Реконструкция оптических свойств объектов реальной сцены по изображениям с учетом вторичного освещения и выбором наиболее важных точек

В статье представлен метод реконструкции оптических свойств объектов реальной сцены по ряду ее изображений, основанный на использовании методов дифференцируемого рендеринга. Основной целью исследования является разработка подхода, позволяющего с высокой точностью восстановить оптические характеристики объектов сцены при минимизации вычислительных затрат. Во введении описана актуальность создания реалистичных виртуальных моделей сцен для компьютерной графики и их применения в таких областях, как виртуальная и дополненная реальность, анимация. Отмечено, что для достижения реализма изображения необходимо учитывать геометрию сцены, параметры освещения и оптические свойства объектов. В данной работе предполагается, что геометрия сцены и источники света известны, а основной задачей является восстановление оптических свойств объектов. Раздел “Методы” описывает основные этапы предложенного подхода. Первая стадия включает предварительную обработку данных, в ходе которой осуществляется выбор ключевых точек изображения, характеризующихся высокой яркостью и равномерным распределением по объектам сцены. Это позволяет значительно сократить объем данных, необходимых для оптимизации. Далее, используя численное дифференцирование и обратную трассировку лучей, вычисляются градиенты яркости по параметрам модели. Предложенный алгоритм учитывает как первичное, так и вторичное освещение, что повышает точность восстановления оптических характеристик сцены. На завершающем этапе параметры оптических моделей восстанавливаются с помощью метода Adam, улучшенного с использованием библиотеки Optuna для автоматического подбора гиперпараметров. В разделе результатов представлены эксперименты, выполненные на сцене Cornell Box. Демонстрируется результат восстановления оптических свойств и сравниваются оригинальная и восстановленная яркости. Выявлены ограничения, связанные с длительностью вычислений и чувствительностью к выбросам данных, которые подробно рассмотрены в работе. В заключении подведены итоги и предложены направления для дальнейшего развития, включая перенос вычислений на GPU и использование более сложных моделей оптических свойств для повышения точности и скорости алгоритма.