基于Cook-Torrance光照模型改进BRDF计算方式的研究实现

光照模型在计算机图形学领域中具有至关重要的作用,直接影响着图像的逼真度和视觉真实感。本研究旨在改进传统的光照模型,以更准确地模拟真实世界中光照的物理特性。综合考虑了光的反射、折射、散射以及不同材质表面对光的吸收、反射特性和能量守恒原则。结合菲涅尔效应、微表面法线分布函数以及能量守恒等物理原理,建立了一个更精细、更真实的基于物理的光照模型。通过对比实验和改进后模型的渲染效果,验证了改进后的模型能够更准确地渲染不同材质和光照条件下的反射和阴影效果,从而提高了渲染图形的逼真度和质量。这项研究为渲染领域提供了有价值的技术支持和应用潜力。

基于延时光照的Cook-Torrance光照模型计算技术

真实感图形的实时绘制是虚拟现实技术和计算机游戏软件的一个重要组成部分,笔者提出了采用延时光照技术的Cook-Torrance光照模型快速计算方法。首先介绍了Cook-Torrance局部光照模型的原理和特点,阐述了延时光照处理的基本思想,提出了基于延时光照的Cook-Torrance计算模型,并应用现代图形硬件加速技术实现了Cook-Torrance快速实时的延时光照计算。实验表明采用该技术在获取更高照片质量真实感图形的同时,其运算速度也能满足交互系统的需求。

基于光照模型的细胞内镜图像不均匀光照校正算法

细胞内镜需实现最大倍率约500倍的连续放大成像,受光纤照明及杂散光的影响,其图像存在不均匀光照,且光照分布会随放大倍率的变化而变化。这会影响医生对病灶的观察及判断。为此,本文提出一种基于细胞内镜光照模型的图像不均匀光照校正算法。根据图像信息由光照分量和反射分量组成这一基础,该算法通过卷积神经网络学习图像的光照分量,并基于二维Gamma函数实现不均匀光照校正。实验表明,经本文方法进行不均匀光照校正后,图像的光照分量平均梯度和离散熵分别为0.22和7.89,优于自适应直方图均衡化、同态滤波和单尺度Retinex等传统方法以及基于深度学习的WSI-FCN算法。

乐昌含笑幼苗在不同光照环境下的光响应模型拟合分析

为探究不同光强下乐昌含笑(Michelia chapensis)光响应特征及光响应模型的适用性,以乐昌含笑1 a生幼苗为试材,设置5种光强100%、70%、50%、30%、10%全光照处理,测定其光响应曲线,并采用直角双曲线模型(RH)、非直角双曲线模型(NRH)、指数模型(EM)、修正直角双曲模型(MRH)及修正指数模型(MEM)5种模型对其进行拟合,进而利用R_a~2、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)结合光合参数实测值与拟合值对5种模型拟合效果进行综合评价。结果表明,应用RH、NRH和EM模型拟合不同光强下乐昌含笑光响应曲线不符合其光合-光响应特征;MRH模型拟合的各项光合参数与实测值最为接近,MEM模型次之。因此,MRH模型具有较高的拟合精度和适用性,是拟合不同光强下乐昌含笑幼苗光合-光响应特征的最适模型。

基于改进Blinn-Phong光照模型的机载SVS地形着色方法

三维地形着色技术是机载合成视景系统的重要技术之一,传统的纹理贴图需要大量纹理数据库存储资源,基于光线追踪的全局光照模型对嵌入式软硬件资源要求高。针对这一问题,设计了一种基于改进Blinn-Phong光照模型的机载合成视景系统(SVS)地形着色方法,改进了光照模型,优化了顶点颜色映射、法向量计算算法。仿真试验结果表明,改进方法存储占用、内存占用显著低于纹理贴图,在CPU占用率、GPU占用率、显示帧率方面优于改进前,适用于机载合成视景系统应用场景。

利用自适应光照初始化的弱光图像增强方法

由于光照分量分解估计的高度不确定性,如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题。该文提出一个简单有效的方法,准确估计图像的初始光照分量,进而实现弱光图像增强。具体地,首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵,以指导光照分量的自适应初始化估计;随后在光照结构约束下,对初始光照分量优化估计,并进一步执行非线性光照调整;最终结合Retinex模型得到增强结果。实验表明,该方法不仅能够实现准确的图像分解估计,而且与现有的弱光图像增强方法相比,该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现,同时也保持着良好的运行效率。

基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法

低光照图像会导致许多计算机视觉任务达不到预期效果,影响后续图像分析与智能决策。针对现有煤矿井下低光照图像增强方法未考虑图像现实噪声的问题,提出一种基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法。建立了含噪Retienx模型,利用噪声估计模块(NEM)估计现实噪声,将原图像和估计噪声作为光照分量估计模块(IEM)和反射分量估计模块(REM)的输入,生成光照分量与反射分量并对二者进行耦合,同时对光照分量进行伽马校正等调整,对耦合后的图像及调整后的光照分量进行除法运算,得到最终的增强图像。NEM通过3层CNN对含噪图像进行拜耳采样,然后重构生成与原图像大小一致的三通道特征图。IEM与REM均以ResNet-34作为图像特征提取网络,引入多尺度非对称卷积与注意力模块(MACAM),以增强网络的细节过滤能力及重要特征筛选能力。定性和定量评估结果表明,该方法能够平衡光源与黑暗环境之间的关系,降低现实噪声的影响,在图像自然度、真实度、对比度、结构等方面均具有良好性能,图像增强效果优于Retinex-Net,Zero-DCE,DRBN,DSLR,TBEFN,RUAS等模型。通过消融实验验证了NEM与MACAM的有效性。

基于Retinex先验引导的低光照图像快速增强方法

低光照图像增强旨在提高在低光照环境下所采集图像的视觉质量.然而,现有的低光照图像增强方法难以在计算效率与增强性能之间达到很好的平衡,为此,提出一种基于Retinex先验引导的低光照图像快速增强方法,将Retinex模型与Gamma校正相结合,快速输出具有对比度高、视觉效果好和低噪声的图像.为获取具有良好光照的图像以引导确定与输入图像尺寸大小一致的Gamma校正图,提出基于Retinex模型的先验图像生成方法.针对所提先验图像生成方法在极低光照区域中存在颜色失真的问题,提出一种基于融合的Gamma校正图估计方法,采用反正切变换恢复极低光照区域的颜色和对比度,以提升Gamma校正图在极低光照区域的增强性能.为抑制输出图像的噪声,考虑到完全平滑的Gamma校正图不会平滑细节纹理的特点,提出基于域变换递归滤波的Gamma校正图优化方法,降低输出图像噪声的同时保持颜色和对比度.实验结果表明,所提方法不仅在主客观图像质量评价上优于现有大多数主流算法,而且在计算效率上具有十分显著的优势.

基于统计与遗传算法的Cook-Torrance模型研究

为解决Cook-Torrance模型在实际应用中存在偏差的问题,以航空铝板为研究对象,对比分析模型仿真数据和双向反射分布函数实验数据,通过对Cook-Torrance模型的镜面反射和漫反射两部分进行修正,提出一种Cook-Torrance模型的改进方法。对于模型镜面反射部分,采用遗传算法拟合了修正参数;对于模型漫反射部分,采用统计方法解算出其漫反射参数。仿真与实验结果对比表明:改进模型能够更加准确地描述不同波长铝合金和黄铜等金属材料的双向反射分布特性。

月球南极区域不同高度光照条件计算方法及其在着陆点选址中的应用

针对目前月球南北极探测中多数月面光照条件计算方法得出的结果误差大,难以在航天任务规划和科学研究中应用的问题,提出考虑高精地形的月球南北极光照条件实时计算方法:基于目前已有的最高精度地形数据,通过逐方位角搜索地平线并计算仰角,再结合太阳高度角和太阳圆盘视直径,得到该地点光照条件的计算结果。该方法的光照条件计算结果准确,同时可自定义地形搜索范围和精度,进一步可输出任意时间跨度的当地光照情况。基于该方法选取月球南极若干点作为预选着陆点,计算各着陆点在离地高度分别为2、5、8、10、15 m处的全年平均光照率,并分析离地高度对光照条件的影响规律,为后续任务设计提供参考。

基于改进大气散射模型的图像去雾算法

由于雨雾天气的影响,清晰图像的获得较为困难,通常存在能见度低、对比度差、细节信息缺失等问题。针对上述问题,文中提出一种鲁棒性高的图像去雾算法。首先,将输入图像转换为细节图像,衰减图像并重新定义三个颜色通道,根据最小颜色损失原则对颜色进行补偿并平衡三个颜色通道的差异;其次,通过改进的大气散射模型EASM和暗通道先验算法解决图像发暗的问题,去雾结果明显、颜色鲜艳、细节清晰。在自然图像和合成图像数据集上进行对比实验并设计消融实验,结果表明,所提算法在信息熵、FADE、自然图像质量评估器(NIQE)、结构相似性(SSIM)等方面表现优于最新的去雾算法,具有较高的鲁棒性和应用前景。

铁路工程实景三维模型PBR材质研究与应用

实景三维模型在铁路工程勘察设计方面应用愈发广泛,但在模型可视化过程中的失真现象和纹理贴图被倾斜摄影测量外业环境限制问题较为突出,严重制约实景三维模型的实际效果和应用范围。通过将实景三维模型从常用OSGB格式转化为便于编辑的OBJ格式,并在其数据框架内新建PBR(Physically Based Rendering)材质,以提升模型整体的真实度,最终在OSG(Open Scene Graph)内完成可视化渲染;过程中提出融合实拍照片优化PBR材质的参数设定和按地物材质特性分类的方法来进一步提升实景三维模型的纹理效果;分析OSG引擎内光照模型,选择最匹配铁路工程实际情况和当天作业条件的光照模型应用,在不改变已有数据结构的基础上,突破倾斜摄影作业环境对实景三维模型最终可视化成果质量的桎梏。该方法在既有铁路工程不同部位的实景三维模型上进行验证,结果表明,该技术可有效提升实景三维模型的可视化效果及表达真实度,具备一定的推广应用价值。

改进肤色模型和光流算法的人脸检测方法

人脸检测具有很高的实际应用价值,例如在身份识别、视频监控等领域的应用也越来越广泛,其检测的方法多种多样。为解决视频序列中的人脸检测问题,总结了肤色模型和光流算法的优缺点,融合二者优势,提出了改进的基于肤色模型和光流算法的人脸检测算法。该方法在一定程度上解决了人脸旋转、部分遮挡、表情变化和光照对人脸检测和跟踪的影响,具有较强的鲁棒性。

基于肤色模型的人脸检测

人脸检测过程中易受到面部细节、形状、表情、姿态等影响,肤色特征作为人脸中最具有识别性的信息之一,具有相对稳定性。文中基于肤色模型实现人脸检测与标记,在YCbCr色彩空间构建肤色模型,通过光线补偿消除肤色提取过程中光照不均匀、亮度变化等环境因素的影响,基于形态学滤波滤除非脸部区域的噪声,结合人脸区域的几何特征最终实现人脸定位并框选标记。在光照不均、有遮挡、大角度等多种情况下,人脸图像测试结果表明,所实现的算法能够较好地实现人脸检测与定位。

面部油光的回归模型及影响因素

选取30名符合条件的油性皮肤受试者,采集其皮肤油脂含量、油光视觉模拟量表(VAS)评分及不同光照模式下面部正面图像。使用图像分析方法测量其面部皮肤亮度L*、皮肤红度a*、皮肤黄度b*、毛孔面积占比、高光面积占比、卟啉面积占比等参数。以皮肤油脂含量及各图像分析指标为自变量,以油光VAS量表评分为因变量,建立油光视觉感受的多重线性回归模型,并针对模型探讨面部油光视觉感受的影响因素。研究得到了在平行偏振光(PP)和标准光源1(S1)光照模式下,面部油光的回归方程均具有统计学意义(P=0.000)且拟合优度较好(R2>0.6);回归方程显示,在PP和S1光照模式下,高光面积占比与皮肤红度均是面部油光视觉感受的显著影响因素,随着高光面积占比和皮肤红度值的增大,油光视觉感受增强。其余测试指标对油光视觉感受无显著性影响。在PP和S1光照模式下的面部油光回归模型经初步验证显示准确可靠,可用于面部油光程度的初步定量,高光面积占比和皮肤红度a*是影响面部油光视觉感受的重要因素。

几种彩色模型在不同光照条件下的稳定性分析

彩色图象虽然比灰度图象多了一个色彩信息 ,但在彩色图象的获得过程中往往容易受到环境光线的干扰 ,这对彩色图象的处理和分析带来很大的困难 .本文利用二色反射模型对几种彩色模型的光照稳定性进行了分析 ,然后用颜色试验进行了验证 .结果表明 ,rgb和 HS在白光下具有光强不变性 ,m1m2 m3在不同强度和颜色的光照下都表现了较高的稳定性 .经改进后的 m1m 2 m 3(n1n2 n3)减弱了噪点的影响 ,稳定性更好 .

基于对称双线性模型的光照鲁棒性人脸表情识别

针对传统的光照预处理方法降低原始图像质量、丢失部分有效辨识信息的缺点,提出一种新颖的应用对称双线性模型来对人脸表情图像进行光照预处理的光照鲁棒性人脸表情识别方法.首先通过对称双线性模型将训练集图像分解为相互独立的光照因子和表情因子,并提取其光照因子.接下来提取含有未知光照的测试集表情图像的表情因子,并将其转换到训练集的若干个已知光照上,这样处理能够将任意光照的测试图像转换到相同的光照平台上,令所有测试图像的特征具有归一化特性.实验结果表明,本文所提光照预处理方法在识别性能上优于传统的光照预处理方法,应用在光照处理后的JAFFE表情库上识别率达到92.37%,表明其适用于光照鲁棒性人脸表情识别.

光照突变环境下基于高斯混合模型和梯度信息的视频分割

基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。首先,在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;其次,由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产生错误匹配,误判为前景,为了提高高斯模型分割算法的鲁棒性,结合结构梯度互相关函数对分割结果进一步校正,能适应剧烈的光照变化;最后,利用数学形态学进行后处理,消除影子和孤立的噪声点。通过不同场景的运动分割实验结果表明,该算法在复杂背景和剧烈光照变化条件下具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。

水分胁迫与光照条件对棉花干物质和产量形成影响的数学模型

从作物冠层净同化速率入手 ,通过引入对CO2 浓度、空气湿度、光照强度和土壤含水量反映较敏感的光能利用系数 (β) ,建立了考虑水分胁迫和光照条件对作物干物质积累与产量形成影响的数学模型 .模型考虑了水分胁迫与低光照下冠层阻力增加的设定 ,将反映作物冠层水分状况的功能叶水势 (Ψl)作为参数纳入本模型 .通过对土壤相对含水量 (Aw)、气温 (Ta)、水汽压差 (VPD)的多元回归估算出Ψl,并将空气动力学阻力 (Ra)简化为风速 (u)的函数 .盆栽试验应用实例和敏感性分析表明 ,该模型在诊断环境因子特别是土壤水分与光照因子对作物生长和产量构成的影响具有一定的实用性 .

植物共享光照资源的生长模型改进及可视化仿真

为了模拟共享光照资源情况下的植物生长情况,该文以FON(field-of-neighbo urhood)模型为基础,对影响圈从形状和阴影深浅程度两方面加以改进,提出了共享光照资源植物的一种生长建模方法。该方法引入了植物生长地的纬度值、植物遮光率因子以及植物自身对光的敏感特性等地理学和生物学参数,以更真实地模拟植物在共享光照资源时的生长规律。为了验证共享光照资源植物的生长建模方法的有效性,该文以生物量数据为基础对水曲柳和落叶松的人工混交林的生长情况进行试验结果比较与分析。此外,该文开发了支持共享光照资源的植物生长模拟系统,对不同植物在共享光照资源中所表现出的生长情况进行可视化模拟。仿真试验结果表明,共享光照资源植物的生长建模方法具有较好的准确性和实用性,可以用于实际植物的生长过程模拟。