雾天室外场景光照参数估计

在雾天情况下,雾对光线的散射使得室外场景的光照发生很大变化,太阳光和天空光的参数估计变得更为复杂.结合雾天情况下的大气散射模型,提出了室外场景的雾天基图像模型,并基于该模型提出了雾天室外场景图像光照参数估计算法.在已知场景基图像的条件下,利用迭代散射系数方法,优化求解雾浓度与场景深度图像,然后通过对去雾图像进行分解,获得最佳的去雾图像以及正确的光照分解系数.算法能够得到较为精确的雾浓度与场景深度图像.实验结果表明了算法的有效性.     

室外场景光照估计的基图像分解算法

基于室外固定场景的太阳光与天空光基图像分解理论,证明了同一太阳方位在不同天气情况下的3幅图像具有线性相关性,使得基图像方程欠约束,导致基图像无法自动求解.为此提出利用2个太阳方位、2种天气情况下的4幅图像求解基图像的算法,并利用太阳光与天空光基图像在太阳光照区域内点的像素色调一致性,优化基图像及太阳光和天空光光照参数.实验结果表明,该算法自动求解基图像,且根据基图像和光照系数准确重构原图像的均方误差,并将其控制在2像素值以内,从而可用于高品质的增强现实技术.     

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...     

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.     

太空场景光照仿真方法研究

建立一个逼真的太空环境,在航天训练模拟器的设计中,存在对星空光照和大气散射特性逼真度差的问题.为解决上述问题,提出了一种太空场景的光照仿真方法.首先对太空场景中的有效光源进行建模,分析各光源的光照贡献情况.然后在光照模型基础上,对航天器处于地球本影区和伪本影区的情况分别进行计算,并考虑地球漫反射光对环境光的影响.最后结合太空光照环境特点和视觉系统生理特性,采用色调映射算法进行场景显示亮度优化.对比真实太空图像进行验证,表明改进方法可以有效提高太空场景仿真的逼真度,所采用的亮度调节方法也切实可行,不仅实现简单高效,而且计算灵活性好,很好地满足了仿真训练的真实感和实时性的指标要求.     

遥感图像光照一致性定量评价

高分辨率图像比对法是图像质量评价中简单而又行之有效的方法,其前提是两幅用于比较的高低分辨率图像具有良好的一致性,但实际情况往往很难满足这些一致性要求。为了使不能满足光照一致性的图像也能用于卫星在轨参数监测,需要进行光照一致性校正。针对如何定量评价多幅遥感图像的光照一致性问题,提出了一种定量评价方法。该方法根据Retinex原理,将图像分解为光照分量和反射分量,然后比较光照分量直方图的相似度,将这一相似度约束在0～1之间,称为光照一致性系数。实验结果表明,这种方法评价的结果与主观感受相一致,能够量化图像的光照一致性。     

基于透视投影下空间光照一致性分析的图像拼接篡改检测

将一个人的头像剪切并拼接到另一张照片中,是一种常见的图像篡改手段.如果将该合成照片用于敲诈勒索,会对社会带来严重危害.因此,用来检测图像篡改的图像取证技术具有重大意义.由于不同照片成像环境不同,拼接时很难做到不同人脸的光照绝对一致,因此可以通过光照是否一致检测篡改.以往光照估计方法基于平行投影的假设,利用照片投影光照进行光照一致性分析.实际上,相机针孔模型是透视投影,从而导致上述检测方法出现误差.针对这一问题,本文提出一种透视投影下物体空间光照估计算法,将各人脸姿态统一到相机坐标系下,估计各人脸相对于相机坐标系的空间光照,然后分析空间光照一致性.另外,根据人脸空间光照一致性约束可以优化出相机参数,并得到该参数下的等效焦距、人脸空间位置及重新透视投影的图像等空间信息.本文将空间光照的一致性和上述空间信息的合理性作为依据,对人脸图像进行拼接篡改检测.实验结果表明,相比于传统方法基于平行投影光照进行光照一致性分析,采用本文提出的方法得到的空间光照进行光照一致性分析具有更高的准确度,结合相关信息进行照片空间合理性分析的篡改检测方法具有更强的说服力.     

一种基于图像的室外场景天气模拟技术框架

文中给出了一个基于图像的室外场景的天气模拟技术框架，该方法仅需要少量的参考图像，结合一定的光照模型模拟生成同一时刻，同一视点，不同天气条件下的室外场景图像，其中不需要场景中物体的几何形状和表面反射特性的信息，给出了模拟生成的结果，说明了该方法的有效性。     

基于能量优化的在线室外光照估计算法

为了保证增强现实中的光照一致性,提出一种基于能量优化的室外场景的实时光照估计算法.首先将室外场景图像表示成太阳光基图像和天空光基图像的线性组合;在此基础上,利用太阳光基图像的特点,将太阳光和天空光入射光强的求解归结为一个可实时求解的能量最小化问题.与现有算法相比,文中算法不需要离线学习,因而更适合于增强现实.     

经典光照模型实现人脸图像光照方向准确估计

光照分析对人脸图像的识别与跟踪有重要意义,提出一种人脸图像光照参数准确估计算法。该算法根据光照模型构造光照参数求解的迭代方程,光照参数根据不同需要可同时包含光照能量,光照方向矢量和环境光能量等信息。实验显示迭代过程能迅速收敛,并且光照角度估计准确,yaleB实验数据的水平角度估计平均错误率仅为5.43°。由于算法隐含了人脸姿态描述,因此其另一优势是可以同时对人脸姿态和光照条件进行综合分析,大量实验测试说明该算法用于光照估计有效可行。     

基于光照方向估计的人脸图像阴影补偿

光照变化是影响人脸识别率的关键问题之一.人脸图像中的阴影严重影响了光照不变特征的有效提取.采用了一种基于光照方向估计的阴影补偿方法.因为人脸形状的相似性,某一点光源方向产生的阴影特性具有相似性.利用这一特性,首先通过子空间方法确定人脸图像的光源方向,然后再对该人脸图像进行相应的阴影补偿.在对人脸库YaleB和Extended YaleB （38人脸）的实验中表明,64种光源方向的识别率为96.8％.该方法能有效消除阴影便于后续光照不变特征的有效提取.     

一种鲁棒的实时室外光照估计算法

针对动态变化的室外光照求解问题,提出一种室外场景的实时光照估计算法.该算法基于室外场景图像的线性分解模型,利用太阳光基图像中阴影像素的特点和视频中光照的时空连续性构建由数据项和光滑项组成的目标函数,对太阳光和天空光的入射光强进行求解,得到视频帧图像所对应的实时光照参数与相应的太阳光基图像.实验结果表明,文中算法可应用于计算机视觉中受光照变化影响的在线视频处理,如增强现实、视频阴影检测、重光照等.     

Lighting Simulation of Augmented Outdoor Scene Based on a Legacy Photograph

We propose a novel approach to simulate the illumination of augmented outdoor scene based on a legacy photograph. Unlike previous works which only take surface radiosity or lighting related prior information as the basis of illumination estimation, our method integrates both of these two items. By adopting spherical harmonics, we deduce a linear model with only six illumination parameters. The illumination of an outdoor scene is finally calculated by solving a linear least square problem with the color constraint of the sunlight and the skylight. A high quality environment map is then set up, leading to realistic rendering results. We also explore the problem of shadow casting between real and virtual objects without knowing the geometry of objects which cast shadows. An efficient method is proposed to project complex shadows (such as tree's shadows) on the ground of the real scene to the surface of the virtual object with texture mapping. Finally, we present an unified scheme for image composition of a real outdoor scene with virtual objects ensuring their illumination consistency and shadow consistency. Experiments demonstrate the effectiveness and flexibility of our method.     

On the Consistency of Instantaneous Rigid Motion Estimation

Instantaneous camera motion estimation is an important research topic in computer vision. Although in theory more than five points uniquely determine the solution in an ideal situation, in practice one can usually obtain better estimates by using more image velocity measurements because of the noise present in the velocity measurements. However, the usefulness of using a large number of observations has never been analyzed in detail. In this paper, we formulate this problem in the statistical estimation framework. We show that under certain noise models, consistency of motion estimation can be established: that is, arbitrarily accurate estimates of motion parameters are possible with more and more observations. This claim does not simply follow from the general consistency result for maximum likelihood estimates. Some experiments will be provided to verify our theory. Our analysis and experiments also indicate that many previously proposed algorithms are inconsistent under even very simple noise models.     

自动分块亮度校正算法及仿真研究

光照是人脸图像的成像条件之一,在人脸成像过程中具有很大的灵活性.由于拍摄照片过程中光照条件或观察角度的不同,导致人脸识别算法的性能明显下降.基于传统的区域校正思想提出了一种自动分块亮度校正算法,自动提取过亮块和过暗块并对其进行亮度校正.以彩色图像人脸数据库为例,快速、准确地得到亮度校正图像.仿真实验表明,将该算法校正恢复出的图像用于人脸识别,可以提高人脸识别率,具有一定的应用价值.     

引入生成对抗网络的室外场景单目深度估计

生成对抗网络（GAN）算法在室外场景的深度估计任务中准确率较低,对于物体边界判断不准确。针对该问题,提出基于循环生成对抗网络（CycleGAN）的单目深度估计算法,将单幅图像映射到深度图像的过程拆分为两个子阶段。第一阶段中,网络学习图像的基本空间特征,得到粗糙尺度下的深度图像;第二阶段在前者的基础上,通过细节上的差异对比,优化深度图像,得到精细尺度下的深度图像。为了进一步提高深度估计的精度,在损失函数中引入了L1距离,让网络可以学习像素到像素的映射关系,避免出现较大的偏差与失真。在公开的室外场景数据集Make3D上的实验结果表明,与同类型算法相比,该算法的平均相对误差、均方根误差取得更好的效果。     

基于椭球基扩展模型的OFDM快变信道估计仿真

在无线正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中,快速时变信道带来的子载波间干扰(intercarrier interference,ICI)影响子载波间的正交性,严重恶化系统性能.由于信道在一个OFDM符号期间内就发生变化,导致信道的频域矩阵不再具有对角性,给信道估计带来新的挑战.为解决上述问题,针对快变信道情况下,利用椭球基扩展信道模型,采用频域插入优化的梳状导频的方法,基于改进的线性最小均方误差估计器(LMMSE)对快变信道进行估计,仿真结果表明,方法能够对快变信道进行准确估计,为信道均衡提供了良好的性能.     

一种基于偏最小二乘法的室外光照估计算法

针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型;在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.     

Geometrical Parameter Estimation for Industrial Manipulators Using Two-step Estimation Schemes

This paper proposes a new solution for estimating the kinematic parameters of a manipulator, using a two-step linear estimator. The estimator is based on the recursive least-squares (RLS) method. The main characteristics of the method are that one singularity in estimation is overcome and parameters estimates approach the true values more quickly and smoothly than for algorithms using a one-step estimator. The algorithm can be applied for the estimation of parameters of both serial-link robots and robots having a kinematic closed-loop. Simulation results are given, comparing the proposed method with conventional approaches.