不同材质色彩真实表现的光照模拟

为了研究不同材质的色彩真实表现,应用了图形学中对非镜面反射材质和镜面反射材质的不同计算方法,以及直接光照模型和全局光照模型的不同计算方法.进行了两种材质在两种光照模型中的渲染实验,实验结果分析表明非镜面反射材质颜色在直接光照模型中可以得到比较好的表达,镜面反射材质颜色在全局光照模型中的表达更真实.     

采用重要性面片采样的实时全局光照

提出了一种实时全局光照的计算方法。该方法支持任意视点下动态光源的一次间接光照计算,并且物体表面材质可实时编辑,该算法预计算了各面片上的形状因子来解决遮挡问题,并记录形状因子较大的重要性面片作为间接光源。渲染时先从光源方向对场景记录了一个扩展的阴影图,包含了光源照射到的面片ID和其光通量,再根据采样好的间接光源来计算间接光照。使用CUDA,整个光照计算过程在GPU中完成,可以对静态场景进行实时渲染,并能达到逼真的渲染效果。     

一种人脸图像光照补偿的新方法

光照的变化容易引起人脸识别率急剧下降,针对这一难题,提出一种新的光照补偿的方法.首先通过构造原人脸图的二值图,确定出原图所属的光源方向.在除正面光源外的每个光源方向上构造出通用的平均亮度差值来进行光照补偿.结合去掉三个特征值最大的PCA特征向量的方法进行识别.实验表明,这种方法能够显著提高光照变化条件下的人脸识别率,特别是对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率.     

增强现实光照方向估计方法评述与展望

光照一致性是增强现实中实现虚实融合的重要方面,实时地估计出户外场景中的光照方向,对实现户外场景光照一致性和增强真实感具有重要意义.针对光照方向估计问题,首先归纳了户外场景光照方向估计的特点,把现有的光照方向估计方法分为借助光测球等特殊标定物的估算方法、立体视觉法和人工智能法3类方法.然后总结了各类方法的基本原理和有代表性的研究工作,并且比较了各类方法的优缺点和适用范围.最后,根据实际应用中存在的问题和挑战,展望了户外增强现实系统光照方向估计的研究方向.     

WebGL中光照效果的实现

介绍了光照的基本原理和光照效果的具体实现.光照的基本原理主要是为实现光照效果提供理论基础和基本思想.在具体实现的过程中利用该思想设计程序的基本架构,并采用WebGL渲染实现光照效果.     

基于简约多向光照散射的粒子云模拟与绘制

针对云模拟的真实性和渲染的实时性等关键问题,优化了传统粒子系统结构设计,引入了伪粒子系统的思想来提高绘制效率.同时,提出了一种简约光照替代方法并改进了散射状态函数,使云粒子在多向散射光照模型中模拟云的光照属性并沿视点方向呈现各向异性性.实验表明该方法原理简单、易于实现、模拟仿真效率较高,可实时获得形象逼真、自投影光照散射云.     

人脸光照问题研究综述

光照是影响入脸识别率的关键因素,它已成为人脸识别技术发展的瓶颈。在光照变化对入脸图像影响分析的基础上,按照处理方式的不同对光照处理方法进行了分类和评价。从基于不变特征的方法、光照变化建模的方法、人脸图像归一化的方法和基于SFS的方法等四个方面介绍了相关的算法和理论,分析了各种方法的优缺点,并提出了关于人脸光照问题的进一步研究方向。     

3D场景渲染的视觉显著性驱动间接光照复用算法

为提高路径追踪渲染3D场景的速度,提出3D场景渲染的视觉显著性驱动间接光照复用算法。首先,根据视觉感知中感兴趣区域显著性高、其他区域显著性低的特点得到场景画面的2D显著性图,该显著性图由图像的颜色信息、边缘信息、深度信息以及运动信息构成。然后,重新渲染高显著性区域的间接光照,而低显著性区域则在满足一定条件的情况下复用上一帧的间接光照,达到加速渲染的目的。实验结果表明：该算法生成画面的全局光照效果真实,在多个实验场景下的渲染速度均有提升,速度最高能达到高质量渲染的5.89倍。     

兼顾采样与光照影响的改进多通路Metropolis光照传播算法

为了解决多通路Metropolis光照传播算法局部明暗混合位置采样数量和光照分布不对称的问题,提出一种兼顾采样数量和光照影响的改进算法.首先记录采样数量和光照强度;其次当采样数量达到阈值,根据采样数量和光照强度计算出当前像素八邻域位置的采样权重;最后,以采样权重来影响不同位置的采样比重.采用不同算法在不同光照和材质场景下进行实验,结果表明,该算法改进了明暗混合位置的对称性问题,提升了渲染逼真度.     

基于图像分解的光照估计算法

增强现实技术的目的在于将计算机生成的虚拟物体叠加到真实场景中。实现良好的虚实融合需要对场景光照进行估算,针对高光场景,利用场景中的不同反射光信息对场景进行有效的光照估计,首先通过基于像素聚类方法的图像分解对图像进行反射光的分解,得到漫反射图和镜面反射图,对漫反射图进行进一步的本征图像分解,得到反照率图和阴影图;之后结合分解结果和场景深度对输入图像的光照信息进行计算;最后使用全局光照模型对虚拟物体进行渲染,可以得到虚实场景高度融合的光照效果。     

基于有效光照估计的复杂光照人脸识别

基于光照估计的光照不变量提取是提高复杂光照人脸识别性能的一种有效方法。以往算法仅考虑光照缓慢变化特性从人脸图像中估计光照,无法获取准确的光照和光照不变量。综合考虑图像的成像原理、光照缓慢变化特性和复杂照明环境,结合图像融合和平滑滤波,提出一种有效的人脸图像光照估计、光照不变量提取方法。所提算法能较好地处理阴影边缘问题,提取含有丰富面部细节特征、更接近于人脸本征的光照不变量。复杂光照Yale B+和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明所提算法具有高效性。     

非线性复合邻域人脸光照补偿

变化的光照是提高人脸正确检测率的瓶颈,提出了非线性复合邻域光照补偿方法来解决人脸检测的光照问题。非线性复合邻域光照补偿方法用对数函数做为基函数,设置的平移系数和分界值系数可以同时对过亮和偏光的图像进行补偿,引入了邻域光照补偿公式解决了传统非线性方法不能针对同一灰度值像素在不同局部应该进行不同补偿的问题。实验结果表明,该方法对过暗和过亮的人脸图像都可以进行有效的光照补偿,熵比较优于传统非线性光照补偿、Gamma校正和直方图归一化。     

人脸识别中光照梯度补偿算法的改进

光照变化是影响人脸识别的重要因素。光照梯度补偿是解决这一问题的方法之一。该方法通过最小二乘法计算出一个光照平面,然后将原图像减去光照平面,用所得的差图像来识别人脸。由于人脸的两半并非共面,它们与入射光线形成的角度是不同的,因此光照平面应该是不同的。如果分别计算两个光照平面又将导致差图像不连续。本文提出了一种算法,将两个半脸的光照平面系数合成一个系数向量,一同求解这些系数,然后调整其中的常系数项,使两边连续。从而实现,两边的光照平面不同,又保持了连续性。实验结果表明效果良好。     

Virtual illumination grid for correction of uncontrolled illumination in facial images

Face recognition under uncontrolled illumination conditions is still considered an unsolved problem. In order to correct for these illumination conditions, we propose a virtual illumination grid (VIG) approach to model the unknown illumination conditions. Furthermore, we use coupled subspace models of both the facial surface and albedo to estimate the face shape. In order to obtain a representation of the face under frontal illumination, we relight the estimated face shape. We show that the frontal illuminated facial images achieve better performance in face recognition. We have performed the challenging Experiment 4 of the FRGCv2 database, which compares uncontrolled probe images to controlled gallery images. Our illumination correction method results in considerably better recognition rates for a number of well-known face recognition methods. By fusing our global illumination correction method with a local illumination correction method, further improvements are achieved.     

基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别

提出了一种基于球面谐波基图像的光照补偿算法,用以在任意光照条件下进行人脸识别.算法分两步进行：光照估计和光照补偿.基于人脸形状大致相同和每个人脸的反射率基本相等的假设,首先估计了输入人脸图像光照的9个低频谐波系数.根据光照估计的结果,提出了两种光照补偿方法：纹理图像和差图像.纹理图像为输入图像与其光照辐照图之商,与输入图像的光照条件无关.差图像为输入图像与平均人脸在相同光照下的图像之差,通过减去平均人脸在相同光照下的图像,减弱了光照的影响.在CMU-PIE人脸库和Yale B人脸库上的实验表明,通过光照补偿,不同光照下人脸图像识别率有了很大提高.     

The local quotient image method-an iuumination preproassing method for face recogaition

Differences in illumination of the same face can defeat simple face recognition systems, yet most methods that compensate are too difficult to implement. Local quotient image (LQI) is an efficient illumination preprocessing method for face recognition systems. An illumination model and a face model were developed, and their use in the new method was analyzed. Analysis of the method's computational complexity showed it to be efficient. Experimental results on Yale Face Database B showed that the method can effectively eliminate the effects of differences in illumination and provides considerable improvement in recognition rates.     

Pico-Link网络在烟厂智能照明系统中的应用

针对烟厂照明控制的要求及工业现场车间实际布局,利用一种基于CAN总线的Pico-Link网络,采用Pico GFX-70小型控制器对烟厂的智能照明系统进行设计。从工作制和照明节能两方面,分析了照明系统在不同工况中的要求,结合Pico-Link网络的连接方式和网络性能参数、数据映像、数据传输机制及数据传输的安全性等相关特点,给出了Pico控制器在实现智能照明控制上的具体实现方法。该系统实现照明节能与以往相比,节约照明用电费用约50%,实践证明智能照明系统是烟厂照明用电节能的最有效改造方案。     

基于小波商图像的人脸光照补偿

复杂光照条件下的人脸识别是一个困难但需迫切解决的问题,为此提出了一种有效的光照补偿算法.该方法根据人脸光照线性变换子空间理论--商图像理论,构造了小波低维训练集,实现了对待识别图像的光照条件估计,并且通过加光和去光策略增强了光照补偿效果.与传统商图像理论相比,该方法利用小波分解,提高的算法执行效率,实验结果表明,该算法以较小的代价取得了较高的识别性能.     

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.     

用于去除单张图像高光的光照约束补色

在计算机视觉研究领域,如何检测和消除图像中的高光(specular)一直是个热点问题,有关的研究结果对于提高计算机视觉算法性能有着重要的影响.针对这一问题,提出了一种检测和消除高光的方法.首先,通过比较高光和漫反射光(diffuse)的色度特性的不同,给出了一种交互检测单色物体表面高光区域的方法;然后,引入补色(inpainting)方法并结合光照约束条件,设计了一种去除单张图像中高光并还原出漫反射分量的新的补色算法.与一般补色方法不同,该算法充分利用了高光区域含有的信息来指导补色过程.通过综合利用观测到的像素值、光源的色度分析(illumination chromaticity analysis)、光源颜色的平滑性等来约束补色过程,保证了算法能够克服一般的补色方法无法保持物体表面细微明暗变化的缺点.实验结果表明,与以往的去除单张图像高光的方法相比,该算法能够提供更好的光源色度估计,从而得到更准确的结果.