可微氛围光衰减模型

氛围光匹配更准

该模型支持从多视角立体图像中联合优化场景法向、反射率与氛围光衰减，与依赖物理中间量或启发式正则的现有方法相比，估计更准且跨数据集一致。

Ronghuan, Wu · Su, Wanchao · Ma, Kede · Liao, Jing

ACM Transactions on Graphics 2023

参数信息

stereo benchmark error

~80 %

of surface normals

~25 %

of surface normals

~20 %

数据整体精度提升

约10 %

应用场景

• 多视角立体视觉：直接替换重建流程中的光照处理模块，提升三维模型精度。
• 神经渲染：为神经渲染提供更准确的场景属性，改善重光照和新视图合成效果。
• 自动驾驶感知：提升车载视觉系统在多变光照下的深度与法向估计，增强环境感知可靠性。