复杂场景渲染效果图光照高亮区域自动分割技术的研究和实现

发布时间:2021-02-24 12:38
  随着科技的进步和人民生活水平的提高,复杂场景渲染效果图在家居、建筑设计等领域中的应用越来越广泛。视觉增强处理效果图像时,如果直接整体增强含有光照高亮区域的效果图像,容易导致该区域曝光过度。因此需要将光照高亮区域划分出来与其他区域分别进行增强处理,但手动处理既耗时又费力。本文研究并开发了效果图像光照高亮区域分割软件,该软件可自动分割出效果图中光照高亮区域,本文主要研究内容及成果包括:(1)本文基于SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法,设计了超像素方法自动分割效果图像光照高亮区域,设计了可以自动确定超像素数目的有偏聚类方法,实现了光照高亮区域自动化分割。(2)本文基于模糊C-均值聚类算法,设计了包含亮度、色彩和距离参数的模糊聚类目标函数,提高了亮度值在聚类中的权重,提高了效果图光照高亮区域分割的边缘贴合度;将该聚类方法与超像素有偏聚类方法结合产生的分割方法能够提升分割后效果图像光照高亮区域的输出效果。(3)本文设计了适用于效果图像光照高亮区域分割的评价标准,对比了本文分割方法与SLIC方法以及传统的超像素方法分割光照高亮区域的实验结果,将该分... 

【文章来源】:东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:77 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

复杂场景渲染效果图光照高亮区域自动分割技术的研究和实现


效果图像光照高亮区域的示意图

路线图,路线


?郑?蛘咚?交蛘叽怪保?缓蠹绦??址指詈蟮耐枷瘢???这一过程,直至所有的超像素分割完毕。选择分割路线的条件要保证每一个垂直划分和水平划分的条带只能够交叉一次,划分的方向相同的条带不能交叉,相邻的条带边缘必须重叠以保证不会丢失图像的边界。因此,为了防止出现相同方向的条带发生交叉的现象,在每一次循环中都要重新确定新的像素的权重。另外每个条带中间要增加一个窄带来防止条带过窄分割。搜索条带的分割路线的方法有两种:一种是s-t最小的分割方法,在分割路线的选择上具有随意性,具有可以返回的性质,如图2-2(a)所示;另一种是动态的规划方法,这种分割路线的选择具有唯一性的特征,如图2-2(b)所示。图2-2划分最优条带的路线估计由上述分析可知,SuperpixelLattices方法比前面讲到的没有网格的划分方法有了一定的进步,加入网格的划分可以使划分的形状更加规整,不容易出现过度分割和欠分割的问题,从而保证了分割的精度。但是为了满足上述的分割效果,增加了程序的运算量,拖慢了程序的进程,导致运行的时间比较长。针对这一问题,后面在此基础上提出的无监督的Lattice-cut(LC)方法,首先进行均匀的网格分割,然后利用马氏随机场模型来更新边界值。这样提高了运算的效率,也使划分区域的边界和内容一致。

示意图,方法,示意图,集水区


取了高斯地形图的分层结构的思想,在当时具有很大的创新。地形图由海拔高度来进行分层,Watershed方法利用像素的灰度值来模拟海拔高度。在划分超像素的过程中,找到每一个局部区域内像素点的灰度的极小值点,其周边的类似的区域则是集水区,集水区的边界形成闭合的分水岭。传统的Watershed方法可以通过模拟并应用浸没的方法来描述。想象一个盆状的模型,即积水盆地,在极小值处打一个洞,然后把模型浸泡在水中向下压,随着浸入水下的部位扩张,极小值周围的水面也随之扩大,两个集水区的中间有一块隔离的区域,即分水岭,如图2-5所示。图2-5传统的分水岭分割方法示意图

【参考文献】:
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本文编号:3049383

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