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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請的專利基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119417972B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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)?專利號為：202510013815.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T15/55；該發(fā)明授權(quán)基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法是由黃章進(jìn);畢浩宇;吳建輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法，包括如下步驟：S1、構(gòu)建給定場景的多視角數(shù)據(jù)集，生成初始點(diǎn)云；S2、基于所述初始點(diǎn)云，從所有輸入像素中提取具有代表性的顏色集合，生成調(diào)色板并作為初始設(shè)置；S3、利用所述調(diào)色板和高斯?jié)姙R算法渲染多視角結(jié)果圖片，計(jì)算損失函數(shù)，通過反向傳播優(yōu)化參數(shù)，生成優(yōu)化后的高斯輻射場；S4、基于優(yōu)化后的高斯輻射場和用戶修改的調(diào)色板顏色，重新渲染場景并生成重著色結(jié)果。本發(fā)明結(jié)合高斯?jié)姙R算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)三維場景高效重著色優(yōu)化，具備編輯直觀、光照表達(dá)精準(zhǔn)及渲染真實(shí)的優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于高斯?jié)姙R與深度學(xué)習(xí)的三維場景重著色優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、構(gòu)建給定場景的多視角數(shù)據(jù)集，生成初始點(diǎn)云；S2、基于所述初始點(diǎn)云，從所有輸入像素中提取具有代表性的顏色集合，生成調(diào)色板并作為初始設(shè)置；S3、利用所述調(diào)色板和高斯?jié)姙R算法渲染多視角結(jié)果圖片，計(jì)算損失函數(shù)，通過反向傳播優(yōu)化參數(shù)，生成優(yōu)化后的高斯輻射場；S4、基于優(yōu)化后的高斯輻射場和用戶修改的調(diào)色板顏色，重新渲染場景并生成重著色結(jié)果；所述S3具體包括：S31、定義高斯核的表達(dá)形式： ；其中，表示高斯核，x表示三維場景中的位置，表示高斯核的中心位置，表示高斯核的協(xié)方差矩陣；S32、利用高斯核的光柵化渲染公式生成像素顏色值： ；其中，表示二維像素位置的顏色值，表示第i個(gè)高斯核的顏色值，表示第i個(gè)高斯核的透明度，表示第j個(gè)高斯核的透明度，表示第i個(gè)高斯核在二維像素位置的貢獻(xiàn)值，表示第j個(gè)高斯核在二維像素位置的貢獻(xiàn)值，N表示所有高斯核的集合；S33、將各個(gè)高斯核的視線方向向量作為多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出一組基函數(shù)用于表示調(diào)色板顏色的各向異性偏移： ；其中，表示偏移函數(shù)，d表示視線方向，表示調(diào)色板顏色在CIELAB色彩空間中L維度上的偏移值： ；其中，表示最終偏移值，表示第i個(gè)基函數(shù)的基系數(shù)，表示第i個(gè)基函數(shù)的偏移值，n表示用于描述調(diào)色板顏色偏移的基函數(shù)數(shù)量；S34、使用alphablend公式，將高斯核的透明度轉(zhuǎn)化為權(quán)重： ；其中，表示第i個(gè)高斯核的權(quán)重；S35、將權(quán)重與偏移后的調(diào)色板顏色結(jié)合，計(jì)算高斯核的最終顏色： ；其中，表示高斯核的最終顏色，W表示權(quán)重矩陣，表示調(diào)色板的初始顏色；S36、使用可微的分塊光柵化渲染器將計(jì)算得到的高斯核的最終顏色渲染為二維圖像，得到渲染圖像；S37、使用渲染圖像與實(shí)際圖像像素顏色的差值與SSIM分?jǐn)?shù)的加權(quán)平均作為主要損失函數(shù)： ；其中，表示主要損失函數(shù)，表示SSIM損失的權(quán)重系數(shù)，表示渲染圖像與實(shí)際圖像像素顏色差值的損失，表示SSIM分?jǐn)?shù)損失；添加平滑的權(quán)重L2范數(shù)作為稀疏性損失函數(shù)： ；其中，表示稀疏性損失函數(shù)，M表示調(diào)色板中的顏色數(shù)量，表示對0-1指示性函數(shù)的平滑近似；定義調(diào)色板偏移值損失函數(shù)： ；其中，表示調(diào)色板偏移值損失函數(shù)，P表示調(diào)色板的當(dāng)前顏色；S38、通過反向傳播算法優(yōu)化高斯輻射場參數(shù)和多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，生成優(yōu)化后的高斯輻射場。

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