基于HLSL的光照模型的研究和实现

本文研究了二种基于HLSL（High-level Shader Language）着色语言的通用光照模型．通过采用这种方法实现光照模型，一方面能极大的提高3D画面的真实感，另一方面还提高了系统的运行效率。在实际应用中，该模型可以用于大多数的实时图形系统中。     

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GPU加速的TIP技术

为加快TIP（Tour Into the Picture）的绘制速度,提出1种基于GPU（Graphics Processing Unit）的方法,充分利用GPU的运算能力,把背景纹理提取过程从CPU转移到GPU中进行,利用GPU固定管道进行TIP绘制,CPU负责前景模型的深度计算及纹理提取．因此,CPU与GPU可以并行运算,显著提高纹理映射速度从而缩短整个TIP绘制时间,满足用户在虚拟场景中漫游的实时性要求．     

基于海洋背景的舰船及其尾迹红外仿真研究

针对舰船目标红外仿真的需求,对红外仿真的流程及关键技术进行了研究。论文简要介绍了一种基于海洋背景下的舰船及其尾迹的红外仿真方案。利用将物理信息模型与几何模型绑定的方法,充分运用GPU的着色器技术实现红外辐射并行实时计算,有效提高了红外场景生成的实时性。论文将温度场的实时计算放入GPU 中,可实时实现由温度变化引起的目标辐射能量的变化。同时,论文提出一种尾迹建模方法,提高了整个场景的真实性。红外仿真结果尚能令人满意,为红外成像的仿真及演示提供了一种有效的手段。     

一种适于实时机器视觉的光照补偿方法研究

光照对图像颜色失真的影响是机器视觉中尚未有效解决的技术难点之一.通过建立一种基于背景的非均匀光照补偿模型,从原图中分离出图像的光照变化,对图像进行校正预处理.提高了后续分割的准确度.实验证明该方法运算开销小,应用到实时性要求高的足球机器人视觉系统中,能有效地克服比赛中光照的不均匀性对目标颜色失真的影响,提高了视觉系统的识别效率.     

深度人脸识别的光照分析

光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98%以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.     

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.     

近似软影下的三维增强绘制

针对目前的三维增强绘制方法尚未涉及阴影效果这一现象,提出一种新的包含近似软影效果的三维增强绘制算法.针对简单光照场景,设计了一种新的尺度函数,应用该尺度函数调整每个像素的光亮度值,使得物体的表面细节看上去更加凸显;在此基础上引入近似软阴影效果,利用GPU的几何着色器提取物体的轮廓边生成近似半影区,通过调整半影区的衰减参数来控制半影区的大小和亮度,可以使软阴影变得更黑更集中.实验表明应用该方法可以得到整个三维场景一致增强的效果.     

基于GPU的医学图像快速面绘制

提出了一种医学图像快速面绘制的方法,该方法将新一代图形处理器GeForce 8800的特性和MC(Marching Cubes)算法相结合。利用几何着色器的数据批处理能力在每个立方体中提取等值面并生成三角形带;在片段着色器上采用Phong光照模型对生成三角形渲染显示。建模和显示过程均在GPU上完成,对CPU的依赖低。实验表明,在保证绘制效果的前提下,该方法可在通用PC平台上实现大小为512×512×400的CT数据的实时建模,有很好的实用价值。     

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.     

基于辐射度与Phong模型的高级光照模型及光线跟踪实现

光线跟踪算法所基于的的Phong光照模型对于面片之间的辐射与色素渗透效应(即漫反射相互反射,diffuseinterreflection)表现不足,该文在辐射度与Phong光照模型的理论基础上提出了高级光照模型,并对该模型提出相应的简化模型及加速算法予以实现。     

基于图像的光照模型研究综述

从传统图形学的绘制技术与基于图像的绘制技术相结合的角度出发,以全光函数这个基于图像的绘制技术的理论基础为核心,概括性地提出基于图像的光照研究的基本任务实际上是对全光函数的采样、重建、合成和重采样的过程,并进一步地指出,基于图像的光照研究的重要意义在于扩展了原有基于图像的绘制技术中只能改变视点位置和视线方向的限制,使之可以通过改变场景本身的组成成分产生出更加丰富的光照效果。同时,该文综述性地分析了近期内有关基于图像的光照问题的部分研究工作,并从如何改变场景光照条件的角度出发,按照所使用的光照模型的不同,将这些方法分成三大类,即利用传统光照模型的方法、利用基于图像的光照模型的方法以及无需光照模型的方法。并从这个分类框架出发,进一步分析指出,利用基于图像的光照模型的方法将是未来研究的重点,并沿着这一方向尝试性地提出了一种新的模型。     

考虑能见度影响的公路隧道照明动态优化与智能控制

为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题, 本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法. 首先, 通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析, 得到了隧道内能见度的变化规律; 其次, 在公路隧道传统照明设计的基础上考虑能见度对照明环境的影响, 建立了基于隧道内能见度、交通量、车速、路面亮度和照明亮度的按需照明与动态优化模型;随后, 以不同地区公路隧道的实测数据为样本, 结合划分出的公路隧道典型照明场景和模糊径向基神经网络算法构建了公路隧道照明智能控制模型, 最后, 通过仿真实验验证了所构建模型的有效性, 其结果表明, 本文所提出的优化控制方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性.     

点光源环境下室内环境灯光多参量控制仿真

为提高室内环境灯光照射的自适应性能,需联合控制灯光参量。提出基于模糊PID的点光源环境下室内环境灯光多参量的控制方法。基于动态基元的自适应学习方法,构建室内环境灯光控制的约束参量模型,在模型参数约束下采用多自由度耦合调节方式,调节室内环境灯光的亮度和角度;采用模糊PID控制方法,进行灯光的亮度信息和光源输出信息的融合处理;构建模糊PID控制律实现对室内环境灯光的颜色、光强、照射角度、波束衍射特征等参量的多参量融合调节和控制。仿真结果表明,采用研究方法控制室内环境灯光参量,能有效提升灯光色彩融合效果,且方法自适应性能较好、控制律性能较强,可应用性更高。     

基于线性变换球面分布的实时间接光泽反射

目的 在实时渲染领域中,立即辐射度算法是用于实时模拟间接光泽反射效果的算法之一。基于立即辐射度的GGX SLC(stochastic light culling)算法中使用符合真实物理定律的GGX BRDF(bidirectional reflectance distribution function)光照模型计算间接光泽反射,计算复杂度很高,并且其计算开销会随着虚拟点光源的数量呈明显的线性增长。为解决上述问题,提出一种更高效的实时间接光泽反射渲染算法。方法 基于数学方法中的线性变换球面分布,将计算复杂度很高的GGX BRDF球面分布近似为一种计算复杂度较低的球面分布,并基于该球面分布提出了在单点光源以及多点光源环境下的基于物理的快速光照模型。该光照模型相比GGX BRDF光照模型具有更低的计算开销。然后基于该光照模型,提出实时间接光泽反射渲染算法,计算虚拟点光源对着色点的辐射强度,结合多点光源光照模型对着色点着色,高效地渲染间接光泽反射效果。结果 实验结果表明,改进后的实时间接光泽反射算法能够以更高的渲染效率实现与GGX SLC算法相似的渲染效果,渲染效率提升了20%～40%,并且场...     

增强现实系统光照模型建立研究

增强现实系统真实环境整体光照模型的建立，是增强现实技术研究的重要部分。提出了一种新的方法，根据注册图像中标志物的明暗状况。利用计算机图形学的光照明模型计算方法进行逆推，可以较为方便地建立增强现实系统光照模型。算法简单易行，并且适应性较强。     

天然采光与人工照明的智能结合策略

以‘绿色照明‘为出发点,提出了一个天然采光和人工照明相结合的智能策略.选择一间典型的办公室为试验对象,用BP神经网络建立模型,根据室内天然光的照度水平,自动控制灯具调光输出和遮阳设备状态,从而实现工作区域恒照度的目标.实际应用中,一旦人工照明打开,能检测到的就是天然光和人工光的混合量,很难把天然光分量用设备检测出来,这给控制带来了一定的麻烦.因此提出了一个自适应神经模糊推理系统,用以根据室外的天然光照度来预测室内的天然光照度,作为BP网络的输入.实验数据表明,该方法能有效节约能源,并改善工作环境,提高工作效率.     

Face Relighting from a Single Image under Arbitrary Unknown Lighting Conditions

In this paper, we present a new method to modify the appearance of a face image by manipulating the illumination condition, when the face geometry and albedo information is unknown. This problem is particularly difficult when there is only a single image of the subject available. Recent research demonstrates that the set of images of a convex Lambertian object obtained under a wide variety of lighting conditions can be approximated accurately by a low-dimensional linear subspace using a spherical harmonic representation. Moreover, morphable models are statistical ensembles of facial properties such as shape and texture. In this paper, we integrate spherical harmonics into the morphable model framework by proposing a 3D spherical harmonic basis morphable model (SHBMM). The proposed method can represent a face under arbitrary unknown lighting and pose simply by three low-dimensional vectors, i.e., shape parameters, spherical harmonic basis parameters, and illumination coefficients, which are called the SHBMM parameters. However, when the image was taken under an extreme lighting condition, the approximation error can be large, thus making it difficult to recover albedo information. In order to address this problem, we propose a subregion-based framework that uses a Markov random field to model the statistical distribution and spatial coherence of face texture, which makes our approach not only robust to extreme lighting conditions, but also insensitive to partial occlusions. The performance of our framework is demonstrated through various experimental results, including the improved rates for face recognition under extreme lighting conditions.     

Rendering Trees with Indirect Lighting in Real Time

High quality lighting is one of the challenges for interactive tree rendering. To this end, this paper presents a lighting model allowing real‐time rendering of trees with convincing indirect lighting. Rather than defining an empirical model to mimic lighting of real trees, we work at a lower level by modeling the spatial distribution of leaves and by assigning them probabilistic properties. We focus mainly on precise low‐frequency lighting that our eyes are more sensitive to and we add high‐frequency details afterwards. The resulting model is efficient and simple to implement on a GPU.