原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
已有的基于屏幕空间的环境光遮蔽计算方法虽然保证了计算的实时性,但是存在估计失真以及细节丢失等难以解决的问题.针对该问题,提出了一种结合低频光线追踪采样以及蒙特卡罗去噪的算法框架对环境光遮蔽进行实时计算.为了解决传统蒙特卡罗去噪算法无法实时处理的问题,提出了一种基于卷积神经网络的蒙特卡罗去噪算法,并针对问题对网络结构进行了改进和优化.实验证明基于卷积神经网络的方法能够对环境光遮蔽的去噪问题进行准确的处理,同时对卷积网络的改进在保持精度的基础上显著地提高了计算效率.对比实验显示了该算法在保持与高频采样光线追踪算法相近效果的前提下可达到与基于屏幕空间环境光遮蔽计算方法相近的每秒数百帧的计算效率.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的实时环境光遮蔽计算
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 环境光遮蔽 蒙特卡罗采样去噪 卷积神经网络 屏幕空间 自动编码器
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 1883-1886,1896
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈雷霆 电子科技大学计算机科学与工程学院 88 811 15.0 22.0
7 郭雨潇 电子科技大学计算机科学与工程学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
环境光遮蔽
蒙特卡罗采样去噪
卷积神经网络
屏幕空间
自动编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导