室外光照估计算法及其在移动设备上的应用研究

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光照估计是计算机视觉和图形学研究领域的经典问题之一,其目标是从图像、视频等输入信息中估计出真实场景的光照信息。光照估计在计算机视觉和图形学等领域应用广泛,尤其是在增强现实领域,光照估计是极其重要的一步,它的效果可以直接影响到虚拟物体的真实感体验。传统的光照估计算法是通过专业设备的数据采集和人工测量来获取较为准确的光照信息,但其过程繁琐且过于依赖辅助设备,导致该类算法只适用于特定场景。而基于深度学习的光照估计算法只需要输入图像或者视频就能估计出场景的光照信息,操作过程简单且不依赖辅助设备,使得该类算法较为通用。然而,目前大多数基于深度学习的光照估计算法会产生大量的网络参数,且需要较大的算力支持,导致该类算法在算力较小的移动设备上运行缓慢,甚至无法运行。针对这个问题,本文将开展室外光照估计算法轻量化模型的研究。研究的主旨是在保证精度无损的情况下,尽可能地减少网络参数量,使得光照估计算法能够在移动设备上运行顺畅。本文的主要研究内容如下:(1)首先,用SUN360全景图像数据集的室外部分来生成本文所需的图像数据集。将室外全景图的天空区域拟合到Hosek-Wilkie天空模型上以生成光照参数,并在全景图像上提取有限的视野图像,通过以上两步操作,便可获得带有光照参数的图像数据集。接着,基于Mobile Net V3的网络模块,本文提出一种轻量化网络模型Light Sun Net。经实验证明,本文的方法能够通过输入单张室外图像来估计室外光照信息,并且能够在移动设备上运行顺畅。(2)为进一步提升模型精度和降低网络参数量,在上述方法的基础上,本文将在数据集和网络结构上进行改进以提升算法的性能和效率。第一处是在数据集上进行改进。本文引入HSV色彩空间中的V通道,与RGB三通道一起作为模型算法的输入。V通道可以在训练网络模型时增强图像的光照特征,以此来提高网络模型的预测精度。第二处是在网络结构上进行改进。本文基于Ghost Net网络模块提出新的轻量化网络模型L-Sun Net。实验结果表明,相较Light Sun Net,L-Sun Net的网络参数量更少且预测精度更高,这两处改进使得模型算法得到进一步的优化。(3)本文将室外光照估计算法整合到移动AR应用程序中,开发一个具有室外光照估计功能的移动AR应用。室外光照估计算法使虚拟物体看起来更具有真实感,与周围的环境更加贴切,呈现出虚实融合的效果。由此可见,室外光照估计算法对于增强现实应用来说是必不可少的。
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