CN111462269A - 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

图像处理方法及装置、存储介质及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111462269A
CN111462269A CN202010245909.9A CN202010245909A CN111462269A CN 111462269 A CN111462269 A CN 111462269A CN 202010245909 A CN202010245909 A CN 202010245909A CN 111462269 A CN111462269 A CN 111462269A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
processed
roughness
normal
sub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010245909.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111462269B (zh
Inventor
李展钊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Netease Hangzhou Network Co Ltd
Original Assignee
Netease Hangzhou Network Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Netease Hangzhou Network Co Ltd filed Critical Netease Hangzhou Network Co Ltd
Priority to CN202010245909.9A priority Critical patent/CN111462269B/zh
Publication of CN111462269A publication Critical patent/CN111462269A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111462269B publication Critical patent/CN111462269B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Generation (AREA)

Abstract

本公开涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、图像处理装置、存储介质及电子设备。所述方法包括：获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。进而简化各向异性高光的计算过程。

Description

图像处理方法及装置、存储介质及电子设备
技术领域
本公开涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、图像处理装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，人们对游戏、虚拟现实以及增强现实等领域中虚拟对象的显示效果具有更高的要求。为了使虚拟对象的显示效果更加自然，需要实现虚拟对象的各向异性。
在相关技术中，对于虚拟对象的头发、服装的丝绸效果一般利用近似的方式来模拟各项异性高光，并通过使用切线图来控制高光的方向。但这样的方法模拟出来的各向异性高光并不符合物理特性，且显示效果一般。并且，由于需要利用切线图控制高光，使得操作麻烦，不够便捷。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种图像处理方法、一种图像处理装置、存储介质及电子设备，可以提升物体的各向异性高光显示效果，并且简化操作。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，所述方法包括：
获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；
基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；
根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；
根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布，包括：
根据所述各向异性的法线概率分布以及基于迪士尼原则的双向反射分布函数获取所述待处理对象的高光分布。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取针对待处理对象的执行参数，包括：
获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数；
根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取针对待处理对象的执行参数，包括：
在世界坐标系中，根据所述切线参数与所述待处理对象的法线参数获取针对所述待处理对象的次法线参数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数，包括：
根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所有点的切线参数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数之前，所述方法还包括：
响应于用户的输入数据，将所述输入数据存储至缓存区；
调用参数解析端口对所述缓存区中的所述输入数据进行解析，以获得所述初始切线方向参数和所述切线旋转角度。
在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量，包括：
基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数分别计算所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在切线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在切线方向的分量：
Figure BDA0002433970490000031
其中，αt为粗糙度参数在切线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量：
Figure BDA0002433970490000032
其中，αb为粗糙度参数在次法线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布，包括：
采用以下公式，所述待处理对象各向异性的法线概率分布Daniso：
Figure BDA0002433970490000033
其中，αt为切线方向的粗糙度参数，αb为次法线方向的粗糙度参数；t为所述待处理对象上点的切线参数；b为所述待处理对象上点的次法线参数；h为所述待处理对象上点的半向量参数；n为所述待处理对象上点的法向量参数；α为粗糙度。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布，包括：
采用以下公式获取所述待处理对象的高光分布fr：
Figure BDA0002433970490000041
其中，v为视角向量；l为入射光方向；f0为菲尼尔系数；G为几何衰减分布函数；F为菲尼尔分布函数。
在本公开的一种示例性实施例中，所述待处理对象的执行参数还包括缩放参数，所述缩放参数用于调整所述粗糙度参数，所述方法还包括：
根据所述切线旋转角度参数获取所述缩放参数。
根据本公开的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：
执行参数获取模块，用于获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
粗糙度分量参数获取模块，用于基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；
法线概率分布获取模块，用于基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；
各向异性高光参数获取模块，用于根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；
渲染执行模块，根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
根据本公开的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
根据本公开的第四方面，提供一种电子终端，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的图像处理方法
本公开的一种实施例所提供的图像处理方法，通过首先获取待处理对象的切线参数、次法线参数和粗糙度参数等执行参数，再得到粗糙度参数在切线方向和次法线方向上的分量，从而可以基于粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及切线参数和次法线参数计算待处理对象的各向异性高光分布参数。从而可以表现具有各向异性高光和物理特性的丝绸效果，并且操作简单。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种图像处理方法的流程示意图；
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种图像处理方法的流程示意图；
图3示意性示出本公开示例性实施例中一种图像处理装置示意图；
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的框图；
图5示意性示出本公开示例性实施例中用于信息处理的一种程序产品。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本示例实施方式中首先提供了一种图像处理方法，可以应用于游戏或虚拟现实等场景中对于虚拟物体的各向异性高光的计算，优化虚拟物体的各向异性的显示效果。参考图1所示，上述的图像处理方法可以包括以下步骤：
步骤S11，获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
步骤S12，基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；
步骤S13，基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；
步骤S14，根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；
步骤S15，根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
本示例实施方式所提供的图像处理方法，通过首先获取待处理对象的切线参数、次法线参数和粗糙度参数等执行参数，再得到粗糙度参数在切线方向和次法线方向上的分量，从而可以基于粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及切线参数和次法线参数计算待处理对象的各向异性高光分布参数。从而可以表现具有各向异性高光和物理特性的丝绸效果，并且操作简单。。
下面，将结合附图2及实施例对本示例实施方式中的图像处理方法的各个步骤进行更详细的说明。
步骤S10，响应于用户的输入数据，将所述输入数据存储至缓存区；并调用参数解析端口对所述缓存区中的所述输入数据进行解析，以获得所述初始切线方向参数和所述切线旋转角度。
本示例实施方式中，上述的方法可以在终端设备侧执行，例如笔记本电脑或平板电脑等智能终端等；或者，也可以在服务器端执行。参考图2所示的方法流程图，用户可以在终端设备输入待执行的参数。终端侧或服务器侧在获取输入数据后，可以将其保存在预设的缓存区，并在添加至待执行的数据队列中。并可以调用参数解析端口对数据队列中的输入参数按顺序进行解析，从而获取待执行的解析结果。
具体来说，用户的输入参数至少可以包括：初始切线方向参数，以及应用于该初始切线方向的切线旋转角度。对应的，解析结果中至少可以包括：针对待处理对象的初始切线方向参数；此外，还可以包括一切线旋转角度(angle)。举例来说，初始切线方向可以用户根据待执行对象配置的(1，0，0)或其他参数。根据该切线旋转角度，可以对初始切线方向参数进行旋转，从而得到一个新的切线方向。
在步骤S11中，获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数。
本示例实施方式中，上述的待处理对象可以是图像、游戏场景、VR场景或AR场景中的虚拟物体或虚拟对象；例如，虚拟人物，以及虚拟人物的服装、头发或虚拟场景中的其他虚拟物体，例如桌椅等静态物体，或者动物、植物等等。待处理对象可以由一个物体模型构成，也可以包括多个物体模型组合构成。当待处理对象由多个模型组合而成时，可以分别获取各模型的相关参数，并分别执行上述的方法。具体来说，针对待处理对象的执行参数可以包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数。其中，法线参数可以用于表示虚拟物体表面的朝向，可以用法线向量表示。
具体来说，对于切线参数而言，可以通过以下方式获取，可以包括：
步骤S1111，获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数；
步骤S1112，根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数。
举例来说，初始切线方向可以用户根据待执行对象配置的(1，0，0)。在切线空间中，利用切线旋转角度对其进行旋转，从而得到新的切线参数。该切线参数可以是切线方向参数。例如，可以在着色器(shader)中利用上述旋转角度参数对初始切线方向进行旋转，来获取旋转后的切线方向。
对于次法线参数来说，可以利用切线参数获取，具体可以包括：
步骤S1121，在世界坐标系中，根据所述切线参数与所述待处理对象的法线参数获取针对所述待处理对象的次法线参数。
举例来说，可以将切线方向从切线空间变换到世界空间，从而在世界空间坐标系中利用这个新的切线方向与待处理对象的点的法线求出新的次法线方向。
在步骤S12中，基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量。
本示例实施方式中，上述的粗糙度参数可以是待处理对象模型本身的粗糙度参数，例如，可以通过材质获取；或者，也可以为用户根据模型人工配置的参数。另外，模型的平滑度参数也可以为人工配置的方式获取。粗糙度参数用于描述待处理对象模型的材质在微表面上的分布属性，不同维度的粗糙度会对模型的光照参数产生不同的影响。通过设置粗糙度参数，后续按照粗糙度参数显示虚拟物体时，虚拟物体表面的显示效果与粗糙度参数相匹配。
具体来说，基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数分别计算所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量。
其中，可以基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在切线方向的分量，采用以下公式：
Figure BDA0002433970490000081
其中，αt为粗糙度参数在切线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
此外，可以基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量，采用以下公式：
Figure BDA0002433970490000082
其中，αb为粗糙度参数在次法线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
在步骤S13中，基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布。
本示例实施方式中，在计算并获取粗糙度参数在切线方向和次法线反向的分量后，便可以基于上述的各项参数计算待处理对象的各向异性高光的法线概率分布，得到基于各向异性高光的双向反射分布函数(Anisotropic specular BRDF)。具体来说，可以采用以下公式：
Figure BDA0002433970490000091
其中，αt为切线方向的粗糙度参数，αb为次法线方向的粗糙度参数；t为所述待处理对象上点的切线参数；b为所述待处理对象上点的次法线参数；h为所述待处理对象上点的半向量参数；n为所述待处理对象上点的法向量参数；α为粗糙度。
在步骤S14中，根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布。
本示例实施方式中，在获取上述的各项异性高光的法线概率分布后，便可以计算模型中各点的各向异性高光。具体来说，可以采用以下公式：
Figure BDA0002433970490000092
其中，n为所述待处理对象上点的法向量参数；α为粗糙度；v为视角向量；l为入射光方向；h为半向量；f0为菲尼尔系数；G为几何衰减分布函数；F为菲尼尔分布函数。
在步骤S15中，根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
本示例实施方式中，在根据用户输入的各项输入参数获取所述待处理对象的高光分布后，便可以对待处理对象执行高光分布参数，实现对待处理对象进行渲染。
另外，在本公开的其他示例性实施例中，待处理对象的执行参数还可以包括：所述粗糙度参数对应的缩放参数。举例来说，该粗糙度参数的缩放参数可以为用户根据虚拟场景需求设定的参数；或者，也可以是根据所述切线旋转角度参数按一定比例或规则计算生成的所述缩放参数。
使用户可以在着色器中便对模型中各点的粗糙度参数分别进行调整；便于对模型粗糙度参数的调节，避免了使用粗糙度图。从而简化了图像的处理过程。用户可以在初始阶段便将该缩放参数作为输入参数。
本公开所提供的图像处理方法，通过预先配置初始切线方向并应用于模型中的每个点，例如使用一个标准的x轴向量，通过对该初始切线进行旋转来获取各点切线方向的参数。通过利用上述的各项异性高光部分参数对基于迪士尼原则的物理渲染的高光双向反射分布函数(Disney PBR Specular BRDF)进行改写和优化来模拟各向异性高光，使其具有优良的各向异性高光效果。应用时，用户只需在交互界面中利用着色器修改旋转角度这个参数，便可以得到不同角度的切线，进而可以利用这个旋转后的切线来实现不同方向的高光。
需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
进一步的，参考图3所示，本示例的实施方式中还提供了一种图像处理装置20，包括：执行参数获取模块201、粗糙度分量参数获取模块202、法线概率分布获取模块203、各向异性高光参数获取模块204以及渲染执行模块205。其中：
所述执行参数获取模块201可以用于获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
所述粗糙度分量参数获取模块202可以用于基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量。
所述法线概率分布获取模块203可以用于基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布。
所述各向异性高光参数获取模块204可以用于根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布。
所述渲染执行模块205根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述各向异性高光参数获取模块204可以包括：根据所述各向异性的法线概率分布以及基于迪士尼原则的双向反射分布函数获取所述待处理对象的高光分布。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述执行参数获取模块201可以包括：预配置参数获取单元、切线参数获取单元(图中未示出)。其中，所述预配置参数获取单元可以用于获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数。
所述切线参数获取单元可以用于根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述执行参数获取模块201可以包括：次法线参数获取单元(图中未示出)。
所述次法线参数获取单元可以用于在世界坐标系中，根据所述切线参数与所述待处理对象的法线参数获取针对所述待处理对象的次法线参数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述切线参数获取单元可以包括：旋转操作执行单元(图中未示出)。
所述旋转操作执行单元可以用于根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所有点的切线参数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述装置还包括：输入数据获取模块、输入数据解析模块(图中未示出)。其中，
所述输入数据获取模块可以用于响应于用户的输入数据，将所述输入数据存储至缓存区。
所述输入数据解析模块可以用于调用参数解析端口对所述缓存区中的所述输入数据进行解析，以获得所述初始切线方向参数和所述切线旋转角度。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述粗糙度分量参数获取模块202可以包括基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数分别计算所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述粗糙度分量参数获取模块包括：切线方向分量获取单元。
所述切线方向分量获取单元可以用于基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在切线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在切线方向的分量：
Figure BDA0002433970490000121
其中，αt为粗糙度参数在切线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述粗糙度分量参数获取模块包括：次法线方向分量获取单元。
所述次法线方向分量获取单元可以用于基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量：
Figure BDA0002433970490000122
其中，αb为粗糙度参数在次法线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述法线概率分布获取模块可以采用以下公式：
Figure BDA0002433970490000123
其中，αt为切线方向的粗糙度参数，αb为次法线方向的粗糙度参数；t为所述待处理对象上点的切线参数；b为所述待处理对象上点的次法线参数；h为所述待处理对象上点的半向量参数；n为所述待处理对象上点的法向量参数；α为粗糙度。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述各向异性高光参数获取模块可以采用以下公式获取所述待处理对象的高光分布fr：
Figure BDA0002433970490000124
其中，v为视角向量；l为入射光方向；f0为菲尼尔系数；G为几何衰减分布函数；F为菲尼尔分布函数。
进一步的，在一示例性实施方式中，所述待处理对象的执行参数还包括缩放参数，所述缩放参数用于调整所述粗糙度参数。所述装置还包括：粗糙度调整模块。
所述粗糙度调整模块可以用于根据所述切线旋转角度参数获取所述缩放参数。
上述的图像处理装置20中各模块的具体细节已经在对应的图像处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图4显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (15)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；
基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；
根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；
根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布，包括：
根据所述各向异性的法线概率分布以及基于迪士尼原则的双向反射分布函数获取所述待处理对象的高光分布。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取针对待处理对象的执行参数，包括：
获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数；
根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数。
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取针对待处理对象的执行参数，包括：
在世界坐标系中，根据所述切线参数与所述待处理对象的法线参数获取针对所述待处理对象的次法线参数。
5.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所述切线参数，包括：
根据所述切线旋转角度参数对所述初始切线方向参数进行旋转，以获取针对所述待处理对象的所有点的切线参数。
6.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取预配置的初始切线方向参数以及切线旋转角度参数之前，所述方法还包括：
响应于用户的输入数据，将所述输入数据存储至缓存区；
调用参数解析端口对所述缓存区中的所述输入数据进行解析，以获得所述初始切线方向参数和所述切线旋转角度。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量，包括：
基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数分别计算所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量。
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在切线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在切线方向的分量：
Figure FDA0002433970480000021
其中，αt为粗糙度参数在切线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
9.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述粗糙度参数和所述待处理对象的平滑度参数计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量，包括：
采用以下公式计算所述粗糙度参数在次法线方向的分量：
Figure FDA0002433970480000022
其中，αb为粗糙度参数在次法线方向的分量；α为粗糙度；anisotropy为平滑度参数。
10.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布，包括：
采用以下公式获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布Daniso：
Figure FDA0002433970480000023
其中，αt为所述粗糙度参数在切线方向的分量，αb为所述粗糙度参数在次法线方向的分量；t为所述待处理对象上点的切线参数；b为所述待处理对象上点的次法线参数；h为所述待处理对象上点的半向量参数；n为所述待处理对象上点的法向量参数；α为粗糙度。
11.根据权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布，包括：
采用以下公式获取所述待处理对象的高光分布fr：
Figure FDA0002433970480000031
其中，v为视角向量；l为入射光方向；f0为菲尼尔系数；G为几何衰减分布函数；F为菲尼尔分布函数。
12.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述待处理对象的执行参数还包括缩放参数，所述缩放参数用于调整所述粗糙度参数，所述方法还包括：
根据所述切线旋转角度参数获取所述缩放参数。
13.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
执行参数获取模块，用于获取针对待处理对象的执行参数；其中，所述执行参数包括：切线参数、次法线参数和粗糙度参数；
粗糙度分量参数获取模块，用于基于所述粗糙度参数获取其在切线方向和次法线方向的分量；
法线概率分布获取模块，用于基于所述粗糙度参数在切线方向和次法线方向的分量，以及所述切线参数和次法线参数获取所述待处理对象各向异性的法线概率分布；
各向异性高光参数获取模块，用于根据所述各向异性的法线概率分布获取所述待处理对象的高光分布；
渲染执行模块，根据所述高光分布对所述待处理对象进行渲染。
14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1至12中任一项所述的图像处理方法。
15.一种电子终端，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如权利要求1至12中任一项所述的图像处理方法。
CN202010245909.9A 2020-03-31 2020-03-31 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备 Active CN111462269B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010245909.9A CN111462269B (zh) 2020-03-31 2020-03-31 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010245909.9A CN111462269B (zh) 2020-03-31 2020-03-31 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111462269A true CN111462269A (zh) 2020-07-28
CN111462269B CN111462269B (zh) 2024-02-02

Family

ID=71685239

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010245909.9A Active CN111462269B (zh) 2020-03-31 2020-03-31 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111462269B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113608615A (zh) * 2021-08-05 2021-11-05 北京百度网讯科技有限公司 对象数据处理方法、处理装置、电子设备以及存储介质
CN113888398A (zh) * 2021-10-21 2022-01-04 北京百度网讯科技有限公司 头发渲染方法、装置及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190005710A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-03 Canon Kabushiki Kaisha System and method of rendering a graphical object with modification in structure
CN109887062A (zh) * 2019-03-14 2019-06-14 网易（杭州）网络有限公司 渲染方法、装置、设备及存储介质
CN110853128A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 腾讯科技（深圳）有限公司 虚拟物体显示方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190005710A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-03 Canon Kabushiki Kaisha System and method of rendering a graphical object with modification in structure
CN109887062A (zh) * 2019-03-14 2019-06-14 网易（杭州）网络有限公司 渲染方法、装置、设备及存储介质
CN110853128A (zh) * 2019-11-12 2020-02-28 腾讯科技（深圳）有限公司 虚拟物体显示方法、装置、计算机设备及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113608615A (zh) * 2021-08-05 2021-11-05 北京百度网讯科技有限公司 对象数据处理方法、处理装置、电子设备以及存储介质
CN113608615B (zh) * 2021-08-05 2022-05-06 北京百度网讯科技有限公司 对象数据处理方法、处理装置、电子设备以及存储介质
CN113888398A (zh) * 2021-10-21 2022-01-04 北京百度网讯科技有限公司 头发渲染方法、装置及电子设备
CN113888398B (zh) * 2021-10-21 2022-06-07 北京百度网讯科技有限公司 头发渲染方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111462269B (zh) 2024-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6495378B2 (ja) 選択的ラスタライゼーション
CN107281753B (zh) 场景音效混响控制方法及装置、存储介质及电子设备
WO2020248900A1 (zh) 全景视频的处理方法、装置及存储介质
US20230419592A1 (en) Method and apparatus for training a three-dimensional face reconstruction model and method and apparatus for generating a three-dimensional face image
CN108882025B (zh) 视频帧处理方法和装置
US20210209837A1 (en) Method and apparatus for rendering image
CN113379885B (zh) 虚拟头发的处理方法及装置、可读存储介质及电子设备
US9489759B1 (en) File path translation for animation variables in an animation system
JP2023029984A (ja) 仮想イメージを生成するための方法、装置、電子機器及び可読記憶媒体
CN109213316B (zh) 自动布局引擎
CN109698914A (zh) 一种闪电特效渲染方法、装置、设备及存储介质
CN111583379A (zh) 虚拟模型的渲染方法、装置、存储介质与电子设备
CN111210497A (zh) 模型渲染方法、装置、计算机可读介质及电子设备
CN111462269A (zh) 图像处理方法及装置、存储介质及电子设备
JP2023026531A (ja) バーチャルキャラクター生成方法、装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム
CN115147265A (zh) 虚拟形象生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN113837194A (zh) 图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质
CN116755823A (zh) 虚拟展厅的加载方法、装置、设备、存储介质及程序产品
US10846061B2 (en) Development environment for real-time application development
US20240046554A1 (en) Presenting virtual representation of real space using spatial transformation
CN114913277A (zh) 一种物体立体交互展示方法、装置、设备及介质
CN113360064A (zh) 对图片的局部区域的搜索方法及装置、介质及电子设备
GB2555521A (en) Improved object painting through use of perspectives or transfers in a digital medium environment
US10540823B2 (en) Method and apparatus for determining a planar surface
CN115617443B (zh) 一种面向vr的桌面环境图标排列方法、装置、介质及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant