[发明专利]光照估计方法、光照估计装置、存储介质与电子设备

权利要求书

1.一种光照估计方法，其特征在于，包括：

获取待估计光照参数的待处理图像；

将所述待处理图像输入预先训练的卷积神经网络，以获取所述待处理图像中球形高斯的初始特征；

将所述球形高斯的初始特征与预先确定的球形高斯间的邻接矩阵输入预先训练的图卷积网络，以获取所述待处理图像中球形高斯的光照参数；

根据所述待处理图像中球形高斯的光照参数，生成所述待处理图像对应的光照参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为针对目标场景所采集的多帧待处理图像；所述根据所述待处理图像中球形高斯的光照参数，生成所述待处理图像对应的光照参数，包括：

在所述多帧待处理图像中确定参考图像与非参考图像；

以所述参考图像中所述球形高斯的光照参数置信度为预设值，根据所述图卷积网络中的边权重，确定所述非参考图像中所述球形高斯的光照参数置信度；

基于每一帧所述待处理图像中所述球形高斯的光照参数置信度，融合所述多帧待处理图像中所述球形高斯的光照参数，得到所述目标场景的光照参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述多帧待处理图像中确定参考图像与非参考图像之前，所述方法还包括：

确定每帧待处理图像对应的相机位姿；

根据所述每帧待处理图像对应的相机位姿，将所述每帧待处理图像映射至所述目标场景中的基准坐标系，以使相邻的待处理图像中的多个球形高斯一一对齐；

所述融合所述多帧待处理图像中所述球形高斯的光照参数，得到所述目标场景的光照参数，包括：

在所述多帧待处理图像中，融合相邻的待处理图像中对应的球形高斯的光照参数，得到所述目标场景的光照参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取待估计光照参数的待处理图像后，所述方法还包括：

将所述多帧待处理图像合成为所述目标场景的全景图像；

获取在所述目标场景中基于球形高斯分布的第一预设数量的球形高斯的位置；

将所述球形高斯在所述目标场景中的位置映射至所述全景图像中，并映射至所述待处理图像中，以确定每帧待处理图像中球形高斯的位置关系；

所述融合所述多帧待处理图像中所述球形高斯的光照参数，得到所述目标场景的光照参数，包括：

根据所述每帧待处理图像中球形高斯的位置关系，融合相邻的待处理图像中对应的球形高斯的光照参数，得到所述目标场景的光照参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取针对样本场景所采集的样本图像以及所述样本图像中的样本球形高斯的真实光照参数；

将所述样本图像输入待训练的所述卷积神经网络，以输出所述样本球形高斯的初始特征；

将所述样本球形高斯的初始特征与样本球形高斯间的邻接矩阵输入待训练的所述图卷积网络，以输出所述样本球形高斯的样本光照参数；

基于所述样本光照参数与所述真实光照参数的差别，训练所述卷积神经网络与所述图卷积网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本图像中的样本球形高斯的真实光照参数，包括：

获取在所述样本场景中基于球形高斯分布的第一预设数量的样本球形高斯的位置；

将所述样本球形高斯在所述样本场景中的位置映射至所述样本场景的高动态全景图像中，从所述高动态全景图像中提取所述样本球形高斯的真实光照参数。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述样本球形高斯的样本光照参数，对所述样本图像进行光照渲染，得到样本光照图像；

所述基于所述样本光照参数与所述真实光照参数的差别，训练所述卷积神经网络与所述图卷积网络，包括：

基于所述样本光照参数与所述真实光照参数的差别，所述样本光照图像与所述样本场景的高动态场景图像的差别，训练所述卷积神经网络与所述图卷积网络。