【摘 要】
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增强现实技术能够将计算机生成的虚拟物体叠加到真实的场景中,近年来随着计算机图形技术的发展,其应用性已经显著增强。实现真实的增强显示效果的关键在于虚拟物体需要呈现出真实光照下的阴影和颜色。利用场景中的不同种类反射光信息,可以对光照信息进行更加准确的估计。首先基于像素聚类图像分解方法对图像进行反射光的分解,同时利用高强调滤波器对结果进行优化,在得到镜面反射图像和漫反射图像后,利用本征图像分解将漫反射图
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增强现实技术能够将计算机生成的虚拟物体叠加到真实的场景中,近年来随着计算机图形技术的发展,其应用性已经显著增强。实现真实的增强显示效果的关键在于虚拟物体需要呈现出真实光照下的阴影和颜色。利用场景中的不同种类反射光信息,可以对光照信息进行更加准确的估计。首先基于像素聚类图像分解方法对图像进行反射光的分解,同时利用高强调滤波器对结果进行优化,在得到镜面反射图像和漫反射图像后,利用本征图像分解将漫反射图像进一步分解为反照率图以及阴影图。之后对图像应用马尔可夫随机场模型（Markov Random Field）,利用超像素之间的三维位置关系对图像中像素的深度进行估算。最后利用全局光照模型开发了一个基于渲染的优化模型来估计光照信息,结合得到的深度图以及分解的图像结果,可以估计出场景的光源位置以及光源的颜色,在获得光源信息后,通过基于物理的渲染对虚拟物体进行重新点亮。利用上述方法进行虚拟物体的渲染实验,结果表明,结合不同反射量分析图像能够有效地实现非朗伯体表面场景中的光照估计以及虚拟物体渲染,并能得到较为真实的渲染结果。
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