摘要：环境光遮蔽(ambient occlusion)被广泛用于近似计算低频全局光照、消除间接光照和阴影等计算机图形学和视觉应用中.已有算法直接通过场景的3维几何,或不同光照下的多幅图像计算每个点的环境光遮蔽,存在着对光照和输入图像数量要求高等问题.针对以上不足,提出了一种基于单张图像的环境光遮蔽估计算法.算法利用一个在大量仿真图像数据集上训练的卷积神经网络,直接从自然光照条件下场景的单张图像中恢复每个点的环境光遮蔽.提出并比较了3种不同的神经网络结构设计,实验分析验证了端到端的设计方案可以获得最佳的结果.和已有的环境光遮蔽算法方法比较,所提出的方法不仅计算速度快,而且在数值和视觉上具有更好的结果.

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