[发明专利]一种基于单目摄像机的光照估计方法有效
| 申请号： | 201811197312.0 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109523617B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 纪庆革;林辉;钟圳伟 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T15/00 | 分类号： | G06T15/00;G06T7/593;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机图形学，为基于单目摄像机的光照估计方法，包括以下步骤：单目摄像机采集RGB图像，作为深度估计的输入；构建用于单目摄像机深度估计的卷积神经网络并进行训练；将RGB图像输入到训练好的卷积神经网络进行深度估计，得到深度预测值，输出深度预测图；将深度预测值进行上采样，使深度预测图的尺寸与RGB图像相匹配，将上采样后的深度预测值作为光照估计的输入；将RGB图像转换到CIELab颜色空间下，其中的亮度通道信息作为光照估计的输入；利用亮度通道信息、深度预测值进行光照估计，将得到真实场景各方向光源信息的球谐函数系数。该方法通过单目摄像机获取真实场景中各方向光源信息，有效提高AR技术中渲染虚拟物体的逼真效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 摄像机 光照 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于单目摄像机的光照估计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、单目摄像机采集RGB图像，作为深度估计的输入；第二步、构建用于单目摄像机深度估计的卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练；将RGB图像输入到训练好的卷积神经网络进行深度估计，得到深度预测值，输出深度预测图；第三步、将深度预测值进行上采样，使得深度预测图的尺寸与RGB图像相匹配，将上采样后的深度预测值作为光照估计的输入；第四步、将单目摄像机采集的RGB图像转换到CIELab颜色空间下，其中的亮度通道信息作为光照估计的输入；利用CIELab颜色空间下的亮度通道信息、深度估计到的深度预测值进行光照估计，将得到真实场景各方向光源信息的球谐函数系数。
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