14、空间变化双向反射分布函数详解

空间变化双向反射分布函数详解

1. 引言

光滑材料(如抛光的木材或石头)的表面纹理外观会因观察和光照条件而呈现特定的材料特性。为了考虑这些外观因素,可使用空间变化双向反射分布函数(SVBRDF)来表示此类纹理。SVBRDF可看作是分布在表面上的BRDF的空间集合,用于模拟光滑材料的外观。下面将详细介绍双向反射分布函数(BRDF)及其相关内容。

2. BRDF原理与特性
  • 反射基础 :每个材料表面都会反射一定比例的入射光。一般来说,光在材料结构中散射,以反射或透射的形式离开。对于不透明表面,光在以表面法线为极的半球内反射。反射光由两个因素决定:材料反射率(即表面材料反射光的能力)和局部几何形状(微观尺度上是表面法线的局部分布)。
  • 反射率计算 :入射光和反射光的量可以用辐射度变量表示,即辐亮度 (L_i) 和 (L_v)。表面反射率是入射辐亮度与反射到整个半球的辐亮度之比,公式为:
    [
    \rho = \frac{L_v}{L_i}
    ]
    反射率值原则上在 [0, 1] 范围内,因为它仅包含表面上方的反射光。反射率本身与方向无关,常见的反射类型有镜面反射和漫反射。
  • BRDF定义 :在现实世界中,材料外观还与照明和观察者的相互方向以及它们相对于表面的方向密切相关。为了考虑这些光的重定向特性,定义了围绕照明和观察方向 (\omega_i)、(\omega_v) 的微分立体角 (d\omega_i)、(d\omega_v)。
    • 辐亮度 (L_v) 描
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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