[發(fā)明專利]高維空間自適應采樣方法及真實感圖像繪制方法

在審

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• 申請日: 2017-05-11
• 公開（公告）號: CN107248189A
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發(fā)明（設計）人: 邱春芳;武博;龔丹丹;王凌
• 申請（專利權）人: 上海精密計量測試研究所;上海航天信息研究所
• 主分類號: G06T15/06
• 分類號: G06T15/06;G06T15/20;G06T15/50
• 代理公司: 上海航天局專利中心31107
• 代理人: 余岢

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理領域技術，具體涉及一種高維空間自適應采樣方法及真實感圖像繪制方法。

背景技術

高真實感圖像繪制技術所采用的光線跟蹤算法主要有三部分組成：對攝像機及場景所對應的維度進行采樣，生成連接光源與攝像機的光路；計算光路對應的亮度；根據采樣信息以及其對應光路的亮度信息對圖像進行重建。

光路亮度的計算所涉及的物理模型是基于能量守恒的光照亮度繪制方程和雙向反射分布函數，前者通過積分的形式給出了在某點處出射光線亮度相對于所有入射光線亮度的數學公式表述。后者用于計算在某點出入射光線與出射光線的在不同方向上的能量分布，可以很好的表現(xiàn)出場景中的物體表面的材質信息，例如：塑料材質，金屬材質，玻璃材質等。通過上述方程及函數可以計算出光路中光線每次反射的能量變化，從而得到光路最終對應的亮度。

計算機圖形學中針對采樣算法的研究層出不窮，這里僅列舉近些年的一些比較有代表性的研究成果。自適應采樣技術被Whitted 提出，其算法首先用規(guī)則的網格對圖像空間進行稀疏采樣，進一步的對于網格中邊角處采樣點對應亮度方差較大的網格進行細分，并遞歸重復上述過程。盡管Whitted 的方法是基于自適應的，但是卻不具有隨機性，因此所得圖像會產生失真。為了避免這一現(xiàn)象，Mitchell、Bolin和Rigau 等人提出了隨機的自適應采樣技術，算法的采樣點隨機生成，并在采樣點對應光路亮度方差較大的地方進行加密采樣。上述方法的提出很大程度上降低了得到相同質量的圖像的采樣率需求。盡管上述算法在一般的光線跟蹤算法上取得了很好的效果，但是隨著運動模糊、景深效果的引入所帶來的采樣空間維度的提升使得上述方法所得圖像仍具有很大的噪聲。高維空間光路的思想被Walter 提出以解決這一問題，但是該思想在生成采樣點的過程中需要對采樣點進行篩選，在采樣率需求較大的情況下性能很低。進一步，Toshiya 提出了高維空間自適應采樣算法，該算法首先在高維空間上進行隨機的稀疏采樣，在采樣點對應亮度方差較大的地方進行細分并加密采樣，取得了很好的結果。

游戲、電影、動畫行業(yè)的發(fā)展，使得真實感圖像繪制技術在上述領域變得尤為重要。對于復雜模型、效果的真實感圖像繪制是上述領域近些年發(fā)展的一個主要趨勢。隨著模型復雜度的提升、一些繪制效果的引入，基于蒙特卡洛的光線跟蹤技術相較其他算法可以很好的應對這一問題。該技術的理論基礎來自于幾何光學理論，符合自然界中存在的光學定律，因此能夠很好的表現(xiàn)出現(xiàn)實中的各種光影效果。算法通過跟蹤從攝像機發(fā)出的光線在場景中光學表面發(fā)生的反射、折射現(xiàn)象得到光線在場景中傳播的光路模型，進一步通過光照明模型計算得出光路所對應的亮度。該算法可以得到同掃描線算法、光線投射算法類似的結果，但前者針對場景中的反射、折射效果的繪制上能夠有更精確的模擬。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種高維空間自適應采樣方法及真實感圖像繪制方法，

為了達到上述的目的，本發(fā)明提供一種高維空間自適應采樣方法，包括初始稀疏采樣和自適應采樣，所述自適應采樣中，在生成候選采樣點時，將采樣空間放大到原始的對應的KD-Tree 節(jié)點的包圍盒的N倍，N＞1。

上述高維空間自適應采樣方法，其中，N=1.1。

上述高維空間自適應采樣方法，其中，所述初始稀疏采樣中，采用自適應尺度估計技術在不同維度上分布采樣點。

上述高維空間自適應采樣方法，其中，所述自適應尺度估計技術具體為：對每一維度，先沿該維度把采樣點均勻分布到B 個桶中；對于每個桶中的采樣點，統(tǒng)計其方差以衡量其分布上的差異；進一步計算該維度對應的所有的桶的方差的方差；最后根據每一維度的方差來計算每個維度對應所需要的尺度；根據每個維度對應所需要的尺度分布各維度的采樣點。

上述高維空間自適應采樣方法，其中，所述初始稀疏采樣中，B=10。

本發(fā)明提供的另一技術方案是一種真實感圖像繪制方法，采用上述高維空間自適應采樣方法進行采樣。

上述真實感圖像繪制方法，其中，所述真實感圖像繪制方法還包括圖像重建。

上述真實感圖像繪制方法，其中，圖像重建包括兩部分，第一部分對高維空間上的光亮度函數進行重建，第二部分對上述重建光亮度函數在非圖像空間維度進行積分，進而得出最終繪制圖像。

本發(fā)明的高維空間自適應采樣方法及真實感圖像繪制方法，能消除分割面失真，且實用性強，可得到真實感圖像。

附圖說明