1(电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 611731); 2(电子科技大学广东电子工程信息研究院 广东东莞 523808); 3(微软亚洲研究院 北京 100080) (yuxiao.guo@outlook.com)
出版日期: 2019-02-01基金资助:广东省应用型科技研发专项资金项目(2015B010131002)Inferring Ambient Occlusion from a Single Image
Guo Yuxiao1, Chen Leiting1,2, Dong Yue31(School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731); 2(Institute of Electronic and Information Engineering in Guangdong, University of Electronic Science and Technology of China, Dongguan, Guangdong 523808); 3(Microsoft Research Asia, Beijing 100080)
Online: 2019-02-01摘要/Abstract
摘要： 环境光遮蔽(ambient occlusion)被广泛用于近似计算低频全局光照、消除间接光照和阴影等计算机图形学和视觉应用中.已有算法直接通过场景的3维几何,或不同光照下的多幅图像计算每个点的环境光遮蔽，存在着对光照和输入图像数量要求高等问题.针对以上不足，提出了一种基于单张图像的环境光遮蔽估计算法.算法利用一个在大量仿真图像数据集上训练的卷积神经网络,直接从自然光照条件下场景的单张图像中恢复每个点的环境光遮蔽.提出并比较了3种不同的神经网络结构设计,实验分析验证了端到端的设计方案可以获得最佳的结果.和已有的环境光遮蔽算法方法比较,所提出的方法不仅计算速度快，而且在数值和视觉上具有更好的结果.
参考文献
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