【摘 要】
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在图像处理中,编辑图像的光照信息是一个基本问题,对图像的光照重建和编辑是图像处理和编辑的一个关键技术,并在计算机图形学和计算机视觉的研究中已成为一个热点话题。例如,
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在图像处理中,编辑图像的光照信息是一个基本问题,对图像的光照重建和编辑是图像处理和编辑的一个关键技术,并在计算机图形学和计算机视觉的研究中已成为一个热点话题。例如,在3D对象合成中,为了产生真实感的结果,光照信息应该被特别考虑,因此,它目前被广泛应用于增强现实。在阴影处理中,为了删除和编辑阴影,与阴影区域相关的光照信息也应当重新获取。此外,光照估计和重建在图像的重光照中也是很重要的。在本文中,提出了在单一的静态图像中通过场景结构估计来编辑光照信息的方法,并且合成在改变图像光照条件时的真实图像。在本文中,通过估算场景结构,提出一个新颖的方法来动态编辑输入单幅图像的光照。首先通过将用户交互与概率推理模型相结合来估计输入图像的深度信息。然后提出一种基于深度的图像本征分解方法,将图像分解成镜面反射明暗图、漫反射色明暗图和反射率图。结合深度图和明暗图,通过改进基本的渲染最优化模型来估计场景中多个光源的位置和颜色。通过估计出的场景结构,包括深度图,反射图、明暗图,以及光源的位置和颜色,本文可以对光源的状态进行改变来重新渲染原始图像,进而动态的编辑图像的光照信息。本文的方法可以有效地处理带有复杂的影子、多个光源和镜面高光的图像。并且在文中展示了几种不同的例子,包括室内和室外场景,并通过它们验证该方法的有效性。
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