室外场景的光照分析研究
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室外场景的光照分析研究
论文目录
摘要
第1-4 页
Abstract
第4-7 页
目录
第7-13 页
第一章 绪论
第13-31 页
· 室外光照特点
第15-20 页
· 太阳光
第16-17 页
· 天空光
第17-20 页
· 室外场景光照估计的难点
第20-23 页
· 场景的三维几何模型获取困难
第20-22 页
· 光照复杂
第22-23 页
· 现有的光照估计的方法和缺点
第23-29 页
· 直接测量的方法
第23-24 页
· 基于物理的光照获取方法
第24-25 页
· 基于图像的光照获取方法
第25-28 页
· 室外场景光照分析
第28-29 页
· 本文工作
第29-31 页
第二章 光照估计的基本概念
第31-37 页
· 从光源的入射强度到图像像素值
第31-35 页
· 从光源的入射光强到场景表面的照度
第31-32 页
· 从场景表面的照度到场景采样点投向观察方向的光亮度
第32-33 页
· 从场景采样点投向观察方向的光亮度到图像的像素值
第33-35 页
· 离线交互获得图像的太阳光和天空光入射光强
第35-37 页
第三章 基于统计学习的室外光照估计算法
第37-57 页
· 引言
第37-40 页
· 相关工作
第40-41 页
· 纹理图像的统计分析
第40-41 页
· 室外光照明模型
第41-42 页
· 光照的统计模型
第42-43 页
· 基于统计的光照参数估计框架
第43-48 页
· 本征统计参数求解
第43-45 页
· 在线光照估计
第45-48 页
· 系统实现
第48-49 页
· 采样图像的准备
第48 页
· 数据组织
第48-49 页
· 实验结果
第49-52 页
· 本章小结
第52-53 页
· 附录证明
第53-57 页
第四章 基于基图像分解的室外光照估计算法
第57-73 页
· 引言
第57-58 页
· 相关工作
第58-60 页
· 图像分解
第58-60 页
· 线性模型
第60-62 页
· 本章所使用的光照明模型
第60-61 页
· 线性模型
第61-62 页
· 基于基图像分解的光照估计框架
第62-66 页
· 通过学习求解采样太阳位置下的基图像
第63-64 页
· 在线光照估计
第64-66 页
· 算法流程
第66 页
· 实验结果
第66-71 页
· 本章小结
第71-73 页
第五章 无需离线学习的室外光照估计算法
第73-95 页
· 引言
第73-74 页
· 相关工作
第74-79 页
· 阴影检测
第74-75 页
· 颜色恒常性及光照归一化
第75-77 页
· 基于图像的重光照
第77-79 页
· 算法
第79-82 页
· 实验结果
第82-83 页
· 应用
第83-88 页
· 增强现实
第83-85 页
· 阴影检测
第85-86 页
· 颜色恒常性和光照归一化
第86 页
· 重光照
第86-88 页
· 本文三种算法的比较
第88-92 页
· 本章小结
第92-95 页
第六章 总结与展望
第95-99 页
· 本文总结
第95-96 页
· 未来工作展望
第96-99 页
参考文献
第99-118 页
攻读博士学位期间发表的学术论文
第118-119 页
致谢
第119 页
本篇论文共
119
页,
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