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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510044495.6，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法是由林菲;姜泽楷;张聪;丁宇航;林志彬设计研发完成，并于2025-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法，首先围绕放置在环境中的匀质光滑金属球体以及目标重建半透明物体分别拍摄多张二维图像。其次利用金属球体的二维图像生成环境光照图，提取目标重建半透明物体每张二维图像对应的相机位姿信息。然后构建半透明物体重建网络TO‑NeuS，将围绕目标物体拍摄的二维图像数据作为标签，根据相机位姿信息进行采样，获取目标物体的几何信息的隐式表达。最后构建光场模型，结合隐式表达和环境光照图，得到半透明物体图像像素的反射颜色分量和透射颜色分量，计算重建图像像素颜色。本发明弥补半透明物体重建对特定环境的依赖局限，在降低计算量的同时显著增强重建效果。

本发明授权一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、围绕放置在环境中的匀质光滑金属球体以及目标重建半透明物体分别拍摄多张二维图像； S2、利用金属球体的二维图像生成环境光照图； S3、提取目标重建半透明物体每张二维图像对应的相机位姿信息； S4、构建半透明物体重建网络TO-NeuS，将围绕目标物体拍摄的二维图像数据作为标签，根据相机位姿信息对空间环境进行采样，通过TO-NeuS获取目标物体的几何信息的隐式表达； 所述TO-NeuS网络包括如下两部分： 第一部分，遵循NeuS网络结构，输入构建的采样点空间三维坐标，经过IPE集成位置编码后,通过一个MLP网络在不同阶段获得采样点的表面密度权重、SDF值，其中在MLP网络最后一层输出表面密度权重后，加入经过球谐函数编码的视角方向信息，这里采用三阶球谐函数对视角方向进行编码，即使用球谐系数替代NeRF中正余弦函数的编码输入进MLP网络；再构建两个MLP网络作为材质网络，将投入材质网络中进行训练分别得到表面特征参数和内部特征参数； 第二部分，使用折射概率特征替代物体恒定折射率，采用可学习的参数拟合光线在物体内部的折射现象，具体为：将采样点的空间位置坐标三维向量经过IPE集成位置编码和扩张操作后输入一个MLP网络，得出采样点经过物体后折射程度，MLP网络中间层加入残差结构，同时输入出射点的三维坐标，最后通过一个卷积池化操作提取折射概率特征； S5、构建光场模型，结合TO-NeuS网络输出的隐式表达和环境光照图，得到半透明物体图像像素的反射颜色分量和透射颜色分量，并计算重建图像像素颜色，得到重建图像。

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