【摘 要】
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基于图像的光照估计的目标是预测在输入图像拍摄时空下指定插入位置处接收到的全景光照信息,因此神经网络预测的光照应该具备全景性、时空相干性和空间变换性。作为增强现实技术获取真实感的重要先验条件,光照估计在医疗健康、军事模拟、教育和娱乐等多个领域都具有广泛的应用前景。然而考虑到复杂的室内场景结构以及单幅图片视角和动态范围的限制,光照估计也是一个十分具有挑战性的任务。目前的方法要么没有对光照的特性进行拟合
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基于图像的光照估计的目标是预测在输入图像拍摄时空下指定插入位置处接收到的全景光照信息,因此神经网络预测的光照应该具备全景性、时空相干性和空间变换性。作为增强现实技术获取真实感的重要先验条件,光照估计在医疗健康、军事模拟、教育和娱乐等多个领域都具有广泛的应用前景。然而考虑到复杂的室内场景结构以及单幅图片视角和动态范围的限制,光照估计也是一个十分具有挑战性的任务。目前的方法要么没有对光照的特性进行拟合,限制了虚拟物体插入的位置;要么使用参数化的光照表示形式,忽略了光照的高频语义特征,导致在渲染三维虚拟物体时无法适应不同的材质属性;又或者在设计神经网络时没有充分考虑光照位置的准确性或语义结构的一致性,使得生成的光照不准确或者缺乏真实感。着眼于现有方法的缺陷,论文通过将原始光照估计任务分解为全局光照估计和空间变形两个步骤来满足光照的固有属性。之后采用HDR全景图的光照表示形式,并使用解耦的思想将HDR全景图分解为光照信息和语义结构信息来满足不同材质的渲染需求。在训练策略上采取了分步子任务的训练形式,并且引入了光照注意和语义提取的模块来提高网络的性能。论文的主要贡献可以概括为以下三个方面:（1）基于光照解耦的思想将全局光照估计分解为以下三个子任务:主光源分布估计、语义结构补全以及逆色调映射,并且根据不同子任务的特点设计了不同的网络结构和训练策略,提升了预测光照信息的准确性。（2）创新性地提出了使用虚拟物体外接边框的中垂线来表示插入位置的方法,避免了体积超参数的引入;并且构建了相应的3D变形模型来依据插入位置的上下端点和中点定位虚拟相机的空间坐标,实现了像素级别的空间变换光照。（3）创建了一个包含18,621个数据元组的大型数据集,每个数据元组都包含各个子任务输出的真实标签。此外,由于该数据集制作流程采用了集成的自动化算法进行处理,因此该数据集的数量容易扩充。基于三维物体渲染的定量与定性实验结果显示,论文提出的方法能够提供更加准确、更加吸引人的光照估计结果,并且对于虚拟物体材质的适应性以及对光照固有性质的拟合能力都优于现有方法。此外,论文还对提出的关键组件进行了消融实验,证明了各个组件的有效性。
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