导读:本文包含了基于图像的重光照论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸识别,光照,3D人脸重建,球面谐波
基于图像的重光照论文文献综述
杨克义[1]（2017）在《基于单幅图像人脸重光照的算法研究》一文中研究指出人脸识别中一个很重要的难点是光照问题,当光照变化时,人脸图像变化很大同一个人在不同光照条件下拍摄的人脸图像比不同人在相同光照条件下拍摄的人脸图像在灰度上表现出来的差异要大,光照对图像的影响很大,所以光照问题已经成为人脸识别的难点之一。现在解决图像光照问题有叁大类:一是基于变换的方法,即在图像的空域或频域上进行线性或非线性变换,消除光照对图像的影响;二基于光照样本合成的方法,即首先估计出需要识别的人脸图像的光照条件,然后模拟出标准光照条件下的环境,进而改变人脸图像的光照;叁是基于人脸模型的方法,即通过模型重建出人脸图像的叁维人脸模型,再与光照锥或者球面谐波结合,计算出光照条件进而进行人脸图像的重光照。由于球面谐波模型需要叁维人脸信息,一般是基于单幅人脸图像进行叁维人脸模型重建,但是传统的基于单幅图像的人脸叁维重建算法计算复杂而且消耗时间长。针对此问题,本文提出了一种快速并且具有鲁棒性的方法,该方法只使用一个单幅正面人脸图像作为输入来快速重建一个3D人脸。方法主要分为叁步:第一步为提取人脸的特征点;第二步为模型在X-Y平面上的调整;第叁步模型在Z轴上的调整。与当前的方法相比,实验结果表明,该方法可快速地重建具有真实性的叁维人脸模型。通过该方法得到重建的3D人脸模型,就可以得到人脸各点的法向量,进而通过球面谐波的模型可以得到与光照有关的九个光照系数,通过改变九个光照系数,就可以生成输入人脸图像的在不同光照条件下的视图了。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2017-05-21）
田玉露,金鑫,吴宏彬[2]（2015）在《一种大数据驱动的图像重光照方法设计与实现》一文中研究指出图像重光照是指输入一幅图像,在未知其包含内容的叁维模型、材质属性、光照条件情况下改变原图像的光照效果,是计算机视觉、计算机图形学、机器学习领域的前沿热点问题。针对该问题提出了一种大数据驱动的图像重光照方法,能够生成户外输入图像在指定时间下的重光照效果。在测试过程中,收集了一个包含480个场景、960分钟时长的延时摄影视频库。通过将输入图像与参考视频进行帧匹配,利用局部图像块匹配算法和局部颜色仿射变换模型,输出与目标时间帧具有相似的光照效果的图像。在实现上述方法的基础上比较分析了大数据驱动的图像重光照方法的可用性、适用性和实际效果。(本文来源于《北京电子科技学院学报》期刊2015年04期）
王晨昊,林剑峰,郑义成[3]（2014）在《光学遥感图像重光照方法研究》一文中研究指出遥感成像的特殊性使得特定目标的遥感图像样本在数量和特征覆盖上存在明显不足,因此迫切需要拓展遥感图像的获取手段。本文提出一种光学遥感图像重光照方法,以单幅样本图像为基础,通过仿真手段获取不同光照条件下成像结果。该方法包含3个主要步骤:首先,基于样本图像和先验信息进行场景的叁维重建;然后对样本图像进行预处理,提取场景的材质信息;最后,变换光照条件,以前两步提取的数据为基础进行仿真成像计算获取仿真图像。试验结果表明,本文方法可以获取较为真实的重光照结果。(本文来源于《测绘通报》期刊2014年S1期）
王晨昊,林剑峰,郑义成[4]（2013）在《光学遥感图像重光照方法研究》一文中研究指出遥感成像的特殊性使得特定目标的遥感图像样本在数量和特征覆盖上存在明显不足,因此迫切需要拓展遥感图像的获取手段。本文提出一种光学遥感图像重光照方法,以单幅样本图像为基础,通过仿真手段获取不同光照条件下成像结果。该方法包含3个主要步骤:首先,基于样本图像和先验信息进行场景的叁维重建;然后对样本图像进行预处理,提取场景的材质信息;最后,变换光照条件,以前两步提取的数据为基础进行仿真成像计算获取仿真图像。试验结果表明,本文方法可以获取较为真实的重光照结果。(本文来源于《第二届高分辨率对地观测学术年会论文集》期刊2013-12-01）
李红[5]（2013）在《基于梯度域的图像抽象化与重光照技术》一文中研究指出伴随着信息社会的快速发展,面对越来越多的海量信息,如何用更少的数据来表达同样的信息,是摆在研究人员面前的一道难题。同时,人们也需要借助计算机来生成具有一定艺术效果的绘制结果。抽象化艺术在一定程度上反映了人类丰富的想象力,自古以来都具有举足轻重的地位,现已被广泛应用于电影、游戏、广告及科普示图等许多领域。以数字图像处理与数字信号处理理论为基础,对现有的基于图像的抽象化与重光照技术进行了详细的分析与总结,并对它们存在的问题进行了详细的分析,提出了基于梯度域的图像抽象化算法及其重光照技术。本文主要内容包括：1)提出了一种新的适用于图像抽象化的显着性边缘提取算法。对给定的输入图像,首先利用Canny算子估计出图像中每一点的梯度强度与梯度方向,然后利用边缘信息传递策略建立输入图像的显着性边缘图。实验结果表明本算法能够提取出图像中的显着性边缘信息,避免了非连续性边缘及单像素级别边缘的产生,为后续算法的处理提供了保证。2)提出了一种新的显着性边缘引导下的图像抽象化算法。考虑到图像抽象化的主要目的是在突出显着性信息的同时过滤掉那些不重要的细节信息,而且要使处理前后的图像在色调分布上尽量接近,因此我们根据获得的显着性边缘图建立图像的期望梯度场,使问题最终化为求解能量函数最小化问题。实验结果表明本文算法可以达到很好的图像抽象化结果,同时还能很好地保持输入图像的色调分布信息。3)提出了一种新的基于梯度域的图像重光照技术。由于在传统图像抽象化方法的绘制效果中光照信息较为死板,不能很好地反映出画面的叁维信息,本文提出了一个面向抽象化图像的重光照技术。根据用户给定的光照角度来建立期望梯度场,在能量优化的约束下得到重光照效果。本技术不用考虑传统重光照技术中所需要的几何等信息,在物理真实性与效果上进行了权衡。实验结果表明本文提出的算法较易实现,需要很少的信息即可达到想要的效果,应用面较为广泛。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2013-01-01）
丁晓东[6]（2009）在《基于图像的重光照技术》一文中研究指出增强现实是虚拟现实领域的一个前沿研究分支,是通过叁维图形技术和视觉跟踪技术,将虚拟物体与现实景象相结合,使得叁维虚拟图形与现实的周围环境从视觉上完美地融合在一起,来达到增强现实环境和人机交互的效果。随着计算机科技的飞速发展和计算机处理图像技术的突飞猛进,具有虚实结合和实时交互的增强现实技术在文物保护、文化娱乐、电影制作和工业设计等领域提出了越来越多新的要求。其中,重光照指的是使用真实世界的光照环境对虚拟物体进行光影上合成的过程,作为增强现实的重要因素,如何逼真地体现出环境对目标物体的光照影响,逐渐成为近年来热门的研究领域。本文主要着眼于基于图像的重光照技术,此类方法相对于传统的几何建模方法,无需美工对真实物体的精细建模和光照设计就能真实有效地模拟出物体在新的光照条件下的成像,大大降低了场景构建的复杂度和渲染时间,并且具有更高的场景真实感,从而给用户以身临其境的体验。现有的方法主要有两类:一类是利用经验光照明模型和场景的几何模型恢复物体材料的光照属性,在根据这些属性生成新的光照条件或新视点下的成像。这类方法允许用户在场景中漫游并与之进行交互操作,但缺点就是需要知道场景的完整几何信息和环境光照,且因为全局光照计算过大而很难达到实时。另一类方法基于场景中不同视点和光照方向的采样图像,选取合适的基函数对采样图像进行插值拟合等处理,获得以视点和光照方向为变量的重光照函数。函数包括了间接光照和环境光照的效果,且在重光照计算时速度较快。缺点就是由于此类方法需要对视点和光照方向构成的高维空间进行密集采样,数据量较大。本文研究并实现了基于基函数和图像建模的重光照技术,在得到静态场景的重光照结果的同时还可以变化视角观察目标物体在新的环境光照下的成像。论文主要论及以下几方面工作:首先对基于图像的建模和渲染的当前研究与发展进行完整的总结和具体优劣的阐述;然后针对项目具体的需求和问题确定图像采样装置的设计,从而能够方便地采集真实环境中目标物体各个角度的样本图像;随后分别从利用基函数和图像建模两个方向对重光照技术进行探讨,利用基函数计算快捷结果精确的优点获得静态场景下的重光照结果,再结合图像建模方法得到物体在一定视角范围下几何模型,结合两者的结果实现视角变换下的重光照。由于使用了图像建模的方法,并在图像采样过程中利用了镜面反射的特性实现并行采样,因此避免了对视点和光照方向构成的高维空间进行密集采样。实验结果表明,在本文提出的模型框架下能够达到快速采集样本图像和实时高效地完成重光照渲染,并可以在一定范围内改变观察视角。本文的实验结果也提供了简单的应用重光照技术的增强现实例子。(本文来源于《上海交通大学》期刊2009-01-01）
付曙光,宗常进[7]（2007）在《基于叁维纹理合成图像的重光照研究》一文中研究指出在叁维纹理合成图像的基础上,提出设置叁维视图,并进行曲面光源模式的算法.扩展了原有基于图像的绘制技术中只能改变视点位置和视线方向的限制,使之可以通过改变场景本身的组成成分产生出更加丰富的光照效果.重光照方法。(本文来源于《科技信息(科学教研)》期刊2007年33期）
基于图像的重光照论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像重光照是指输入一幅图像,在未知其包含内容的叁维模型、材质属性、光照条件情况下改变原图像的光照效果,是计算机视觉、计算机图形学、机器学习领域的前沿热点问题。针对该问题提出了一种大数据驱动的图像重光照方法,能够生成户外输入图像在指定时间下的重光照效果。在测试过程中,收集了一个包含480个场景、960分钟时长的延时摄影视频库。通过将输入图像与参考视频进行帧匹配,利用局部图像块匹配算法和局部颜色仿射变换模型,输出与目标时间帧具有相似的光照效果的图像。在实现上述方法的基础上比较分析了大数据驱动的图像重光照方法的可用性、适用性和实际效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于图像的重光照论文参考文献
[1].杨克义.基于单幅图像人脸重光照的算法研究[D].沈阳工业大学.2017
[2].田玉露,金鑫,吴宏彬.一种大数据驱动的图像重光照方法设计与实现[J].北京电子科技学院学报.2015
[3].王晨昊,林剑峰,郑义成.光学遥感图像重光照方法研究[J].测绘通报.2014
[4].王晨昊,林剑峰,郑义成.光学遥感图像重光照方法研究[C].第二届高分辨率对地观测学术年会论文集.2013
[5].李红.基于梯度域的图像抽象化与重光照技术[D].浙江工商大学.2013
[6].丁晓东.基于图像的重光照技术[D].上海交通大学.2009
[7].付曙光,宗常进.基于叁维纹理合成图像的重光照研究[J].科技信息(科学教研).2007