探究室外自然光照成像計算與陰影處理技術

李智敏

摘要：本文在對室外自然光照成像的研究中，對成像場景的計算方式進行了探究，并提出了利用基圖像分解技術進行估值計算的方式，改變傳統計算方式；而在成像的陰影處理方面，則主要采用正交分解的方式，對室外光照的陰影進行檢測，從而提升室外自然光照的處理能力。

關鍵詞：室外場景；自然光照成像；基圖像分解；正交分解

中圖分類號：TP751.1 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）08-0067-01

在計算機圖形學中，計算機視覺算法能夠通過對光照場景的光度學計算，實現對應場景成像的圖像像素值獲取，此時像素值所對應的成像場景，則于其所處的光照環境有著緊密關聯。在開展室外光照成像計算時，就必須考慮明暗、場景分析以及逆向繪制。因此在傳統計算方式中，直接測量、物理求解和圖像光照獲取方法在具體的場景變化中有著不同的應用方向。

1 運用基圖像分解開展室外光照計算

1.1 基圖像分解的室外光照環境設定

在環境設定中，要求計算人員首先將室外環境中自然光的來源天空設定為面光源，而在面光源當中，通過計算和分析方法獲取太陽光和天空光的基圖像，并以此建立線性模型[1]。隨后依托圖像采樣的方式對室外光照條件進行離線學習，通過求解的方式，對太陽位置和不同的天氣狀況條件下的圖像所呈現出的光照參數進行推導，并將數值代入到線性模型之中，利用模型對太陽位置的情況進行采樣，利用模型分析方式們可以將虛擬物體于真實場景相互融合，形成視頻序列。這種設定方式能夠極大程度上保證室外自然光照成像的計算精準度。

1.2 在線階段室外自然光照的計算

根據太陽位置和實際的自然光照情況，基圖像求解可以分為理想狀態和偏離狀態兩種形態，其中理想狀態之下，太陽的位置于線性模型分析求解所得的泰亞高位置相一致，在進行自然光照的計算時可以直接進行太陽位置的采樣。隨后利用方程組，對基圖像當中的光照參數進行獲取。圖像J當中共有像素數量為Xj，J∈（1，m），在現實情況之中，m大于2，此時就可以通過最小二乘法對Xj進行方程組求解，繼而進一步獲取基圖像當中的近似解和重構解，保證計算結果的精準度；而偏離狀態則是指線性模型當中所完成輸入的太陽位置于采樣太陽位置之間出現一定的偏差，在這種狀態之下，常規的理想狀態計算方法無法保證計算精度，因此需要采用通過輸入幀的方式與臨近采樣太陽位置進行對比，并完成基于基圖像的更新。該種計算方法能夠借助基圖像和前一幀圖像的太陽位置來模擬當前幀的光照太陽位置信息。

2 室外自然光照成像的陰影處理

2.1 正交分解下的彩色光照圖像變化提取

在無監督聚類技術當中，需要對若干陰影的不變量進行定義，從而使圖像當中的RGB像元值vH集合，并完成uH定義，定義uH=log（vH），從而完成矩陣形式方程簡化，如公式1所示。

公式1：AuH=I

式中，A為簡化矩陣；I為圖像當中的陰影變量集合。

利用公式1可以計算得到陰影部分和非陰影部分的原圖像像元值。而矩陣A的變化規律往往會受到矩陣參數影響，不會受到圖像影響。因此在進行正交分解時，往往依據其所具有的奇異特性，對其解空間進行認定，解空間由自由空間和矩陣中任一特解共同構成，同時其自由度為1，基于線性代數，可以最終獲取任意解u，并得到正交分解。如公式2所示。

公式2：u=uP+au0

式中，u0代表自由解，同時滿足a屬于R（實數）的要求；uP為方程公式1 的特解，滿足條件uP垂直u0。

基于公式2可以獲取一副唯一解圖像，在圖像當中，自由解u0受到光照環境的具體參數影響，并由光照變化比率來決定，通過uP計算能夠獲得唯一特解，明確圖像可以消除不同光照環境的影響。

2.2 正交分解條件下的陰影優化

一般來說，基于正交分解條件所完成的圖像陰影你信息提取，會存在一定的非陰影區域和零散的陰影區域，這部分區域于陰影區域之間的對比度較低，因此圖像的明暗變化平滑度較高。此時，陰影區域圖像上的非陰影區域會同時具有較低的亮度，因此在進行陰影優化時，需要針對圖像區域內部的亮度信息和平滑度信息進行判別，從而避免陰影誤檢[2]。在EM算法之下，通過需要將圖像的原始灰度進行計算，并利用高斯平滑的濾波處理，獲得圖像當中各個像元點的平滑度數據。運用形態學對陰影區域進行操作，在通過開閉操作以及連通區域分析方法，能夠獲得最終的優化結果。

3 結語

綜上所述，成像計算和陰影處理，是目前室外自然光照成像圖像處理當中的主要策略，通過具體的應用策略能夠保證室外自然光照下的圖像生成于實際的室外光照場景保持高度一致性。在具體的算法和實例當中，對于不同的光照條件和陰影特性，應當選擇不同的處理策略，提升處理效力。

參考文獻

[1]張銳，韓慧健，梁秀霞，等.基于色度一致性的室外場景光照參數估計[J].計算機科學，2018，45（03）：60-64+84.

[2]段志剛，屈靚瓊，田建東等.基于正交分解的室外光照陰影檢測[J].光學學報，2016，36（08）：209-217.