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视觉驱动梯度域滤波重构的自适应渲染算法 被引量：1
1
作者 郎思祺 陈纯毅 +2 位作者 申忠业 胡小娟 于海洋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第2期425-430,共6页
蒙特卡罗路径追踪渲染算法结果图像往往受噪声影响,现有去噪算法效率较低且容易丢失图像细节.因此,本文提出一种视觉驱动梯度域滤波重构的自适应渲染算法.首先在预渲染阶段获取特征图像同时通过引导滤波器对特征图像进行预滤波;然后通... 蒙特卡罗路径追踪渲染算法结果图像往往受噪声影响,现有去噪算法效率较低且容易丢失图像细节.因此,本文提出一种视觉驱动梯度域滤波重构的自适应渲染算法.首先在预渲染阶段获取特征图像同时通过引导滤波器对特征图像进行预滤波;然后通过图像视觉显著性划分区域进行滤波重构,在显著区域利用融合图像梯度信息的双边滤波器进行平滑去噪,非显著区域利用均值滤波器进行快速去噪;最后利用SURE(Stein′s Unbiased Risk Estimator)计算像素颜色估计量的均方误差引导自适应采样.实验结果表明,与同类算法相比,本文算法可以在更短时间内渲染出具有更优质视觉效果的图像,本文算法的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)均有显著提高,运行时间平均降低8.6%以上. 展开更多
关键词 蒙特卡罗 三维渲染 引导滤波器 梯度 视觉显著性 自适应采样
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3D场景立体画面绘制的视觉感知驱动光照复用方法
2
作者 申忠业 陈纯毅 +2 位作者 于海洋 张日培 胡小娟 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期708-718,共11页
针对用蒙特卡罗路径跟踪绘制3D场景立体画面的计算开销巨大,而3D warping根据左眼画面生成右眼画面,但无法正确地呈现镜面反射现象,且存在空洞的问题,提出3D场景立体画面绘制的视觉感知驱动光照复用方法.首先,逐像素地跟踪少量路径实现... 针对用蒙特卡罗路径跟踪绘制3D场景立体画面的计算开销巨大,而3D warping根据左眼画面生成右眼画面,但无法正确地呈现镜面反射现象,且存在空洞的问题,提出3D场景立体画面绘制的视觉感知驱动光照复用方法.首先,逐像素地跟踪少量路径实现预绘制,通过获取左右眼画面的可视场景点表、显著性图和背景掩膜等辅助信息,完成左眼画面绘制;然后分别进行背景复用和3D warping复用,避免右眼画面部分像素的路径跟踪计算;最后,根据显著性图分配镜面反射区域及剩余空洞区域的路径样本数,在低采样水平下完成右眼画面绘制.在PBRT-V3通用测试场景下的实验表明,该方法能够准确地呈现镜面反射现象,提高绘制结果的视觉感知质量,与基于3Dwarping和路径跟踪的方法相比,其平均PSNR,SSIM和VSNR分别提高5.68%~22.62%,6.38%~19.36%和4.25%~34.53%. 展开更多
关键词 立体画面绘制 三维场景 三维翘曲 路径跟踪 视觉感知驱动绘制
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视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪
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作者 韩鲁光 陈纯毅 +2 位作者 申忠业 胡小娟 于海洋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期939-952,共14页
目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的... 目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值(visual saliency driven non-local means,VSD-NLM)滤波降噪算法。方法在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值(gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM)滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值(parallel non-local means,P-NLM)滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果采用结构相似度(structural similarity,SSIM)和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。 展开更多
关键词 全景图像 非局部均值滤波 梯度幅值相似性偏差(GMSD) 引导滤波 图像降噪
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