3D场景立体画面绘制的视觉感知驱动光照复用方法EI北大核心CSCD

针对用蒙特卡罗路径跟踪绘制3D场景立体画面的计算开销巨大,而3D warping根据左眼画面生成右眼画面,但无法正确地呈现镜面反射现象,且存在空洞的问题,提出3D场景立体画面绘制的视觉感知驱动光照复用方法.首先,逐像素地跟踪少量路径实现预绘制,通过获取左右眼画面的可视场景点表、显著性图和背景掩膜等辅助信息,完成左眼画面绘制;然后分别进行背景复用和3D warping复用,避免右眼画面部分像素的路径跟踪计算;最后,根据显著性图分配镜面反射区域及剩余空洞区域的路径样本数,在低采样水平下完成右眼画面绘制.在PBRT-V3通用测试场景下的实验表明,该方法能够准确地呈现镜面反射现象,提高绘制结果的视觉感知质量,与基于3Dwarping和路径跟踪的方法相比,其平均PSNR,SSIM和VSNR分别提高5.68%~22.62%,6.38%~19.36%和4.25%~34.53%.     

视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

目的 传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值（visual saliency driven non-local means,VSD-NLM）滤波降噪算法。方法 在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值（gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM）滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值（parallel non-local means,P-NLM）滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果 采用结构相似度（structural similarity,SSIM）和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论 本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。