环境光遮蔽技术在图形图像中若干关键技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 环境光遮蔽在图形领域的研究 | 第15-17页 |
| 1.2.1.1 离线计算方法 | 第15-17页 |
| 1.2.1.2 实时计算方法 | 第17页 |
| 1.2.2 环境光遮蔽在图像领域的研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第19页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第19-20页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 相关理论背景 | 第22-30页 |
| 2.1 环境光遮蔽 | 第22-23页 |
| 2.1.1 数学定义 | 第22页 |
| 2.1.2 常用光照模型 | 第22-23页 |
| 2.2 本征图像 | 第23-25页 |
| 2.2.1 概述 | 第23页 |
| 2.2.2 常用先验假设 | 第23-24页 |
| 2.2.3 验证方法 | 第24-25页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第25-29页 |
| 2.3.1 概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基本功能组件 | 第26-28页 |
| 2.3.3 U-Net网络结构 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于动态光源图像的环境光遮蔽估计 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 问题定义 | 第31-32页 |
| 3.3 非显性迭代估计方法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 先验假设提出 | 第32-33页 |
| 3.3.2 非显性估计策略 | 第33-34页 |
| 3.3.3 反射率估计 | 第34-35页 |
| 3.3.4 多通道融合 | 第35页 |
| 3.4 具体算法 | 第35-37页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第37-44页 |
| 3.5.1 方法验证 | 第37-40页 |
| 3.5.2 仿真场景实验 | 第40-43页 |
| 3.5.3 真实场景实验 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 单帧图像下的环境光遮蔽估计 | 第45-60页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 问题定义和光照模型 | 第46页 |
| 4.3 卷积网络设计 | 第46-51页 |
| 4.3.1 基本U-Net结构设计 | 第46-47页 |
| 4.3.2 设计结构讨论 | 第47-51页 |
| 4.3.2.1 端到端预测结构 | 第48页 |
| 4.3.2.2 二段预测结构 | 第48-49页 |
| 4.3.2.3 联合预测结构 | 第49-51页 |
| 4.3.3 损失函数 | 第51页 |
| 4.4 训练和测试数据生成 | 第51-53页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第53-59页 |
| 4.5.1 实验环境和参数设置 | 第53页 |
| 4.5.2 不同网络结构设计验证 | 第53-54页 |
| 4.5.3 仿真数据对比实验 | 第54-56页 |
| 4.5.4 自然图像实验 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实时环境光遮蔽计算方法 | 第60-73页 |
| 5.1 引言 | 第60-61页 |
| 5.2 基于蒙特卡洛采样去噪的实时计算框架 | 第61-63页 |
| 5.3 实时蒙特卡洛去噪算法 | 第63-68页 |
| 5.3.1 蒙特卡洛去噪问题定义 | 第63-64页 |
| 5.3.2 网络结构设计及优化 | 第64-66页 |
| 5.3.3 不同损失函数讨论 | 第66-67页 |
| 5.3.4 训练数据生成 | 第67-68页 |
| 5.4 实验与结果分析 | 第68-71页 |
| 5.4.1 实验环境和参数设置 | 第68页 |
| 5.4.2 网络结构设计验证 | 第68-70页 |
| 5.4.3 对比实验 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 基于融合屏幕空间的场景语义补全 | 第73-93页 |
| 6.1 引言 | 第73-74页 |
| 6.2 相关工作 | 第74-76页 |
| 6.3 视点-体元网络 | 第76-85页 |
| 6.3.1 问题分析 | 第76-78页 |
| 6.3.2 二维视点网络 | 第78页 |
| 6.3.3 反光栅化投影 | 第78-84页 |
| 6.3.3.1 前向投影 | 第79-81页 |
| 6.3.3.2 后向投影 | 第81-83页 |
| 6.3.3.3 两种投影方法复杂度分析 | 第83-84页 |
| 6.3.4 三维体元网络 | 第84页 |
| 6.3.5 融合时机讨论 | 第84-85页 |
| 6.3.6 训练方法 | 第85页 |
| 6.4 实验与结果分析 | 第85-92页 |
| 6.4.1 实验环境和参数设置 | 第85-86页 |
| 6.4.2 方法验证 | 第86-88页 |
| 6.4.3 对比实验 | 第88-92页 |
| 6.4.3.1 仿真数据集 | 第88-90页 |
| 6.4.3.2 真实数据集 | 第90页 |
| 6.4.3.3 内存和计算开销 | 第90-92页 |
| 6.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第93-96页 |
| 7.1 全文总结 | 第93-94页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-106页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第106页 |
