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针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型;在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.  相似文献   
2.
针对动态变化的室外光照求解问题,提出一种室外场景的实时光照估计算法.该算法基于室外场景图像的线性分解模型,利用太阳光基图像中阴影像素的特点和视频中光照的时空连续性构建由数据项和光滑项组成的目标函数,对太阳光和天空光的入射光强进行求解,得到视频帧图像所对应的实时光照参数与相应的太阳光基图像.实验结果表明,文中算法可应用于计算机视觉中受光照变化影响的在线视频处理,如增强现实、视频阴影检测、重光照等.  相似文献   
3.
针对传统的环境光遮挡算法中不能自适应的问题,提出了基于GPU自适应的环境遮挡算法.该算法充分利用了GPU并行计算技术和离屏渲染技术,快速计算出适合所载入场景的自适应步长;并将传统环境遮挡采样方法和抖动采样的思想相结合,对采样方法进行了改进;同时也简化了传统环境光遮挡算法中最终遮挡值的计算.实验结果表明,该方法不局限于特定场景,不需要对场景进行预处理,可以准确高效的计算环境光的遮挡情况,并且实现实时绘制.  相似文献   
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