Một kỹ thuật nâng cao chất lượng hiển thị đối tượng giả 3D

ạm vi của chúng cũng có nhiều phần giao 
nhau. Kể cả những người nghiên cứu cũng có những cách nhìn khác nhau về việc xác định phạm vi khái niệm, ví dụ 
như trong phân tích các cách hiểu về thực tại tăng cường của nhóm Hsin-Kai Wu. 
 Quá trình xác định được hướng nguồn sáng sẽ cung cấp thông tin để xây dựng bóng cho đối tượng ảo được 
chèn vào trong hệ thống với mục tiêu làm nâng cao tính chân thực cho đối tượng. Bài báo đề xuất kỹ thuật xác định 
hướng nguồn sáng thu nhận dựa trên phương pháp phân tích tính chất phản xạ trên bề mặt vật thể với mục đích làm 
tăng cường tính chính xác cho quá trình tạo bóng cho đối tượng ảo. Kỹ thuật được cài đặt và thử nghiệm trong hệ thống 
trưng bày ảo. 
 Trong phần kế tiếp nhóm nghiên cứu giới thiệu một số nghiên cứu liên quan. Nội dung thuật toán đề xuất được 
trình bày trong phần III. Cuối cùng là kết quả thử nghiệm. 
 II. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 
 Việc thể hiện chiếu sáng một đối tượng 3D, dù đặt trong ngữ cảnh ánh sáng thế nào, về bản chất cũng là một 
phần của việc mô phỏng đối tượng trong lĩnh vực thực tại ảo. Tuy nhiên, do đặt trong ngữ cảnh ánh sáng thực, tùy tình 
huống mà có thể phải thêm một số mở rộng khác, chẳng hạn như giả định trước hướng và cường độ ánh sáng thực hoặc 
thêm một số kỹ thuật xử lý ảnh hỗ trợ công việc đó. Trong nghiên cứu của mình, Strauss [1] chỉ ra rằng hướng và màu 
của nguồn sáng là hai thuộc tính quan trọng cần để mô phỏng hiệu ứng ánh sáng tương ứng. Hơn nữa, bằng thực 
nghiệm Slater, Usoh và Chrysanthou [2] đã chỉ ra rằng sự tồn tại của bóng hỗ trợ thông tin về không gian cho người sử 
dụng, hay Hoshang Kolivand, Mohd Shahrizal Sunar [13,14] cũng cho thấy việc xây dựng bóng cho đối tượng trong hệ 
thống AR là quan trọng. Do đó việc tập trung mô phỏng bóng cho đối tượng ảo dựa trên cơ sở xác định hướng nguồn 
sáng là một điểm mấu chốt để nâng cao chất lượng hay cụ thể hơn là tính chân thực của việc hiển thị đối tượng ảo 
trong hệ thống. 
 Riêng về việc phân tích nguồn sáng từ ảnh, cũng có nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để ước 
tính các điều kiện chiếu sáng thế giới thực. Một phương pháp là dùng một thiết bị dò ánh sáng. Thiết bị dò ánh sáng là 
388 MỘT KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HIỂN THỊ ĐỐI TƯỢNG GIẢ 3D 
một quả cầu được phủ chất liệu phản xạ ánh sáng để có thể thu nhận điều kiện chiếu sáng của môi trường xung quanh 
[3, 4, 11]. Do cường độ ánh sáng trong môi trường thường trải trên phổ rộng do đó thường sử dụng ảnh HDR để thu 
nhận hình ảnh từ thiết bị dò ánh sáng. Nói một cách tổng quan, thiết lập phần cứng cho mô phỏng bằng phương pháp 
này sử dụng hai camera riêng biệt [6, 7], một camera được sử dụng để quan sát thiết bị dò ánh sáng và camera còn lại 
được dùng để quan sát và theo vết vật đánh dấu. Công việc phải làm là thiết lập tương quan camera, thiết lập thiết bị dò 
ánh sáng đồng bộ với vật đánh dấu. Bên cạnh đó còn một tồn tại một vấn đề khác là vị trí của thiết bị dò ánh sáng thay 
đổi với camera do đó cần xác định và theo vết vị trí thiết bị dò ánh sáng. Khoanh vùng phạm vi thiết bị dò là một trong 
những giải pháp cho vấn đề này. Một tiếp cận xác định nguồn sáng khác được nhóm nghiên cứu của Stumpfel [5] dựa 
trên sử dụng ống kính fish-eye để trực tiếp xác định và định lượng nguồn sáng của môi trường xung quanh. Ảnh HDR 
được thu nhận bằng các hiệu chỉnh độ trập và kích thước ống kính của thiết bị chụp. Tuy nhiên, để thu nhận trong môi 
trường với điều kiện động thì cần mất thời gian, nghĩa là phương pháp này không thích hợp với thời gian thực. Phương 
pháp sử dụng ống kính fish-eye cũng đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu khác về mô phỏng [7]. Một phương 
pháp khác nữa là sử dụng phân tích bóng của đối tượng kết hợp với tính chất hình học để ước lượng hướng nguồn sáng 
[9, 10]; và tiếp cận theo hướng này cũng đã được nghiên cứu trong điều kiện ánh sáng ngoài trời [8]. Panagopoulos 
cùng với đồng nghiệp sử dụng phân phối Mises-Fisher [9] và trường Markov ngẫu nhiên [10] để mô hình hóa hướng 
ánh sáng từ bóng đối tượng trong ảnh đầu vào. Phương pháp và kết quả mô hình hóa chiếu sáng được cài đặt để mô 
phỏng bóng của đối tượng ảo trong môi trường thực, tuy nhiên, phương pháp này thường mất 3 tới 5 phút để xử lý ảnh 
do đó không thích hợp với ứng dụng yêu cầu thời gian thực. Madsen và Nielsen [8] sử dụng độ tương phản bằng cách 
so sánh độ sáng giữa vùng bóng và vùng không phải là bóng của bức ảnh ngoài trời để mô hình hóa cường độ sáng của 
bầu trời và mặt trời. 
 III. NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HIỂN THỊ ĐỐI TƯỢNG 
A. Các bước thực hiện 
 Với bài toán chèn đối tượng 3D vào trong môi trường thực, có phạm vi xác định, thuật toán cần thực hiện các 
bước chính như sau: 
 B1. Xác định hướng nguồn sáng trong môi trường có phạm vi xác định 
 B2. Lựa chọn đối tượng cần chèn vào môi trường 
 B3. Xây dựng bóng cho đối tượng theo hướng nguồn sáng xác định được ở B1 
 B4. Chèn đối tượng vào môi trường 
B. Thuật toán xác định hướng ánh sáng 
 Quá trình xác định hướng ánh sáng trong môi trường có phạm vi xác định được thực hiện như sau: 
 B1. Thu nhận dữ liệu hình ảnh từ môi trường 
 B2. Xác định vùng khối cầu có trong ảnh 
 B3. Xác định vùng chói sáng trong khối cầu 
 B4. Xây dựng pháp tuyến với khối cầu tại tâm của vùng chói sáng 
 B5. Xác định hướng của véc tơ phản xạ Vr 
 Hình 1. Mối quan hệ giữa khung nhìn và nguồn sáng 
 Dựa vào mối quan hệ giữa khung nhìn và nguồn sáng trong (Hình 1), chúng tôi đề xuất một phương pháp xác 
định hướng ánh sáng trong phạm vi xác định dựa trên quá trình phân tích tính chất phản xạ ánh sáng trên bề mặt vật 
thể. Để xác định được hướng của nguồn sáng ta cần xác định hướng của véc tơ phản xạ . Véc tơ phản xạ được tính 
dựa vào công thức (1) 
 ( ) (1) 
 B6. Xác định hướng nguồn sáng: Hướng nguồn sáng là hướng ngược lại với hướng của véc tơ phản xạ Vr. 
Trịnh Hiền Anh, Đỗ Năng Toàn, Hà Mạnh Toàn, Trịnh Xuân Hùng, Đỗ Văn Thiện, Phạm Bá Mấy 389 
 Input: Image I 
 Output: Hướng nguồn sáng trong ảnh I. 
 Procedure Light_direction_detection (I, Vlight) 
 Load I; // Đọc ảnh đầu vào I 
 HCT(Bc;R); 
 High_Light_Detect(); 
 Draw NormalLine (); 
 Vlight:= - Vr 
 Từ ảnh thu nhận được ta sử dụng Hough Circle Transform (HCT) để xác định được vị trí cũng như tâm và bán 
kính của hình cầu. Hình cầu xác định được là (Bc(x,y);R) 
 Hình 2. Điểm sáng chói (đánh dấu x) trong hình cầu 
 Tại hình cầu xác định được tiếp tục tiến hành tìm điểm sáng chói (ví dụ trong Hình 2). 
 Thuật toán xác định vùng chói sáng 
 Mô hình màu là một bộ * +| tương ứng là tâm và bán kính của vùng giá trị trên trục tương 
ứng kênh màu i, n là tổng hợp kênh màu. 
 Trong hình cầu xác định được từ bước trên, tiến hành phân nhóm các điểm để tìm kiếm vùng sáng chói. Xác 
định tâm của vùng sáng chói, dựng tiếp tuyến với hình cầu từ tâm của vùng sáng chói 
 Input: Ảnh I kích thước w*h và hình cầu Bc(x,y;R), tỉ lệ r 
 Output: Vùng sáng chói trên hình cầu Lc(x, y) 
 Các bước thực hiện 
 Procedure High_Light_Detect(); 
 Diện tích hình cầu Bc là Dt (tổng số điểm ảnh có trên hình cầu) 
 //Thuật toán ước lượng mô hình màu của hình cầu 
 Khởi tạo 
 C là màu trung bình của vùng ảnh hình cầu 
 L là mảng số thực có kích thước Dt 
 m= r *Dt 
 Repeat 
 Với mọi điểm thuộc hình cầu ta xác tính khoảng cách tới tâm màu và gán tương ứng vào L 
 Sắp xếp L tăng dần 
 C:= Trung bình của m điểm ảnh tương ứng với m giá trị đầu tiên trong L 
 until (C không đổi) 
 dùng m điểm ảnh tương ứng m giá trị đầu tiên trong ảnh L, tính các giá trị và tương ứng 
 // Thuật toán tách vùng chói 
 Khởi tạo mặt nạ M và tất cả các giá trị bằng 1 
 Với mỗi điểm ảnh P= {p1,p2,pn} thuộc hình cầu Bc 
 d:=0; 
390 MỘT KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HIỂN THỊ ĐỐI TƯỢNG GIẢ 3D 
 ( ) 
 ( ) 
 ( ) 
 ( ) 
 ( ( ) ) // vùng chói 
 //Điểm chói ( ) là tâm vùng chói 
 Procedure LightedCenter(); 
 M; //vùng chói 
 sumx:=0; 
 sumy:=0; 
 numpix:=0; 
 Với mỗi điểm (x,y) thuộc vùng chói M 
 sumx+=x; 
 sumy+=y; 
 numpix++; 
 } 
 } 
 Giá trị tìm được là tâm của vùng chói 
 Thuật toán xác định pháp tuyến 
 Input: Bc(x,y;R) và Lc(x, y) 
 Output: ⃗⃗⃗ ⃗ 
 Các bước thực hiện 
 Procedure Draw NormalLine (); 
 Giả sử gốc tọa độ trùng với tâm hình cầu 
 Tọa độ của điểm N thuộc véc tơ pháp tuyến được xác định như sau 
 ; 
 √( ) √ 
 | | √ 
 Sau khi xác định được véc tơ pháp tuyến VN ta dễ dàng xác định được hướng véc tơ phản xạ (Vr) theo công 
thức (1). Với Vray là hướng góc nhìn. Hướng của nguồn sáng là hướng ngược của véc tơ phản xạ. Vlight= -Vr 
 IV. THỰC NGHIỆM 
 Dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi chia làm hai pha: pha thứ nhất đơn thuần để xác định tính chính xác của thuật 
toán xác định hướng nguồn sáng, pha thứ hai thử nghiệm cho quá trình chèn đối tượng ảo trong môi trường có phạm vi 
xác định. 
Trịnh Hiền Anh, Đỗ Năng Toàn, Hà Mạnh Toàn, Trịnh Xuân Hùng, Đỗ Văn Thiện, Phạm Bá Mấy 391 
A. Thử nghiệm xác định hướng nguồn sáng 
 Xây dựng một khối cầu trong môi trường 3D với nguồn sáng được thiết lập. Hình ảnh của khối cầu được tạo 
lập trong môi trường làm dữ liệu đầu vào cho thuật toán xác định hướng nguồn sáng. Kết quả đối sánh giữa hướng 
nguồn sáng được xác định bằng thuật toán đề xuất và nguồn sáng được thiết lập trong môi trường được thể hiện trong 
như trong Hình 3. 
 Khối cầu có bán kính 2 đơn vị được thiết lập trong môi trường 3D với nguồn sáng đặt tại vị trí (3,8,0). Hình 
ảnh về khối cầu cùng nguồn sáng cung cấp trong môi trường được sử dụng làm đầu vào cho thuật toán xác định hướng 
nguồn sáng. Kết quả trả về là hướng ánh sáng xác định được từ ảnh. Thử nghiệm được tiến hành với 1,000 khối cầu có 
bán kính khác nhau với hướng nguồn sáng đa dạng. Kết quả thu nhận cho thấy, hướng nguồn sáng thu nhận được sau 
khi tiến hành thực hiện thuật toán có độ lệch 50. 
 Dữ liệu thử nghiệm cho thấy độ chính xác của thuật toán xác định hướng nguồn sáng đạt 98,7% 
 (a) Đối tượng hình cầu được xây (b) Đối sánh kết quả hướng nguồn sáng 
 dựng với nguồn sáng cho trước trong (mũi tên đứt nét là hướng nguồn sáng được 
 môi trường xác định bằng thuật toán) 
 Hình 3. Thử nghiệm xác định hướng nguồn sáng 
B. Thử nghiệm hiển thị đối tượng ảo trong môi trường thực với phạm vi xác định có sử dụng thuật toán xác định 
hướng nguồn sáng đề xuất 
 Pha thứ hai của quá trình thử nghiệm, chúng tôi tiến hành chèn một đối tượng ảo ba chiều vào trong môi trường 
thực. Một đối tượng ba chiều ảo được xây dựng và chèn vào trong một khu vực đã xác định trong một căn phòng đã 
cho. Trong phòng có một nguồn chiếu sáng thực, hướng của nguồn sáng được xác định bởi quả cầu (trong Hình 4). 
 Đối tượng ba chiều được xây dựng bằng một chương trình hỗ trợ tạo mô hình ba chiều, ở đây chúng tôi sử 
dụng 3DsMax. Đối tượng được xây dựng chỉ có hình dạng và texture. Tiến hành đặt đối tượng được xây dựng vào vị trí 
xác định trong phòng. Lúc này, từ thông tin về hướng nguồn sáng trong phòng được xác định bằng thuật toán đề xuất, 
bóng của đối tượng được tự động chèn. Quan sát trên Hình 4 ta thấy hướng bóng của đối tượng 3D được chèn vào môi 
trường cùng với hướng bóng đổ của quả cầu. 
 Hình 4. Đối tượng 3D được chèn vào hệ thống, bóng của đối tượng được đối sánh với bóng của quả cầu 
 V. KẾT LUẬN 
 Bài báo trình bày một kỹ thuật nâng cao chất lượng hiển thị đối tượng 3D dựa trên phương pháp phân tích tính 
chất phản xạ trên bề mặt vật thể. Dựa trên kết quả phân tích này chúng tôi tính được hướng nguồn sáng trong môi 
trường, làm cơ sở để xây dựng bóng cho đối tượng 3D khi đối tượng này được chèn vào trong hệ thống trưng bày ảo. 
392 MỘT KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HIỂN THỊ ĐỐI TƯỢNG GIẢ 3D 
Kỹ thuật đã được cài đặt thử nghiệm trong hệ thống trưng bày ảo với một nguồn sáng và đối tượng độc lập, trong đó, 
bóng của đối tượng 3D được chèn trong hệ thống được đối sánh với bóng của hình cầu trong hệ thống. 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] P. S. Strauss. (1990) A realistic lighting model for computer animators. IEEE Comput. Graph. Appl. 56-64. 
[2] M. Slater, M. Usoh, and Y. Chrysanthou. (1995) The influence of dynamic shadows on presence in immersive 
 virtual environments. Selected papers of the Eurographics workshops on Virtual environments ’95. 8-21. 
[3] E. Reinhard, G. Ward, S. Pattanaik, and P. Debevec. (2005) High Dynamic Range Imaging: Acquisition, Display, 
 and Image-Based Lighting. The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics. 
[4] P. Debevec. (2005) Image-based lighting. ACM SIGGRAPH 2005 Courses, SIGGRAPH ’05. 
[5] J. Stumpfel, A. Jones, A. Wenger, C. Tchou, T. Hawkins, and P. Debevec. (2006) Direct hdr capture of the sun 
 and sky. ACM SIGGRAPH 2006 Courses, SIGGRAPH ’06. 
[6] P. Supan and I. Stuppacher. (2006) Interactive image based lighting in augmented reality. 10th Central European 
 Seminar on Computer Graphics (CESCG 2006). 
[7] P. Supan, I. Stuppacher, and M. Haller. (2006) Image based shadowing in real-time augmented reality. IJVR. 1-7. 
[8] C. B. Madsen and M. Nielsen. (2008) Towards probe-less augmented reality - a position paper. 
 GRAPP. 255–261. 
[9] A. Panagopoulos, D. Samaras, and N. Paragios. (2009) Robust shadow and illumination estimation using a 
 mixture model. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 651–658. 
[10] A. Panagopoulos, C. Wang, D. Samaras, and N. Paragios. (2011) Illumination estimation and cast shadow 
 detection through a higher-order graphical model. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern 
 Recognition (CVPR). 
[11] Ibrahim Arief, Simon McCallum, and Jon Yngve Hardeberg. (2012) Realtime Estimation of Illumination 
 Direction for Augmented Reality on Mobile Devices. Color and Imaging Conference Final Program and 
 Proceedings. 111-116. 
[12] Hsin-Kai Wu, Silvia Wen-Yu Lee, Hsin-Yi Chang, and Jyh-Chong Liang. (2013) Current status, opportunities 
 and challenges of augmented reality in education. Computers & Education. 41-49. 
[13] Hoshang Kolivand, Mohd Shahrizal Sunar, (2014),Realistic Real-Time Outdoor Rendering in Augmented 
 Reality,1-14 
[14] Hoshang Kolivand, Mahyar Kolivand, Mohd Shahrzial Sunar, (2015), Interactive Virtual Shadows on Real 
 Objects in Augmented Reality, International Journal of Information Technology & Computer Science,74-80 
 A TECHNIQUE TO ENHANCE THE DISPLAY QUALITY IN 3D 
 ENVIRONMENT 
 Trinh Hien Anh, Do Nang Toan, Ha Manh Toan, Trinh Xuan Hung, Do Van Thien, Pham Ba May 
ABSTRACT— In the virtual reality system, inserting 3D objects which meet the demand of reality environment usually rise 
question. In these systems, 3D object should as real as possible. This paper uses object’s shadow to enhance the real for an object. 
We propose a method to detect the real light source direction, which is then supply information to build the shadow for an object. 
The light source direction is detected base on the object surface’s reflection and it is installed in a virtual exhibition. 
Keywords— Light detection, Shadow, VR, AR