交互式室外复杂光照条件下的本征图像分解

邹代宇

（1.四川大学计算机学院，成都610065；2.四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，成都610065）

0 引言

随着科技发展和计算机性能的快速发展，增强现实和虚拟现实在现实生活中的应用也越来越广泛。人们对于三维建模的真实性也越来越看重，其中光照的真实性对于虚拟场景而言起着至关重要的作用。当物体的光照与真实光照有着高度的一致性时，用户才会有着更加真实的体验。本征分解将图像或者视频进行分解，从而得到光照图和本征图。因此也为很多传统算法提供了一条全新的道路。如在本征分解的基础上进行去噪[2]、光照迁移，等等。因此针对室外光的本征分解具有实际的研究价值，本文将重心放在室外复杂光照场景下的本征图像分解。

1 相关工作

在介绍我们的方法之前，首先回顾一下相关的一些方法。自1978年Barrow和Tenenbaum等人[1]提出本征分解的概念至今，关于本征图像分解的文章已经很多，所以在在这一小节，我们主要从近期的一些文章中，分下面两个方面进行讨论。

基于深度学习的方法。MIT的数据集，只有少量物体。因此基于该数据集的深度学习算法对于现实世界图像的泛化效果不尽人意。因此很多研究都是基于合成的数据集例如Sintel[15]。文献[20]采用MIT和Sintel数据集进行训练，然后训练网络来产出本征图和光照图。文献[4,6]通过IIW[12]的稀疏标注数据集进行端到端的训练，再合成数据集进行训练，可以得到很好的效果，对于真实场景也只能应用与室内的图像。……