论文摘要
本文论述了如何从图像重构物体表面的反射属性。在现实世界中,一个物体表面的视觉效果通常是由光照、物体表面的材质属性和表面的几何结构决定。从真实图像重构物体的反射特性用以真实感场景的自由绘制,属于逆向绘制技术的研究范畴,在虚拟现实和增强现实中有着广泛的应用前景。由于真实世界物体的多样性,想要找到一种通用技术用于恢复所有物体反射特性是不可能的,只能采取分而治之的原则。除此之外,现实物体的高光和纹理也给反射特性恢复带来了很大的困难。围绕反射属性重构技术中的难点问题,本文进行了有益的探索,取得如下成果:首先,本文提出一种有效重构三维高光物体反射特性的方法。现实物体的高光部分增加了真实感绘制的复杂度,同样在重构反射特性时,为了达到理想的效果必须分离漫反射分量与高光分量。对于这类物体,本文采用高光检测和分离算法,可靠地分离出射辐射度中的漫反射分量和高光反射分量。分离的结果用于分别拟合反射模型中的漫反射参数与高光参数,从而减少拟合过程中两部分参数的相互影响。相比于直接使用测量数据拟合模型参数的方法,本方法更加精确快速。其次,本文提出了一种重构多材质物体反射属性的方法。对多材质的物体进行反射属性重构是非常困难的,因为表面上任一点的反射属性都可能与其他点不同。本文假定物体表面由若干种基本材质组成,每一点可以表示为基本材质的加权和,需要求解的是每种基本材质的反射模型参数以及表面每一点的权重。这样就把多材质物体的反射属性重构问题转化为求解这些未知参数的问题。本文首先用聚类算法自动计算基本材质的种类,并根据分类结果初始化每一点的权重。然后迭代地优化权重和反射模型参数。在拟合模型参数过程中,分别估算漫反射及高光反射反照率以提高精度。最后使用算法的输出参数可以进行任意光线/视角条件下的反射属性重构。本方法不仅适用于由差异明显的材质构成的物体,也适用于由复杂材质构成的物体,如合金、大理石等。对于后一类物体,不需要特殊的采样设备,只需少量的图像就能可靠地重构其反射属性。对比合成场景与真实场景,实验结果证明这些算法是有效的。