【摘 要】
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真实世界的外观主要取决于场景内对象的几何形状、表面材质及光照的方向和强度等图像的本征属性。通过二维图像预测本征属性是计算机视觉和图形学中的经典问题,对于图像三维重建、增强现实等应用具有重要意义。然而二维图像的本征属性预测是一个高维的、不适定的逆向问题,通过传统算法无法得到理想结果。针对近年来随着深度学习在二维图像处理各个方面的应用,出现的大量利用深度学习对图像本征属性进行预测的研究成果,首先介绍了
【机 构】
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北京理工大学光电学院,北京电影学院未来影像高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61960206007),广东省重点领域研发计划项目(2019B010149001),高等学校学科创新引智计划项目(B18005)。
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真实世界的外观主要取决于场景内对象的几何形状、表面材质及光照的方向和强度等图像的本征属性。通过二维图像预测本征属性是计算机视觉和图形学中的经典问题,对于图像三维重建、增强现实等应用具有重要意义。然而二维图像的本征属性预测是一个高维的、不适定的逆向问题,通过传统算法无法得到理想结果。针对近年来随着深度学习在二维图像处理各个方面的应用,出现的大量利用深度学习对图像本征属性进行预测的研究成果,首先介绍了基于深度学习的图像本征属性预测算法框架,分析了以获得场景反射率和阴影图为主的本征图像预测、以获得图像中材
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