平面投射多分辨率软阴影绘制算法

阴影生成技术在计算机真实感图形应用中发挥着独特而重要的作用。基于模板缓存技术、图像融合技术及反走样技术等,提出一种多分辨率多平面投射软阴影绘制方法。该方法首先通过在光源上进行离散采样,获得一组硬阴影绘制图像;再通过颜色混合和模板缓存技术对这组图像进行平均化处理,合成得到软阴影图像;最后利用累加缓存对场景进行反走样处理,使软阴影绘制效果更加自然、柔和。该方法提供了绘制精度的参数控制手段,使用户可以交互地设定生成软阴影的分辨率。     

大规模虚拟环境中实时阴影生成技术

为了解决大规模场景中阴影生成的真实性和实时性问题,通过平均分割和对数分割相结合的方法,利用平行于视觉投影面的分割面将视截体划分成不同的深度部分;然后对每个分割部分生成对应的阴影图;最后利用多个阴影图代替单个阴影图进行渲染。这种方法既减少了运行时的缓冲空间,又提高了阴影质量,尤其适合于动态大规模环境中实时阴影的生成。用VS2005和OpenSceneGraph实现了算法的绘制,达到满意的视觉效果和生成速度。     

一种基于Shadow Mapping的阴影生成改进算法

Shadow Mapping算法是目前广泛应用的阴影渲染方法,但该方法容易产生走样,特别是不能满足大规模场景中阴影的真实性和实时性要求。对此,提出一种利用平行面分割的改进Shadow Mapping算法,减少了算法运行时的缓冲空间,提高了阴影质量,尤其适合于动态大规模环境中实时阴影的生成。并用VS2005和OpenSceneGraph实现了算法的绘制过程,达到满意的视觉效果和生成速度。     

GPU在实时阴影绘制中的应用

实时阴影在增强三维场景真实感方面起着非常重要的作用。阴影体算法是实时阴影绘制中效果非常理想的一种方法。但是随着场景复杂度的增加,该算法计算量比较大,将导致绘制效率的降低。另一方面,随着可编程GPU技术的发展,GPU的渲染速度远远大于CPU,为提高三维场景的渲染效率提供了更大的空间。在此基础上,介绍了一种在GPU上生成阴影体的方法,加速实时阴影绘制。利用图形硬件的图形处理单元（GPU）的运算能力和可编程性,将生成阴影体的大量计算从CPU转移到GPU,从而有效地提高实时阴影的绘制效率。     

视野驱动的自适应阴影图

阴影图是当前实时阴影绘制中的一种经典算法。该算法基于图像空间,当有限分辨率的阴影图映射到较大场景中时,就会由于采样不足造成锯齿形变走样。提出了一种实时的反走样阴影图算法,该算法首先获取当前视点所能够看到的场景范围,然后绘制该范围内的阴影图,并映射到场景中生成实时阴影。该方法同经典的阴影图算法相比,避免了场景中不必要的阴影绘制,提高了阴影图的利用率,反走样的效果很好。而且,该方法只需要绘制一到两幅阴影图,算法的实时性很强,可以满足一个上百万面片的大规模场景中实时阴影绘制的需要。     

一种凸多面体的阴影生成方法

阴影生成是使三维场景具有真实感的重要方式之一。以往的阴影生成算法是对点和面进行处理的，而该文中的阴影生成算法只针对点进行处理。由于任何物体都可以分解成若干个凸多面体，所以凸多面体的阴影生成很有研究价值。该文将凸壳技术应用于三维场景的阴影生成中，形成一种凸多面体的阴影生成方法，并用OpenGL技术实现。该文简述了OpenGL技术和阴影生成技术的基本原理，用OpenGL生成的三维场景模型进行检验，并叙述了场景的组织结构和阴影生成的实现过程，最后生成了较真实的阴影。     

基于直接投射扩散的烟雾阴影实时模拟

为了提高烟雾模拟的真实感,提出了一种基于直接投射扩散的烟雾阴影实时生成算法。该方法将3维烟雾密度场直接投射到2维平面上,并保存于光亮缓存中,首先生成一张能描述阴影浓度信息的阴影纹理;然后为了解决阴影浓度过估计问题,还新颖地采用流体力学领域的扩散方程来修正浓度分布情况;最后,在可编程图形硬件上,采取投影纹理映射技术将阴影纹理投射到场景中的相应表面。实验证明,该方法所需计算开销小,能简单高效地实时生成计算机3维游戏和动画的烟雾阴影效果。     

基于几何着色器的Shadow Volume实时阴影实现

通过几何着色器生成Shadow Volume实时阴影。利用几何着色器能生成新顶点与输出流的特性,将以往由CPU完成的产生封闭阴影体的计算转移到图形处理器中实现。该实现能提高算法渲染效率,可以进一步解放CPU的处理时间。比传统先由CPU生成阴影体雏形的方法更简单,性能更优秀。     

基于几何着色器的Shadow Volume实时阴影实现

通过几何着色器生成Shadow Volume实时阴影。利用几何着色器能生成新顶点与输出流的特性,将以往由CPU完成的产生封闭阴影体的计算转移到图形处理器中实现。该实现能提高算法渲染效率,可以进一步解放CPU的处理时间。比传统先由CPU生成阴影体雏形的方法更简单,性能更优秀。     

基于多阶段生成对抗网络的单幅图像阴影去除方法

传统的深度学习阴影去除方法常常会改变非阴影区域的像素且无法得到边界过渡自然的阴影去除结果。为了解决该问题,基于生成对抗网络（GAN）提出一种新颖的多阶段阴影去除框架。首先,多任务驱动的生成器分别通过阴影检测子网和蒙版生成子网为输入图像生成相应的阴影掩膜和阴影蒙版;其次,在阴影掩膜和阴影蒙版的引导下,分别设计全影模块和半影模块,分阶段去除图像中不同类型的阴影;然后,以最小二乘损失为主导构建一种新的组合损失函数以得到更好的结果。与最新的深度学习阴影去除方法相比,在筛选数据集上,所提方法的平衡误差率（BER）减小约4.39%,结构相似性（SSIM）提高约0.44%,像素均方根误差（RMSE）减小约13.32%。实验结果表明该方法得到的阴影去除结果边界过渡更加平滑。     

一种改进的运动目标检测和阴影消除算法

提出一种改进的运动目标检测算法,以准确检测不同光照条件下的运动目标。针对前景检测时出现的阴影,提出基于边缘信息的阴影消除算法。该算法与阴影方向无关,能去除目标各方向的大部分阴影,为视频监控系统的后续高级处理排除了阴影干扰。在配置为 2.0 GHz的P4计算机上运行,速度约为20帧/s。实验结果表明了算法的实时性、可靠性和准确性较好。     

城市航空影像的阴影检测和阴影消除方法研究

阴影是城市航空遥感影像的基本特征之一,阴影的存在影响地物边缘的提取、建筑物的识别和影像的配准等,因此,阴影检测和阴影消除在城市遥感中具有重要意义。本文主要介绍了一种高分辨率城市航空影像的阴影检测和阴影消除方法,在阴影检测过程中,分别对影像RGB色彩空间中的G通道和HIS色彩空间中的亮度通道进行阈值选择检测出阴影区域,然后对这两种阴影检测结果进行与运算得到最终的阴影区域并标记出来。对所标记的阴影区域,根据Retinex理论选择合适的尺度对其进行增强处理,由于阴影区域的地物信息进行增强时阴影边界也有所增强,因此需要对阴影边界进行模糊化处理。试验表明,该方法能较好的检测出阴影区域,而且对阴影区域的地物恢复效果较好。     

基于GPU的近似软影实时绘制

通过对阴影图算法进行扩展,提出一种完全基于GPU的近似软影实时绘制算法,它是一种3遍算法:第一遍从光源中心计算场景的深度图;第二遍采用几何着色器提取物体的轮廓边,同时在轮廓边上生成新的几何图元,利用硬件自动插值功能向外绘制线性近似半影图,并根据第一遍得到的深度图在像素着色器中对背面轮廓形成的半影区进行剔除;对于重叠的半影区设定片元的伪深度值,利用硬件进行自动融合.第三遍分别查询深度图和半影图,确定场景的本影区以及半影区中像素的亮度,从而得到面光源照射下场景的近似软影效果.     

基于YCbCr颜色空间的叶片阴影检测与去除

自然环境下获得的植物叶片图像往往由于阴影的存在而严重影响植物叶面特征的提取,为了解决这个问题,提出了一种基于YCbCr颜色空间的阴影的检测与去除方法.首先在YCbCr颜色空间中计算Y通道强度,采用阈值法检测阴影区域.然后在YCbCr颜色空间下根据光照模型对阴影区每个像素进行光照恢复.最后转化到RGB颜色空间下.相对于直接在RGB空间进行的阴影去除,该方法减弱阴影区的边缘效应,使得去除阴影后的区域与非阴影区的颜色更加一致,恢复图像看上去更加自然.     

适用于复杂动态场景的快速阴影算法

3D场景中阴影的使用可以提高图像的真实感,文章详细的分析了平面阴影算法和阴影体算法两种阴影算法原理,并给出了数学推导和实现方法。综合使用这两种算法,借助碰撞检测技术中的包围盒原理,文章提出了适用于复杂场景阴影快速算法,还针对动态场景光源变换逆矩阵求解复杂的问题,给出了一种快速确定光源位置的求解方法。经试验证实,该算法既能够较为真实绘制阴影,又缩短了绘制时间,提高了效率。     

基于车辆模板和边缘信息的阴影消除方法

介绍了一种基于车辆模板和车辆与阴影的边缘信息的阴影消除方法。该方法先利用了背景和车辆之间灰度差距比较明显,找出大概的车辆模板。通过应用光源投射时候形成的阴影方位的先验知识以及车辆和阴影之间的边缘信息,在模板内部消除阴影,可以达到很高的准确性。在进行分割过程的时候,采用了动态的阈值选取方法,可以在不同情况下实现很好的鲁棒性。     

方差阴影图中的光渗现象消除算法

方差阴影图算法使用概率的方法计算像素被遮挡的上限概率,通过对深度图滤波的方法来有效地减少阴影图算法中的走样问题,但在深度比较复杂的场景中方差阴影图算法会出现光渗现象,即在应该是阴影的区域却有了亮度.文中使用最小-最大阴影图来辅助消除方差阴影图中的光渗现象,在对深度纹理进行滤波的同时生成一个最小-最大阴影图;在实时绘制场景时,利用最小-最大阴影图来辅助判断当前片元是否完全处在阴影区域内部,由此生成更真实、更准确的阴影.该算法可以很容易地添加到已有的方差阴影图算法的片元处理程序中,并且不会对原有阴影的柔和边界以及绘制的帧率产生影响.     

基于可编程图形硬件的实时阴影算法及实现

阴影在增强三维场景真实感方面起着非常重要的作用。随着计算机图形硬件的发展,利用可编程图形硬件加速并提高渲染效果已经成为主要发展趋势。基于当前可编程图形硬件技术,针对目前shadow maps算法存在的问题,提出了一种根据场景特征程序自动生成合适偏移量的实时的阴影生成算法,该算法很好的改善了阴影渲染效果,防止了走样。最后给出了算法基于GLSL着色语言的实现代码。     

高分辨率遥感影像中的云阴影去除

文章提出了一种人机交互的半自动云阴影去除算法。首先通过人机交互半自动方式将图像分割为云区域、阴影区域、清晰地物区域以及过渡区域四个部分,然后通过将云阴影区域的直方图映射到清晰区域来对阴影区域灰度进行补偿,最后对边界进行后处理得到一幅过渡平滑的去除了云阴影的图像。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像中的云阴影去除是有效的。     

结合区域配对的室外阴影检测

目的 针对现有大多数阴影检测算法在检测细长阴影、自阴影、区分阴影与暗色像素等方面的不足,提出一种新的结合区域配对的阴影检测算法.方法 首先通过均值漂移算法和canny检测算法,分割图像得到每个独立的区域;然后从每个区域中提取纹理和亮度建立单个区域的阴影模型,再从区域对中提取纹理直方图的距离、颜色比(分别在RGB和Lab空间下)以及HSI空间下H和I两通道的比值等特征建立区域对的阴影模型;最后根据上述两个模型运用图割理论检测阴影.结果 实验结果表明,本文算法在阴影检测上的准确率高达85.2%,远高于其他算法,检测速度也比其他算法快34%左右.该算法不仅能有效地检测细长阴影和自阴影,还能较好地区分阴影与暗色像素.结论 提出了一种新的阴影检测算法,通过区域配对的方法实时处理单幅室外图像.实验结果表明,该算法在检测细长阴影、自阴影以及区分阴影与暗色像素等方面有良好的效果.