【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别是涉及基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法。
技术介绍
1、阴影是一种普遍存在的现象，可以在直接和间接照明下由遮挡产生。在室内场景中，由于光照条件的复杂性，阴影的处理尤为困难。室内场景通常包含多种直接和间接的光源，这些光源与物体的相互作用产生各种阴影效果，包括硬阴影、软阴影以及由于光线反射和折射产生的复杂阴影。
2、在计算机视觉和图形学领域，阴影的去除非常重要，因为它可以增强各种计算机视觉任务的性能，例如对象分割和跟踪、内在分解和3d重建。
3、现有的阴影去除技术主要依赖于深度学习方法，这些方法需要大量的有标签数据集进行训练。然而，现有的数据集往往存在以下问题：
4、1、数据集的不足和噪声：公开的数据集可能包含不准确或不完整的阴影标签，这会导致训练出的模型在实际应用中性能下降。
5、2、阴影标签的歧义：在室内场景中，阴影与非阴影区域之间可能存在视觉上的相似性，这使得自动生成准确的阴影标签变得困难。
6、3、光照条件的单一性：大多数现有数据集...
【技术保护点】
1.基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述步骤一对于家具的自相交问题的解决过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述步骤二找出相机外参Cparm的过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述占比的具体计算如下：
5.根据权利要求4所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述步骤三具体实现过
【技术特征摘要】
1.基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述步骤一对于家具的自相交问题的解决过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述步骤二找出相机外参cparm的过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于路径追踪的室内阴影去除数据集生成方法，其特征在于，所述占比的具体计算如下：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：许佳敏，闫军儒，李泽龙，徐岗，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。