目录

第1章虚实融合概述

1.1虚实融合的一致性条件

1.2虚实融合的基本流程

1.3虚实融合与增强现实/混合现实/扩展现实/元宇宙

1.4虚实融合的主要应用领域

1.4.1军事

1.4.2智能制造

1.4.3医疗

1.4.4教育

1.4.5文化旅游

1.4.6娱乐与游戏

第2章光影计算的相关工作

2.1自然场景的光影特点分析

2.1.1室外场景

2.1.2室内场景

2.2光照计算的概念与流程

2.2.1从光源的入射光强到场景表面的照度

2.2.2从场景表面的照度到场景采样点投向观察方向的光亮度

2.2.3从场景采样点投向观察方向的光亮度到图像的像素值

2.3光照计算的已有方法

2.3.1直接测量的方法

2.3.2基于采集的方法

2.3.3基于参数表达式逆向求解的方法

2.3.4基于深度学习的方法

第3章室内场景的光照计算

3.1空间变化的单幅图像室内光照自动重建方法

3.1.1室内光照模型

3.1.2室内场景光照计算

3.1.3实验结果

3.2室内场景动态光照的在线采集与计算方法

3.2.1算法框架

3.2.2离线处理

3.2.3在线运行

3.2.4实验结果

3.3基于光照变化预测的深度室内动态光照计算方法

3.3.1方法概述

3.3.2光照差值图像的定义与生成

3.3.3光源掩膜的定义与生成

3.3.4网络模块与结构

3.3.5损失函数

3.3.6实验方案与结果分析

第4章室外场景的光照计算

4.1基于交互的室外场景光照计算

4.2基于统计学习的室外场景实时光照计算

4.2.1纹理图像的统计分析

4.2.2室外光照模型

4.2.3光照的统计模型

4.2.4基于统计学习的光照参数计算框架

4.2.5系统实现

4.2.6实验结果

4.2.7证明

4.3基于基图像分解的室外场景实时光照计算

4.3.1线性模型

4.3.2基于基图像分解的光照计算框架

4.3.3实验结果

4.4无阴影的室外场景实时光照计算

4.4.1离线处理

4.4.2光照参数在线计算

4.4.3实验结果

4.5基于完备天空光模型/球面调和函数的室外光照计算

4.5.1球面调和函数

4.5.2室外场景光照计算

4.5.3实验结果

4.6移动视点下基于特征点跟踪的实时光照计算

4.6.1方法概述

4.6.2光照参数计算

4.6.3特征点的选取

4.6.4特征点属性传递

4.6.5实验结果

第5章本征图像分解与图像重光照

5.1基于用户交互的单幅室内RGBD图像本征图像分解

5.1.1本征图像模型

5.1.2远距离光源分布计算

5.1.3本征图像分解

5.1.4实验结果

5.2多光源混合环境下的单幅室内RGBD图像本征图像分解

5.2.1混合光源本征图像模型

5.2.2远距离光照恢复

5.2.3本征成分恢复

5.2.4实验结果

5.3基于稀疏图像的室外场景重光照

5.3.1室外场景光照模型

5.3.2室外场景重光照方法

5.3.3实验结果

5.4基于非对称生成对抗网络的人脸图像光照归一化

5.4.1算法思路

5.4.2网络结构

5.4.3损失函数

5.4.4网络的实现和优化

5.4.5实验结果

第6章室外场景的阴影检测与阴影去除

6.1阴影检测与阴影消除简介

6.1.1阴影特征

6.1.2阴影检测方法

6.1.3阴影去除算法

6.2基于集成学习的单幅图像阴影检测

6.2.1算法思路

6.2.2相对置信度图预测网络

6.2.3阴影图生成

6.2.4训练策略

6.2.5实验结果

6.3单幅图像的阴影检测算法评价

6.3.1网络结构

6.3.2质量参考构建模块

6.3.3多模式质量回归模块

6.3.4损失函数 

6.3.5训练和测试策略

6.3.6实验与结果分析

6.4基于边缘跟踪的在线视频阴影检测

6.4.1算法结构概述

6.4.2跟踪区域中阴影边缘的校正

6.4.3新进区域中阴影边缘的预测和优化

6.4.4实验结果分析

6.5基于边缘关注的单幅图像阴影去除

6.5.1算法结构概述

6.5.2交互模块

6.5.3损失函数

6.5.4实现细节

6.5.5实验结果

第7章室外场景虚实景物的阴影相互投射与融合

7.1虚拟景物在真实景物表面的阴影投射

7.1.1阴影投射方法

7.1.2软影生成方法

7.2基于阴影体的虚实场景阴影交互

7.2.1阴影体的构建与优化方法

7.2.2基于阴影体的虚实阴影交互与融合方法

7.2.3实验结果

7.3基于阴影纹理的虚实阴影交互

7.3.1真实阴影向虚拟景物表面的投射方法

7.3.2虚实阴影融合方法

7.3.3实验结果

参考文献