一种大数据驱动的图像重光照方法设计与实现

摘要

图像重光照是指输入一幅图像,在未知其包含内容的三维模型、材质属性、光照条件情况下改变原图像的光照效果,是计算机视觉、计算机图形学、机器学习领域的前沿热点问题.针对该问题提出了一种大数据驱动的图像重光照方法,能够生成户外输入图像在指定时间下的重光照效果.在测试过程中,收集了一个包含480个场景、960分钟时长的延时摄影视频库.通过将输入图像与参考视频进行帧匹配,利用局部图像块匹配算法和局部颜色仿射变换模型,输出与目标时间帧具有相似的光照效果的图像.在实现上述方法的基础上比较分析了大数据驱动的图像重光照方法的可用性、适用性和实际效果.