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基于可微渲染的自由视点合成方法
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作者 朱结 宋滢 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1030-1039,共10页
针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题,提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP),通过在延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型,实现准确模拟相机的光学成像过程。首先,根据输入图像及... 针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题,提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP),通过在延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型,实现准确模拟相机的光学成像过程。首先,根据输入图像及对应位姿分别创建光度相机模型和几何相机模型,其中光度相机模型由曝光、白平衡等可学习参数表示,几何相机模型由可学习的内参和外参表示。其次,利用渲染图像与目标图像的图像空间损失对管线各组件进行优化,使延迟逆渲染管线对复杂多变的光照和粗糙拍摄的图像具有较强的鲁棒性。最终,生成与传统图形引擎兼容的3D内容重建。实验结果表明,与已有方法相比,ADDIRP在现实世界数据集上具有更优的性能,在合成数据集上,在保证合成质量相近的前提下,具有更出色的视觉感知一致性。 展开更多
关键词 自由视点合成 可变环境 延迟逆渲染管线 基于物理的相机模型 3D内容重建
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动态纹理合成技术研究综述 被引量:6
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作者 朱旭阳 李思昆 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第S2期23-25,38,共4页
动态纹理是指描述某种动态景观的具有时间相关重复特征的图像序列,比如海浪、瀑布、火焰、烟雾等,它在视频制作、虚拟仿真、虚拟漫游中具有重要的应用价值。动态纹理的合成一直是计算机图形学的主要目标和难点之一, 本文主要研究综述了... 动态纹理是指描述某种动态景观的具有时间相关重复特征的图像序列,比如海浪、瀑布、火焰、烟雾等,它在视频制作、虚拟仿真、虚拟漫游中具有重要的应用价值。动态纹理的合成一直是计算机图形学的主要目标和难点之一, 本文主要研究综述了基于视频的动态纹理合成技术。基于视频的动态纹理合成技术不同于传统的基于物理仿真的方法,它不需要了解动态系统的原理,而是在对动态纹理样本进行分析和学习的基础上合成。文中对各种基于视频的动态纹理合成方法进行了比较和分析,总结了动态纹理合成的研究思路和指出了下一步的研究方向。 展开更多
关键词 动态纹理 基于物理模型的仿真 时间序列分析 纹理合成
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基于OSG的实时烟雾模拟的研究与应用 被引量:3
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作者 侯美华 吴志红 陈楷民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第6期2088-2091,共4页
为了模拟出具有实时性和真实感的烟雾效果,分析了传统烟雾的模拟方法,提出了一种基于OSG平台下的实时烟雾模拟方法。该方法采用流体力学纳维-斯托克斯方程组作为基本物理模型,通过添加漩涡约束力来达到真实性的要求。由于NS方程求解的... 为了模拟出具有实时性和真实感的烟雾效果,分析了传统烟雾的模拟方法,提出了一种基于OSG平台下的实时烟雾模拟方法。该方法采用流体力学纳维-斯托克斯方程组作为基本物理模型,通过添加漩涡约束力来达到真实性的要求。由于NS方程求解的复杂性和CPU计算的限制性,在方程解算上,提出一种基于GPU的采用半拉格朗日方法、雅克比迭代法等稳定的求解方法,并结合体绘制技术来实现实时烟雾的模拟。实验结果表明,该方法能快速模拟出实时、逼真的烟雾效果。 展开更多
关键词 基于物理模型 纳维-斯托克斯方程 半拉格朗日方法 漩涡约束力 可编程图形处理.
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卫星电缆柔性体参数化几何建模方法研究
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作者 郝文宇 黄意新 《空间控制技术与应用》 2012年第1期29-33,共5页
针对卫星电缆属于柔性件的特点,提出以动态非均匀有理样条B曲线(Dynamic NURBS)建立基于物理特性的电缆几何模型和动力学模型.模型综合考虑了电缆刚度、质量分布、内部变形能等物理量,经仿真验证该模型能在虚拟环境中有效反映电缆的真... 针对卫星电缆属于柔性件的特点,提出以动态非均匀有理样条B曲线(Dynamic NURBS)建立基于物理特性的电缆几何模型和动力学模型.模型综合考虑了电缆刚度、质量分布、内部变形能等物理量,经仿真验证该模型能在虚拟环境中有效反映电缆的真实形态和运动状况并估算电缆长度,为卫星电缆的虚拟装配提供理论支持. 展开更多
关键词 卫星电缆 几何模型 基于物理模型 D-NURBS
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基于机器学习的三维场景高度真实感绘制方法综述 被引量:5
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作者 赵烨梓 王璐 +6 位作者 徐延宁 曾峥 葛亮昇 朱君秋 徐子林 赵钰 孟祥旭 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期356-376,共21页
目前,电影、动漫、游戏等产业对真实感绘制的需求越来越高,而三维场景高度真实感绘制通常需要耗费大量的计算时间和存储空间来计算全局光照,如何在保证绘制质量的前提下提升绘制速度依然是图形学领域面临的核心和热点问题之一.数据驱动... 目前,电影、动漫、游戏等产业对真实感绘制的需求越来越高,而三维场景高度真实感绘制通常需要耗费大量的计算时间和存储空间来计算全局光照,如何在保证绘制质量的前提下提升绘制速度依然是图形学领域面临的核心和热点问题之一.数据驱动的机器学习方法开辟了一种新的研究思路,近年来研究者将多种高度真实感绘制方法映射为机器学习问题,从而大大降低了计算成本.总结分析了近年来基于机器学习的高度真实感绘制方法的研究进展,具体包括:基于机器学习的全局光照优化计算方法、基于深度学习的物理材质建模方法、基于深度学习的参与性介质优化绘制方法、基于机器学习的蒙特卡洛降噪方法等.详细论述了各种绘制方法与机器学习方法的映射思路,归纳总结了网络模型以及训练数据集的构建方式,并在绘制质量、绘制时间、网络能力等多个方面开展了对比分析.最后,本文提出了机器学习和真实感绘制相结合的可能思路和未来展望. 展开更多
关键词 真实感绘制 机器学习 全局光照 基于物理的材质模型 蒙特卡洛降噪
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