据,同时,在复杂场景下,基于深度线索的全局光不变假设效果欠佳。为此,本文提出了一种基于交叉贝叶斯融合全局和局部大气光的深度预测方法,具体地,分别基于全局大气光和设计的局部大气光散射模型进行初始深度图预测,为实现两者有效互补,利用研制的交叉贝叶斯模型进行深度图的融合,并利用边缘滤波机制进行优化得到最终深度图。通过一系列实验,证明了该模型在深度预测数据集中能够取得很好的效果,并且有助于提高显著性目标检测任务的准确性。

基于图像熵的密集人群异常事件实时检测方法

在智能视频监控领域,为了提高密集人群中异常事件的检测效率,改善已有算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种实时高效的检测方法。该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征,并构造全局光流强度的图像化表达;然后利用图像熵进行分析,获取正常状态下图像熵的统计参数;最后确定正常状态的可信区间和自适应的异常判定公式,从而判断异常事件是否发生。实验结果表明,该算法对尺寸为320×240像素的视频,平均每帧的检测时间低至0.031 s,且准确率可达96%以上,具有较高的检测效率,且实时性较好。

基于卡尔曼滤波运动目标检测技术的研究

首先在通过Horn-Schunk方法得到的全局光流矢量图上运用阈值化、平滑、图像形态学操作等图像处理方式实现基于光流的静态背景下的运动目标检测;接着利用光流法得到的结果为卡尔曼滤波器提供初始值和观测向量,从而实现基于卡尔曼滤波器的运动目标检测。对上述两种跟踪方法给出了仿真结果并对两种跟踪的效果从跟踪轨迹和误差比两方面进行了比较,总结了两种跟踪算法存在的局限性和可能的改进方法。

使用mentalray渲染打造游戏场景

文章主要讲解了怎样在Maya制作一个游戏场景的过程。