未知自然光照下室外场景表面反射特性的预测
计算机视觉与模式识别
2021-05-17 v1 图形学
摘要
在室外光照条件下估计和建模物体的外观是一个复杂的过程。尽管已有若干关于光照估计与重光照的研究，但极少有研究关注室外物体与场景反射特性的估计。本文针对该问题，提出了一个完整框架，用于在未知自然光照下预测室外场景的表面反射特性。独特地，我们将该问题重新表述为其两个组成分量，涉及 BRDF 的入射光与出射视角方向：(i) 图像中捕获的表面点辐射亮度与出射视角方向被聚合并编码为反射图；(ii) 一个在任意光照方向下单位球体渲染的反射图上训练的神经网络，推断出一个低参数反射模型，表示场景中每个表面的反射特性。我们的模型基于现象学与基于物理的散射模型相结合，并能从新视角对场景进行重光照。我们给出的实验表明，使用预测反射特性进行渲染，在视觉上与使用纹理的呈现相似，而这些纹理原本无法从反射特性中解耦出来。
引用
@article{arxiv.2105.06820,
title = {Predicting Surface Reflectance Properties of Outdoor Scenes Under Unknown Natural Illumination},
author = {Farhan Rahman Wasee and Alen Joy and Charalambos Poullis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06820},
year = {2021}
}