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一种真实物体表面BRDF属性获取与重建的方法
摘要：
表面BRDF（BidirectionalReflectanceDistributionFunction）是真实物体表面反射性质的重要描述符。在计算机图形学、计算机视觉等领域中，获取物体表面BRDF属性是非常重要的任务，可以用来实现诸如物体表面渲染、材质识别等应用。本文提出了一种基于多角度反射光线测量（Multi-AngleReflectanceMeasurements，MARM）的真实物体表面BRDF属性获取与重建的方法，并通过实验验证了该方法的有效性。
关键词：表面BRDF；多角度反射光线测量；物体表面渲染；材质识别
引言：
表面BRDF是描述真实物体表面反射属性的重要解析描述符。它描述了表面在不同入射角度和出射角度下的反射性质，包括反射率和光泽度等。在计算机图形学、计算机视觉等领域中，获取真实物体表面BRDF属性是非常重要的任务，可以用来实现物体表面渲染、材质识别等应用。目前，获取物体表面BRDF属性的方法主要分为两类：基于物理模型的方法和基于测量的方法。前者需要对物体表面的微观结构进行建模，计算不同角度下的反射率等属性。因此，这种方法需要对具体物体表面的微观结构有比较深入的认识，而且计算量较大。后者则直接测量样本表面在不同角度下的反射率等属性。虽然这种方法相对简单，但是需要测量的数据量很大，对测量设备和环境的要求也较高。
针对目前获取物体表面BRDF属性的方法存在的问题，本文提出了一种基于多角度反射光线测量（Multi-AngleReflectanceMeasurements，MARM）的真实物体表面BRDF属性获取与重建的方法。该方法利用多个光源和摄像机对真实物体进行多角度反射光线测量，然后将测量结果进行拟合、插值和重建，得到物体表面的BRDF属性。通过实验验证，我们证明了该方法的有效性。
方法：
本文的BRDF获取与重建方法主要由以下步骤组成：
1.多角度反射光线测量
在多角度光线测量的过程中，我们利用了多个光源和摄像机对真实物体进行了多次拍摄，得到了样本表面在不同角度下的光度值。具体地，我们采用了以下几种光源和摄像机组合进行测量：
（1）单光源单摄像机，依次移动光源和摄像机进行多次测量。（2）多光源单摄像机，对固定位置的物体进行多次测量，利用不同光源的光照信息来重建表面BRDF。（3）单光源多摄像机，对同一位置的物体进行多次测量，利用不同摄像机的视角来重建表面BRDF。（4）多光源多摄像机，综合两种组合方式进行多次测量。
2.数据预处理
获取到测量数据之后，需要对数据进行预处理。主要包括去除物体表面的颜色影响、平滑处理、对数据进行归一化等。
3.拟合和插值
在测量过程中得到的数据并不连续，因此需要进行拟合和插值处理，得到更为连续的表面BRDF属性曲线。
4.重建
最后，根据测量数据和拟合结果，重建物体的BRDF属性。目前常用的重建方法主要有基于PCA（PrincipalComponentAnalysis）的方法和基于CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）的方法。
实验：
本文针对不同物体表面进行了实验，比较了我们提出的方法（MARM）与传统的光谱反射率法（SpectralReflectanceMeasurements，SRM）和基于物理模型的方法的结果。实验结果表明，MARM方法能够得到与真实物体表面BRDF属性相似的结果，而且计算耗时较短，具有更高的实时性和可靠性。
结论：
本文提出了一种基于MARM的真实物体表面BRDF属性获取与重建的方法，并通过实验验证了该方法的有效性。该方法结合了多角度反射光线测量、数据预处理、拟合和插值、重建等多种技术手段，能够在较短时间内获取物体表面BRDF属性，并用于物体表面渲染、材质识别等应用。在未来研究中，我们将进一步优化该方法，提高测量精度和计算效率。