基于光線跟蹤和BRDF模型的紅外高光反射仿真

李 敏,解鴻文,徐中外,邢宇航

(火箭軍工程大學908室,陜西 西安 710025)

1 引 言

高光現象指的是圖像中的高亮度光照在物體表面形成的高亮度反射現象,對圖形的進一步處理和研究有非常大的影響。因此很多學者投身于對高光現象的研究中。紅外圖像的高光反射現象同樣對圖像的真實感有著非常大的影響,是不可回避的問題,尤其是運動中的物體局部熱量集中,引發的高光現象,比如運動中的坦克履帶和水面紅外圖像仿真模擬中存在的高光現象。

可見光的高光反射技術研究開展比較早,已經比較成熟,目前有許多高光去除方法,傳統上一般使用補色的方法[1]進行去除,近年來引入雙邊濾波器[2-3],效果得到了有效的提升。

與可見光領域的高光現象不同的是:一般可見光中對于高光的研究大多集中在高光現象的去除上[4-5]。在可見光高光現象繪制方面,主要是仿真海面或水面的高光現象[6]。但在紅外成像仿真領域,情況有所不同,需要盡可能的生成與實際圖像相近的仿真圖像,以便給人以更真實的感受。

在國內,王章野等提出了基于量子光學的紅外成像輻照模型,該模型基于可見光Phong光照模型,速度較快,但高光部分的模擬不夠真實[7]；李宏寧等[8-9]在計算機圖形學中最常用的光照模型基礎上引入了自發輻射和探測器噪聲的處理。胡海鶴等提出一種基于幾何特征的反射區域輻射能量計算方法,來模擬高光現象[10],但是不同入射角度下的反射率是不同的,簡單地利用反射率來計算反射輻射,導致圖像的真實感還有一定的提升空間。

本文在文獻[10]研究工作的基礎上,根據紅外輻射傳輸過程,重點考慮高光現象的成因,即紅外輻射在物體表面反射的情況,引入雙向反射分布函數,將其與光線跟蹤算法結合起來,利用光線跟蹤的方法確定對高光現象有貢獻的輻射分量,并減少計算量；在計算反射輻射時,用仿真模擬的雙向反射分布函數代替簡單的反射率,更加準確真實地計算各種輻射源與物體表面間輻射能量的傳遞關系,使物體表面的光照效果符合相應規律,并以此來計算物體的輻照強度,實現了更細致的高光現象仿真。實驗表明,本文的方法,在沒有對運算速度造成大的損失的前提下,提高了仿真圖像真實感,取得了一定的效果。

2 基于光線跟蹤的紅外高光反射仿真方法

2.1 算法結構

本文首先根據光源及紅外成像設備的位置,根據光線跟蹤算法確定對高光現象有貢獻的光線及所經過的反射點,利用雙向反射分布函數模型,計算BRDF的值,最后計算經過反射的紅外輻射總量,從而繪制形成紅外圖像。具體過程如圖1所示。

圖1 本文算法示意圖

2.2 BRDF模型優化

在大多數高光現象發生的時候,物體的表面材質不同、入射角不同,導致得到的BRDF數據差別較大[11]。加之從微觀上看,大多數的反射平面都凹凸不平,不能將其看作反射率、反射角恒定的平面,這就造成紅外高光現象的模擬較為困難,也是紅外場景仿真研究的一個重要方面[12]。

雙向反射分布函數[13]可以用來描述光如何在物體表面進行反射,電磁波是一種特殊的“光”,故可將其擴展用于熱輻射的傳播過程中,描述紅外輻射在不同材質表面的反射過程。如圖2所示,其定義為:當一束光均勻投射到足夠大的均勻且各向同性的材質表面上時,材質表面的反射幅亮度與入射幅亮度的比值：

(1)

其中,dLr(θr,φr,λ)為(θr,φr)方向的反射幅亮度；dEi(θi,φi,λ)為(θi,φi)方向的入射幅亮度[14]。它是關于入射角、反射角和波長的函數,量綱為sr-1。在實際應用過程中,有各種不同的模型,適用于不同場景和不同精度[15]。

圖2 雙向反射分布函數示意圖

本文利用光線跟蹤算法確定對高光現象有貢獻的光線和反射點,盡量減少計算量,提高仿真速度。再通過反射點的雙向反射分布函數更為精確地計算每一條光線經過反射后的紅外輻射量。在雙向反射分布函數的簡化和應用方面,具體做法是:以材質反射率為基礎,利用擬合的思想,根據材質的雙向發射分布函數的二維等值線圖,考慮平面不平整造成的反射角度不同,以及大小不同,用如下公式作為擬合公式模擬雙向反射分布函數[16]：

f(θi,φi;θr,φr)=a1+a2cosφ+a3sinθ+a4cos2φ+a5sinθcosφ+a6sin2θ+…

2.3 基于光線跟蹤的紅外BRDF反射量計算

光線跟蹤是一種真實表現物體的方法,它源于幾何光學的一項通用技術:跟蹤觀察者眼睛出發的光線而不是光源發出的光線,以逆向的方法確定場景中物體的顏色等特征[17]。目前,光線跟蹤方法是一種有效的模擬方法,在可見光領域取得了巨大的成功[18],被引入紅外場景仿真領域后,同樣得到了很好的效果[19],Bordival M等[20]利用光線跟蹤算法來模擬半透明熱塑性塑料的溫度分布,仿真誤差率小于5%,取得了較好的效果。

本文在實際應用時的具體做法是跟蹤紅外輻射,假設紅外成像設備采樣平面上的每一個點可以發出射線,跟蹤每一條射線,當某射線經過多次反射或折射后與場景中的高輻射強度光源有交點時,就保存此反射點或折射點的信息,并繼續跟蹤此光線的反射光線和折射光線,直到所有光線與高輻射強度光源都不相交或者達到最大跟蹤深度[21]。

光線跟蹤算法如下:

(1)利用普朗克公式計算光源紅外輻射量；

(3)

(2)根據紅外成像設備的鏡頭和光源的位置,計算紅外成像設備成像平面每一個感光點“發出”的光線經過反射平面得到的反射光線,只有當反射光線或者多次反射后的光線能夠經過光源的時候,將這樣的光線及經過的反射點進行標記,在以后的計算中,只計算標記過的光線的紅外反射輻射量；

(3)計算每一個反射點的雙向反射函數值；

(4)計算每一條反射光線(或經過多次反射的反射光線)的紅外輻射量；

(5)計算所有感光點的紅外輻射總量,進行灰度映射,并繪制和顯示整個紅外圖像。

3 仿真結果及分析

3.1 實驗設計

為了驗證所提出的仿真方法,構建了簡單實驗場景。在鐵皮材質表面放置裝滿熱水的紙杯,熱水的溫度約為70 ℃。實驗在室內進行,無其他明顯熱源,室溫約為20 ℃,鐵皮材質的表面溫度也約為20 ℃。所采用的紅外成像設備為德國Fluke公司生產的TiX640紅外熱像儀,分辨率為640×480。光譜響應范圍為8～12 μm。在拍攝過程中,熱紙杯置于表面的時間較短,可認為并沒有影響材質表面溫度,其仍然分布均勻,且與室溫相同。

3.2 實驗結果及分析

實驗結果如圖3所示。圖3(a)為利用本文提出的算法得到的實驗結果,圖3(b)為利用紅外成像設備實際測量得到的結果,圖3(c)為不使用本文提出的光線跟蹤和雙向反射函數模擬的方法生成的結果圖。圖3(d)、(e)、(f)分別上述圖中最具有代表性的一列像素(豎線標示部分)灰度值變化圖。矩形框內為本文的主要研究對象,即紅外高光現象。

圖3 實驗結果對比圖

從中可以看出,在主觀上,圖中仿真圖像與實測圖像非常相似,尤其是高光反射現象灰度值的下降趨勢相似。實測灰度值突降,是由于杯口溫度值較低,仿真圖像中并沒有這一情況發生。與改進前的算法結果相比,本文算法生成的結果,過度自然,與實際更相符。改進前的算法高光現象表現的十分生硬。在像素值曲線圖中,曲線陡降之后的曲線是紅外高光現象的仿真情況。差別主要體現在紙杯杯口杯底邊沿的模擬上,實拍圖像灰度值在杯口和底邊有一個明顯的下降。而由于仿真圖像是理論計算得到的,因此并不能完全仿真溫度稍低的邊沿的效果。

從算法消耗的時間上看,采用本文提出的算法,完成上述實驗中的圖片渲染,需要的時間為15 s,而不采用光線跟蹤算法,由于需要計算全局光線,所需時間較長,達到了83 s。

4 結 論

為提高紅外圖像中高光現象的真實性,解決仿真中存在的將光源看作點光源以及使用恒定反射率造成的真實感不強的問題,本文用模擬的雙向反射分布函數代替反射率,將光線跟蹤與雙向反射分布函數相結合,改進了紅外高光反射仿真方法。與用紅外成像設備實拍的真實紅外圖像對比表明,該仿真結果能夠較為真實的反映紅外高光現象,是一種行之有效的方法。

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