買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115512036B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202211190853.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T15/50；該發(fā)明授權(quán)一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法是由章國鋒;鮑虎軍;陳碩;葉偉才設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法。本發(fā)明采用本征神經(jīng)輻射場的表示方法IntrinsicNeRF，第一次將本征圖像分解技術(shù)引入神經(jīng)渲染方法NeRF中,可以處理規(guī)模不受限制的場景。為了應(yīng)對(duì)本征分解這一欠約束的逆向問題的挑戰(zhàn),本發(fā)明采用距離感知點(diǎn)采樣方法和迭代聚類優(yōu)化方法，引入傳統(tǒng)本征分解先驗(yàn)對(duì)IntrinsicNeRF進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練,從而獲得時(shí)空一致的本征分解結(jié)果。為了防止較大場景中不同物體相似的反射率被錯(cuò)誤的聚類到一起，本發(fā)明采用基于語義信息的層次聚類方法。本發(fā)明能夠?qū)σ曨l場景進(jìn)行實(shí)時(shí)顏色編輯、材質(zhì)編輯和光照變化。BlenderObjects和ReplicaScene實(shí)驗(yàn)表明，IntrinsicNeRF可以獲得一致的本征分解結(jié)果和高保真的新穎視圖合成。

本發(fā)明授權(quán)一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于本征神經(jīng)輻射場的可編輯新穎視圖合成方法，其特征在于，包括如下步驟： S1:構(gòu)造本征神經(jīng)輻射場 所述的本征神經(jīng)輻射場為使用多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)表示的本征神經(jīng)輻射場，所述的S1中的MLP網(wǎng)絡(luò)以空間點(diǎn)坐標(biāo)和視角方向?yàn)檩斎耄敵鲶w密度、該點(diǎn)的語義標(biāo)簽、反射率值R、光照S、以及一個(gè)與視角相關(guān)的殘差項(xiàng)Re；其中R、S、Re就是該點(diǎn)的本征分解結(jié)果；通過本征分解模型I＝R×S+Re能夠計(jì)算出該點(diǎn)的RGB顏色值，并通過體渲染的方式能夠構(gòu)造出新視角下的圖像； S2：無監(jiān)督先驗(yàn)引導(dǎo) 把無監(jiān)督的先驗(yàn)信息引入多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)，所述的無監(jiān)督的先驗(yàn)信息包括色度先驗(yàn)、反射率稀疏性先驗(yàn)、光照平滑先驗(yàn)、殘差約束、亮度先驗(yàn)； S3：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模，對(duì)于物體級(jí)別的數(shù)據(jù)，選擇適用于物體級(jí)別的反射率自適應(yīng)迭代聚類，對(duì)于場景級(jí)別的數(shù)據(jù)，選擇適用于場景級(jí)別的反射率層次聚類；通過聚類得到一個(gè)預(yù)測的稀疏反射率結(jié)果，根據(jù)預(yù)測結(jié)果與真實(shí)的稀疏反射率結(jié)果構(gòu)造反射率聚類損失； 所述的適用于物體級(jí)別的反射率自適應(yīng)迭代聚類為：對(duì)物體級(jí)別的數(shù)據(jù)，構(gòu)造了一個(gè)會(huì)隨著訓(xùn)練過程不斷更新的聚類運(yùn)算G； 對(duì)于一組相近的反射率顏色r，運(yùn)算G會(huì)將這些顏色映射到同一個(gè)目標(biāo)反射率值Gr，在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中使得網(wǎng)絡(luò)輸出的相近的反射率值逐漸靠攏，使得最終場景內(nèi)的反射率值更為稀疏，得到更好的本征分解結(jié)果； 聯(lián)合優(yōu)化顏色損失、語義損失、本征分解無監(jiān)督先驗(yàn)相關(guān)的損失以及反射率聚類損失，來對(duì)多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后，給定三維空間點(diǎn)和相機(jī)方向，多層感知機(jī)MLP網(wǎng)絡(luò)輸出該點(diǎn)的反射率，陰影和殘差項(xiàng)，并最終合成新穎的視圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。