研究目的
提出一种高效且精确的基于图像的重光照方法，用于从固定视点采集、照明采样于均匀二维网格的少量图像出发，估算建模场景的光传输矩阵。
研究成果
该方法相比相关技术能以更少的输入图像有效重建光传输矩阵，并获得合理结果。其通过同时考虑像素位置和反照率的局部一致性而优于其他方法。
研究不足
该方法需要固定的视点以及统一的二维网格光照采样。训练过程耗时较长，且若无额外图像，该方法可能不适用于具有极高频率光照效果的场景。
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基于图像分割和自助策略的图像重光照技术
DOI：10.1016/j.cag.2018.10.015
期刊：Computers & Graphics
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
基于图像的重光照技术使我们能够在无需复杂几何信息的情况下，恢复建模场景在新光照条件下的照明效果。然而，大多数方法都受限于专用设备和繁琐的采样工作。本研究提出了一种高效精确的基于图像的重光照方法，用于估算建模场景的光传输矩阵——该方法仅需从固定视点采集少量图像，并在均匀二维网格上采样光照。特别地，我们使用K-means算法根据每个像素的位置和平均颜色值对图像空间进行分割，通过考虑像素位置与反照率之间的局部相干性来关联像素。每个聚类中的像素可通过多个神经网络进行训练，并采用自助法策略选择训练场景数据集。这些技巧提升了回归性能。我们使用包含复杂光照效果的多个场景光传输数据验证了本方法，结果表明该方法具有实用价值，与相关技术相比，我们能用更少的输入图像获得更逼真的渲染图像。
作者：
Wei Wei，Hui-Yi Liu，Su-Bin Qian，Shuang-Shuang Chen
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