深度神经网络改进的空间目标材质BRDF模型：高精度拟合与特性描述

本文主要探讨了基于深度神经网络的空间目标常用材质双向反射分布函数(BRDF)模型的问题。BRDF是描述光照在物体表面反射行为的重要物理量，但在传统经验模型和半经验模型中，它们往往难以准确地捕捉到材质的复杂散射特性，这导致了模型与实际测量数据之间的较大误差。为了改进这个问题，研究者利用深度学习的强大潜力，特别是深度神经网络(DNN)，构建了一个适用于具有不同散射特性的空间目标材料BRDF模型。 深度神经网络模型的核心在于其结构设计，该模型基于TensorFlow平台实现，采用了4个隐藏层，这有助于模型学习复杂的非线性关系。梯度下降算法中的AdaDelta方法被用来调整网络权重，以最小化损失函数，提高模型的性能。此外，Dropout技术被应用来防止过拟合，通过随机关闭一部分神经元，增强了模型的泛化能力。 在实施过程中，研究者从大量材质测量数据中随机抽样一部分作为训练样本，通过训练使模型能够将BRDF与入射天顶角、反射天顶角和观测方位角这三个关键参数建立起精确的映射关系。实验结果显示，相比于传统的经验模型，深度神经网络BRDF模型在描述空间目标材质的散射特性方面表现出显著的优势，具有更小的拟合误差。 总结来说，本文提出的深度神经网络BRDF模型为解决空间目标材料的散射特性建模提供了一种创新的方法，它通过深度学习的技术手段克服了传统模型的局限，提高了模型的精度和适用性。这对于在虚拟现实、游戏开发、遥感成像等领域中的光线追踪和渲染应用具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化模型结构，以及如何更好地处理大规模和高维度的材质数据，以提升BRDF模型的性能和效率。