可穿戴计算设备是可直接穿在用户身上或佩戴到用户的衣物或配件的一种便携式设备。可穿戴计算设备具有多种实现形式，例如眼镜和头盔之类的头戴式设备，手表和手环之类的手戴式设备，鞋和袜之类的腿戴式设备，以及智能服装、书包、拐杖、配饰等其他形式。可穿戴计算设备可以通过硬件和软件支持以及数据交互、云端交互来提供多种功能，正在越来越多地影响着人们的工作、生活、学习等。以头戴式设备为例，其通过将虚拟和现实结合起来，能够为用户提供更佳的互动性。具体而言，用户可以容易地在现实场景中辨别出虚拟对象并该对象发送指令，从而使得该对象根据该指令完成相应操作。利用此类头戴式设备，用户可以通过手势在游戏中进行操作、模拟实景会议、进行3d建模等，从而有效提高了用户交互体验。技术实现要素：然而，传统的可穿戴计算设备在呈现虚拟对象时通常根据预先定义的光照条件来进行。因此，无论该对象实际所处环境如何，传统的可穿戴计算设备都采用同样的光照条件来呈现该对象，从而导致用户无法感受到现实世界中的真实光照条件。为了解决上述和潜在的问题，本公开的实施例提供了改进的混合现实对象呈现方法和设备。根据本公开的实施例，可穿戴计算设备在呈现对象的过程中考虑了真实世界的光照条件，从而提高了所呈现的对象的真实感。具体而言，可穿戴计算设备获取待呈现的对象的环境光照信息，并基于该环境光照信息向用户呈现该对象。这里所称的环境光照信息包括与该对象所处的环境的多个方向的光强度有关的信息。以此方式，可穿戴计算设备对于对象的呈现将更加真实、准确。用户因此能够具有更佳的交互体验。提供
发明内容部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
发明内容部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。附图说明结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：图1示出了其中可以实施本公开的一个或多个实施例的可穿戴计算设备100的框图；图2示出了根据本公开的实施例的用于呈现对象的方法200的流程图；图3示出了根据本公开的实施例的用于获取环境光照信息的方法300的流程图；图4示出了根据本公开的实施例的用于基于环境光照信息来呈现对象的方法400的流程图；图5a和图5b分别示出了根据本公开的实施例的环境光照信息与初始光照图的示意图；以及图6a和图6b分别示出了根据现有技术所呈现的对象和根据本公开的实施例所呈现的对象的示意图。在所有附图中，相同或相似参考数字表示相同或相似元素。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。本公开使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。传统上，可穿戴计算设备在混合现实中采用的是固定光照条件，其仅能够为对象的呈现提供固定不变的预设参数。当用户处于不同的真实环境中时，传统的可穿戴计算设备所呈现的虚拟对象是完全相同的，并不随环境的光照条件不同而变化。因此，用户无法感受到真实环境对于所呈现的对象的影响，降低了用户体验。为此，本公开提出了改进的混合现实对象呈现方法和设备，其获取待呈现的对象的环境光照信息并基于该环境光照信息向用户呈现该对象。这里所称的环境光照信息包括与该对象所处的环境的多个方向的光强度有关的信息。通过这种方式，本公开的实施例的方法和设备可以将环境光照因素应用于对象的呈现过程，从而能够更加真实和准确地为用户呈现对象，有效提高了用户体验。以下参考图1至图6来说明本公开的基本原理和若干示例实现方式。图1示出了其中可以实施本公开的实施例的可穿戴计算设备100的框图。眼镜和头盔应当理解，图1所示出的可穿戴计算设备100仅仅是示例性的，而不应当构成对本文所描述的实施例的功能和范围的任何限制。可穿戴计算设备100可以用于实施本公开的实施例的对象呈现过程，并且可以实现为用户101可以佩戴的智能眼镜、智能头盔、智能耳机等多种形式。可以通过相机104获取与对象106当前所处环境103的光照情况有关的环境光照信息105，并基于该环境光照信息105来向用户101呈现对象106。可穿戴计算设备100还可以根据所要呈现的对象的不同而调整获取环境光照信息所需的曝光参数。另外，可穿戴计算设备100可以快速地利用环境光照信息105来呈现对象。可穿戴计算设备100的组件可以包括但不限于一个或多个处理器或处理单元110、存储120、一个或多个输入设备130以及一个或多个输出设备140。处理单元110可以是实际或虚拟处理器并且能够根据存储120中所存储的程序来执行各种处理。在多处理器系统中，多个处理单元并行执行计算机可执行指令，以提高可穿戴计算设备100的并行处理能力。可穿戴计算设备100通常包括多个计算机存储介质。这样的介质可以是可穿戴计算设备100可访问的任何可以获得的介质，包括但不限于易失性和非易失性介质、可拆卸和不可拆卸介质。存储120可以是易失性存储器(例如寄存器、高速缓存、随机访问存储器(ram))、非易失性存储器(例如，只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、闪存)或它们的某种组合。存储120也可以是可拆卸或不可拆卸的介质，并且可以包括机器可读介质，诸如闪存驱动、磁盘或者任何其他介质，其可以能够用于存储信息和/或数据并且可以在可穿戴计算设备100内被访问。可穿戴计算设备100可以进一步包括另外的可拆卸/不可拆卸、易失性/非易失性存储介质。尽管未在图1中示出，可以提供用于从可拆卸、非易失性磁盘进行读取或写入的磁盘驱动和用于从可拆卸、非易失性光盘进行读取或写入的光盘驱动。在这些情况中，每个驱动可以由一个或多个数据介质接口被连接至总线(未示出)。存储器120可以包括一个或多个程序产品122，其具有一个或多个程序模块集合，这些程序模块被配置为执行本文所描述的各种实施例的功能。输入设备130可以是一个或多个各种输入设备，例如鼠标、键盘、追踪球、语音输入设备等。输出设备140可以是一个或多个输出设备，例如显示器、扬声器、打印机等。如图1所示，相机104获取待呈现的对象106所处环境103的图像并提供给可穿戴计算设备100的输入设备130。可穿戴计算设备100根据所接收的环境103的图像来获取环境光照信息，并基于该环境光照信息来呈现对象106，从而使得用户101能够看到具有环境光照效果的对象106。应当理解，对象106可以以任意适当的形式来展示，图1中所示的形式仅仅是示例性的，无意限制本公开的范围。以下更详细地描述了关于考虑环境光照情况的对象呈现方法和设备的若干示例实施例。图2示出了根据本公开的实施例的用于呈现对象的方法200的流程图。应当理解，方法200可以由参考图1所描述的处理单元110执行。在210，获取待呈现的对象的环境光照信息。环境光照信息包括与对象106所处的环境103的多个方向的光强度有关的信息。根据本公开的实施例，用户101、可穿戴计算设备100和对象106均处于同一环境103中，因此对象106所处的环境103也即用户101和/或可穿戴计算设备100所处的环境。环境光照信息可以通过多种方式来获取。在一些实施例中，可穿戴计算设备100接收与可穿戴计算设备100可操作地通信的相机104所捕获的对象106所处的环境103的图像。相机104可以是普通相机，例如通常的数码摄像机、智能电话、平板电脑所带的相机，也可以是能够捕获全景图像的全景相机，例如理光thetas等。全景图像是对象106所在的环境103的360图像，能够提供与环境103的各个方向的光照更充分的信息，更有利于可穿戴计算设备100获取全面的环境光照信息。应当理解，上述全景相机或普通相机的示例仅仅是为了讨论的目的，其并非是限制性的，无意以任何方式限制本公开的范围。本领域技术人员可以采用任何其他可用设备来获取捕获环境103的图像。根据本公开的实施例，相机104与可穿戴计算设备100可操作地通信。在一个实施例中，相机104与可穿戴计算设备100相分离地布置。相机104可以被布置在可穿戴计算设备100的相对固定位置，例如可穿戴计算设备100正前方预定距离的位置。相机104可以经由通信网络(例如wifi、蓝牙等)与可穿戴计算设备100连接，并将所获取的图像以视频流的形式传送给可穿戴计算设备100。可替代地，在另一实施例中，相机104可以集成在可穿戴计算设备100中，从而可以根据佩戴可穿戴计算设备100的用户101的运动而改变位置。以此方式，能够保证相机104所捕获的场景与用户101所在位置保持一致，由此可以获取与环境光照更加匹配的光照效果。在从相机104接收到环境103的图像后，可穿戴计算设备100可以将该图像存储于临时图像缓存中并基于该图像来获取环境光照信息。在本公开的实施例中，可穿戴计算设备100可以直接将图像作为环境光照信息，或者将该图像的一部分作为环境光照信息。例如，可以将图像中与光照无关或关联性较低的部分去除，从而降低数据处理负载并提高处理速度。在一些实施例中，当要呈现的对象不同时，由于对象的材质和/或反光属性的不同，可穿戴计算设备100可以调整相机104的捕获环境103的曝光时间，从而提供与对象更加匹配的环境光照信息。在一个实施例中，响应于检测到所要呈现的对象106不同于先前所呈现的对象，可穿戴计算设备100确定与对象106相关联的曝光补偿参数，并将该曝光补偿参数提供给相机104。以此方式，相机104可以基于该曝光补偿参数来调整用以捕获环境103的图像所采用的曝光时间，从而能够提供更适用于对象106的图像。有关环境光照信息的获取过程将在以下结合图3进行详细描述。在220，基于环境光照信息向用户呈现对象。根据本公开的实施例，可穿戴计算设备100可以基于环境光照信息来生成与对象相关联的初始光照图。例如，可以将环境光照信息转换为立方图(cubemap)来作为初始光照图。接着，可穿戴计算设备100对初始光照图进行降采样，例如，以预定义的分辨率缩减因子迭代地对初始光照图中的像素进行平均，从而生成具有不同分辨率的降采样光照图集合。然后，可穿戴计算设备100可以基于降采样光照图集合来确定对象106的外观以呈现给所述用户101。在本公开的实施例中，对象106的外观可以由多个点组成。可穿戴计算设备100可以利用降采样光照图集合来确定对象106上的多个点的漫反射(diffusereflectance)强度和高光反射(specularreflectance)强度。然后，可以基于这些点的漫反射强度和高光反射强度来确定对象106的外观。有关基于环境光照信息向用户呈现对象的过程将在以下结合图4进行详细描述。以这种方式，可以向用户101更加真实地提供对象106在当前环境下的外观，从而增强了用户101的真实感，有效提高了用户体验。现在结合图3更详细地描述关于根据本公开的环境光照信息获取方法的实施例。图3示出了根据本公开的实施例的用于获取环境光照信息的方法300的流程图。应当理解，方法300可以由参考图1所描述的处理单元110执行，并且可以认为是方法200中的210一种具体实施方式。还应当理解，方法300仅仅是示例性的而不是限制性的，方法300中的各个操作可以适当的增减，也可以按其他任何适当的顺序执行。在310，响应于检测到对象不同于先前呈现的对象，确定与对象相关联的曝光补偿参数。在一些实施例中，相机104可以例被预先设置为采用自动曝光(autoexposure)模式进行工作。例如，可以由生产商对相机104的曝光模式进行出厂设置，也可由可穿戴计算设备100通过通信网络发送指令来设置相机的曝光模式。在自动曝光模式下，相机104可以根据当前环境亮度自动设置合适的曝光时间(exposure)来进行图像捕获，从而得到曝光度适当的图像数据。当可穿戴计算设备100检测到当前所要呈现的对象106(例如，猫)不同于先前所呈现的对象(例如，鱼)，则可以根据所要呈现的对象的反射率的不同来向相机104发送指令以设置不同的曝光补偿(exposurecompensation)参数。以此方式，相机104可以在自动曝光基础上进一步对曝光时间进行调整。在一个实施例中，曝光补偿参数(以下表示为“c”)可以如下计算：c＝log2ravg，(1)其中ravg表示对象表面的平均反射率，其例如可以如下计算：其中ρs(x)和ρd(x)分别为对象表面第x点的高光反射系数和漫反射系数，n是对象表面的点的总数，1≤x≤n。对于一个给定对象而言，这些系数可以是与该对象相关联地预先设置的，从而曝光补偿参数c可以根据特定对象的相应反射系数来计算得到。在320，将曝光补偿参数提供给相机。当相机104接收到曝光补偿参数c时，可以根据下式计算实际曝光时间(表示为eactual)：eactual＝e*2c，(3)其中e表示相机104在自动曝光设置下所计算出的曝光时间。举例而言，如果曝光补偿参数c为-1.0，则实际曝光时间eactual为自动曝光设置下所计算出的曝光时间e的一半。如果曝光补偿参数c是+1.0，则eactual为e的2倍。然后，相机104上述计算出的实际曝光时间eactual来捕获所述对象当前所处的环境的图像，并将该图像提供给可穿戴计算设备100。以这种方式，可以有效提高针对不同对象而捕获的环境图像的质量在330，可穿戴计算设备100接收与可穿戴计算设备可操作地通信的相机所捕获的环境103的图像。在340，基于图像来获取环境光照信息。在一些实施例中，可穿戴计算设备100可以将该图像存储于临时图像缓存中，并将该图像的全部或部分作为环境光照信息使用。根据本申请的实施例，环境光照信息可以实现为图像、视频或其他任何适当格式的文件。应当理解，在此以图像形式来描述的环境光照信息仅仅是示例性的，无意限制本公开的范围。现在结合图4更详细地描述关于根据本公开的对象呈现方法的实施例。图4示出了根据本公开的实施例的用于基于环境光照信息来呈现对象的方法400的流程图。应当理解，方法400可以由参考图1所描述的处理单元110执行，并且可以认为是方法200中的框220的一种示例实施方式。还应当理解，方法400仅仅是示例性的而不是限制性的，方法400中的各个操作可以适当的增减，也可以按其他任何适当的顺序执行。在410，基于环境光照信息来生成与对象相关联的初始光照图。在一些实施例中，可以将环境光照信息直接作为初始光照图。举例而言，如果使用全景相机104来捕获环境的光照情况(也称为“光照环境”)，则全景相机104发送给可穿戴计算设备100的全景图像可以具有经纬图(latitude/longitudemap)的形式。也即，将四周环绕的景象切开并平铺成一个图像。在将该全景图像用作环境光照信息的情况下，则初始光照图可以是上述经纬图形式的全景图像。图5a示出了根据本公开的实施例的环境光照信息的示意图。作为替代，在一些实施例中，也可以将环境光照信息转换为立体图，例如立方图、镜面球等，来作为初始光照图。这种转换过程可以通过预先定义的重新映射操作来完成。以立方图为例，其采用一个六面的立方体表示四周的光照环境，有利于可穿戴计算设备100的图形处理器(gpu)对对象106进行更为高效的呈现。图5b示出了根据本公开的实施例的采用立方图形式的初始光照图的示意图。在420，对初始光照图进行降采样，以生成具有不同分辨率的降采样光照图集合。传统的降采样方法通常通过对立方图(以下也称为“光照立方图”)进行预卷积的方式对立方图形式的光照环境下的对象进行快速呈现。具体而言，给定一个光照立方图，传统方法会事先将该光照立方图与不同粗糙度的反射函数进行卷积操作，来生成表示不同粗糙度情况下光照反射效果的预卷积光照立方图，这样在呈现时只需要根据当前对象的粗糙度从对应的预卷积光照立方图上取值即可。上述预卷积可以通过多种方式来实现，例如：其中ωi代表光照立方图上的第i个像素的位置，同时也唯一确定了空间中的一个方向。m是光照立方图上的像素的总数，1≤i≤m。应当理解，光照立方图上每个像素位置都与空间中一个方向相关联。l(ωi)即为光照立方图上ωi位置上的像素值。ωo表示预卷积立方图上的一个像素位置，b(γ,ωn,ωo,ωi)用来描述对象反射属性的反射函数，ωn表示反射函数定义的坐标系正半球朝向。在一个例子中，假设ωn＝ωo，则b(γ,ωn,ωo,ωi)可简写作b(γ,ωo,ωi)，其中γ是表示对象表面粗糙程度的粗糙度(roughness)系数。可以看到，预卷积立方图上的一个像素i(ωo)是光照立方图上的所有像素的加权求和，各点权值为b(γ,ωo,ωi)，计算量非常大。传统方案中由于光照立方图是事先给定的，所以该步骤通常在程序运行前离线计算完成。如果光照立方图是根据相机104实时采集的图像(每秒钟更新10-20次)所得到的，则每次更新光照立方图时都需要重新计算预卷积立方图，由此带来巨大的计算开销。为了解决上述问题，本公开的实施例提出了简化的方案来解决上述计算开销过大的问题。对于一个给定的光照立方图，可以快速生成完整的降采样光照图集合，例如mip-mapchain。该降采样光照图集合由不同分辨率的光照立方图组成，是对光照立方图在不同分辨率下的近似表示。根据本公开的降采样方案可以通过多种方式来实现。在一些实施例中，可以通过对上一层光照图的相应位置的预定数目(例如4个)的像素直接求和平均来实现。例如，如果将初始光照图的分辨率认为是第一层光照图分辨率，该分辨率为n1*n1*6(6个面，每个面分辨率n1*n1)，那么第k层光照图分辨率nk为：在上述示例中，第k层光照图的像素值ik(ωo)与第一层光照图像素值i1(ωi)的关系如下：第k层光照图的像素值与第k-1层光照图的像素值的关系如下：其中a1(ωo)为第k层ωo像素在第一层ωi像素的投影。举例而言，假设第一层分辨率为256*256，降采样光照图集合中的光照图以2为倍数逐层缩减分辨率，那么第二层分辨率为128*128，第二层光照图的每个像素代表了第一层光照图相应位置上的4个像素，即a1(ωo)包含4个像素。按照上述公式，像素值也为这4个像素的求和平均。以这种方式，第三层光照图的每个像素对应于第一层光照图相应位置上的16个像素，像素值为第一层光照图的16个像素的求和平均。同时，第三层光照图的每个像素对应于第二层光照图上相应位置的4个像素，像素值为第二层光照图的4个像素的求和平均。由此，降采样光照图集合中的每一层光照图都由上一层光照图降采样获得。所得到的降采样光照图集合包括不同分辨率的光照立方图，也可以认为是具有不同模糊程度的光照立方图，其分别可以用于替代传统方案所使用的光照预卷积立方图。本公开的上述实施例可以利用快速完成降采样过程，无需昂贵的硬件设备也可以超过实时处理的速度完成。附加地，在一些实施例中，对于每层立方图，可以确定其所对应的粗糙度系数，以用于对象106的表面的点的高光反射计算。例如，对于第k层立方图，可以通过求解如下问题获得其对应的粗糙度：其中：其中ωi表示第一层上的像素位置。由于该问题与ωo具体位置无关，因此在求解时可以设置ωo为空间方向(0,0,1)在第k层立方图上对应的像素位置。通过求解式(9)，可以确定第k层(假设降采样光照图集合包括k层立方图)光照图所对应的粗糙度系数γ，记为γk，其中k<k。应当理解，由于上述求解只与对象的反射函数b相关，与具体的光照环境无关，因此粗糙度系数可以预先通过离线计算完成。在一个实施例中，可以利用如下表1来存储每层立方图与其粗糙度系数的对应关系。表1立方图层数粗糙度系数1γ12γ2…………kγk…………kγk在可穿戴计算设备100实时处理时，可以直接从表1中查找与每层光照图所对应的粗糙度系数。以这种方式，可以进一步提高处理速度，改善用户体验。仍然参考图4，在430，基于降采样光照图集合来确定对象的外观以呈现给用户。对于对象表面的每个点，其最终的外观(i)可以基于漫反射强度(id)和高光反射强度(is)来确定。在一种实施例中，i＝id+is。(10)对于用户101而言，对象的外观例如包括对象上一个或多个点的颜色。因此，在本公开的实施例中，漫反射强度也称为漫反射颜色，高光反射强度也称为高光反射颜色。以下通过本公开的进一步的实施例来描述漫反射强度和高光反射强度的计算过程。在一些实施例中，在计算漫反射强度时，可以利用降采样光照图集合中的最低分辨率的层级来近似表示周围的光照环境。最低层级的分辨率为1*1*6，即具有6个面，每个面只有一个像素，分别表示周围环境6个方向的平均光照亮度。如果使用这6个方向光来近似表示当前的光照条件，则对于对象表面上的任意一点x，其漫反射强度id(x)可以如下计算：其中ω为光照方向，即上下左右前后6个方向，l(ω)为对应方向上光照里放图的像素值，ωn(x)为x点的表面法线方向，ωn(x)·ω表示法线与光照方向的内积。在一些实施例中，在计算高光反射强度时，对于对象表面任意一点x，可以根据其表面粗糙度系数γ(x)来确定其相对应的降采样光照图集合中的光照图层级。具体而言，由于从第一层开始逐渐往下，各层对应的粗糙度系数单调递增，所以可以首先找到第一个比γ(x)大的粗糙度系数γk，其中γ(x)位于γk-1和γk之间。然后，可以根据用户视线方向ωv(x)以及对象表面法线方向ωn(x)，计算出镜面反射方向ωr(x)。在第k层和k-1层的光照图上采样其ωr(x)方向对应的像素值，记为lk(ωr(x))和lk-1(ωr(x))。然后，可以通过以下方式计算高光反射强度is(x)：其中l(ωr(x))由lk(ωr(x))和lk-1(ωr(x))插值而得到，例如可以通过下式计算：l(ωr(x))＝(1-f)lk-1(ωr(x))+flk(ωr(x))，(13)其中插值系数为：应当理解，以上漫反射强度和高光反射强度的计算示例仅仅是说明性的，而不是限制性的。在根据本公开的另一些实施例中，漫反射强度和高光反射强度的可以通过其他适当的计算公式来得到。根据本公开的实施例，可穿戴计算设备100获取环境光照信息，并基于该环境光照信息向用户呈现对象。因此，可穿戴计算设备100在呈现对象106的过程中考虑了真实世界的光照条件，从而有效提高了所呈现的对象的真实感，增强了用户体验。图6a和图6b分别示出了根据现有技术所呈现的对象和根据本公开的实施例所呈现的对象。可以看到，相对于如图6a所示的现有技术所呈现的对象，图6b中根据本公开的实施例所呈现的对象更具有环境光照的效果，使用户更具有真实感。这将显著提升用户体验以及用户交互的准确性。本文中所描述的方法和功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。例如但不限于，可以使用的硬件逻辑组件的示意性类型包括现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑器件(cpld)等。用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。在本公开内容的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实现的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。以下列出了本公开的一些示例实现方式。本公开的实施例包括一种计算机实现的方法。该方法包括：获取待呈现的对象的环境光照信息，所述环境光照信息包括与所述对象所处的环境的多个方向的光强度有关的信息；以及基于所述环境光照信息向用户呈现所述对象。在一些实施例中，获取待呈现的对象的环境光照信息包括：接收与所述可穿戴计算设备可操作地通信的相机所捕获的所述对象所处的所述环境的图像；以及基于所述图像来获取所述环境光照信息。在一些实施例中，获取待呈现的对象的环境光照信息还包括：响应于检测到所述对象不同于先前呈现的对象，确定与所述对象相关联的曝光补偿参数；以及将所述曝光补偿参数提供给所述相机，以使得所述相机基于所述曝光补偿参数来调整用以捕获所述对象当前所处的环境的图像所采用的曝光时间。在一些实施例中，所述图像是对象所处的环境的全景图像。在一些实施例中，基于所述环境光照信息向用户呈现所述对象包括：基于所述环境光照信息来生成与所述对象相关联的初始光照图；对所述初始光照图进行降采样，以生成具有不同分辨率的降采样光照图集合；以及基于所述降采样光照图集合来呈现所述对象。在一些实施例中，基于所述环境光照信息来生成与所述对象相关联的初始光照图包括：将所述环境光照信息转换为立方图以作为所述初始光照图。在一些实施例中，对所述初始光照图进行降采样包括：以预定义的分辨率缩减因子迭代地对所述初始光照图中的像素进行平均，以得到所述降采样光照图集合中的各个降采样光照图。在一些实施例中，基于所述降采样光照图集合来呈现所述对象包括：利用所述降采样光照图集合来确定所述对象上的点的漫反射强度和高光反射强度；以及基于所述漫反射强度和所述高光反射强度来呈现所述对象。本公开的实施例包括一种可穿戴计算设备，包括：处理单元；存储器，耦合至所述处理单元并且存储有指令，所述指令在由所述处理单元执行时执行以下动作：获取待呈现的对象的环境光照信息，所述环境光照信息包括与所述对象所处的环境的多个方向的光强度有关的信息；以及基于所述环境光照信息向用户呈现所述对象。在一些实施例中，获取待呈现的对象的环境光照信息包括：接收与所述可穿戴计算设备可操作地通信的相机所捕获的所述对象所处的所述环境的图像；以及基于所述图像来获取所述环境光照信息。在一些实施例中，获取待呈现的对象的环境光照信息还包括：响应于检测到所述对象不同于先前呈现的对象，确定与所述对象相关联的曝光补偿参数；以及将所述曝光补偿参数提供给所述相机，以使得所述相机基于所述曝光补偿参数来调整用以捕获所述对象当前所处的环境的图像所采用的曝光时间。在一些实施例中，所述图像是对象所处的环境的全景图像。在一些实施例中，基于所述环境光照信息向用户呈现所述对象包括：基于所述环境光照信息来生成与所述对象相关联的初始光照图；对所述初始光照图进行降采样，以生成具有不同分辨率的降采样光照图集合；以及基于所述降采样光照图集合来呈现所述对象。在一些实施例中，基于所述环境光照信息来生成与所述对象相关联的初始光照图包括：将所述环境光照信息转换为立方图以作为所述初始光照图。在一些实施例中，对所述初始光照图进行降采样包括：以预定义的分辨率缩减因子迭代地对所述初始光照图中的像素进行平均，以得到所述降采样光照图集合中的各个降采样光照图。在一些实施例中，基于所述降采样光照图集合来呈现所述对象包括：利用所述降采样光照图集合来确定所述对象上的点的漫反射强度和高光反射强度；以及基于所述漫反射强度和所述高光反射强度来呈现所述对象。本公开的实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被存储在非瞬态计算机存储介质中并且包括机器可执行指令，所述机器可执行指令在可穿戴计算设备中运行时使得所述设备：获取待呈现的对象的环境光照信息，所述环境光照信息包括与所述对象所处的环境的多个方向的光强度有关的信息；以及基于所述环境光照信息向用户呈现所述对象。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：接收与所述可穿戴计算设备可操作地通信的相机所捕获的所述对象所处的所述环境的图像；以及基于所述图像来获取所述环境光照信息。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：响应于检测到所述对象不同于先前呈现的对象，确定与所述对象相关联的曝光补偿参数；以及将所述曝光补偿参数提供给所述相机，以使得所述相机基于所述曝光补偿参数来调整用以捕获所述对象当前所处的环境的图像所采用的曝光时间。在一些实施例中，所述图像是对象所处的环境的全景图像。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：基于所述环境光照信息来生成与所述对象相关联的初始光照图；对所述初始光照图进行降采样，以生成具有不同分辨率的降采样光照图集合；以及基于所述降采样光照图集合来呈现所述对象。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：将所述环境光照信息转换为立方图以作为所述初始光照图。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：以预定义的分辨率缩减因子迭代地对所述初始光照图中的像素进行平均，以得到所述降采样光照图集合中的各个降采样光照图。在一些实施例中，所述机器可执行指令在设备中运行时还使得所述设备：利用所述降采样光照图集合来确定所述对象上的点的漫反射强度和高光反射强度；以及基于所述漫反射强度和所述高光反射强度来呈现所述对象。尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本公开，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。当前第1页12