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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维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：CN120298594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510430820.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维重建方法是由许立君;张伟;何蕾设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维重建方法，包括以下步骤：S1：采集数据集并对其进行预处理；S2：构建体素网格，所述体素网格包括密度体素网格、颜色体素网格和暗度体素网格；S3：将预处理后的数据集输入体素网格并结合多损失函数对所述体素网格进行粗略重建阶段和精细重建阶段的训练；S4：对生成的新视角合成图片与真实图片对比计算PSNR、SSIM、LPIPS图片质量评估参数。本发明通过构建体素网格学习空间中的暗度值并且在渲染时去除暗度值影响，计算多损失函数来学习空间中的暗度值和监督颜色学习，可以实现在较短的时间下合成质量较高的正常光照下的图片。

本发明授权基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维重建方法在权利要求书中公布了：1.基于体素网格的光照鲁棒性新视角合成与三维重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集数据集并对其进行预处理； S2：构建体素网格，所述体素网格包括密度体素网格、颜色体素网格和暗度体素网格；所述密度体素网格用于存储场景中每个体素位置的密度值；所述颜色体素网格用于记录每个体素位置的颜色值；所述暗度体素网格用于学习和存储暗度值； S3：将预处理后的数据集输入体素网格并计算多损失函数对所述体素网格进行粗略重建阶段和精细重建阶段的训练，在训练过程中进行密度值、暗度值、颜色值的查询，计算累计透明度值和像素值并去除暗度值，经过渲染生成新视角合成图片； S4：对生成的新视角合成图片与真实图片对比计算PSNR、SSIM、LPIPS图片质量评估参数，用于测试训练好的体素网格性能； 所述步骤S3具体包括： S31：初始化密度网格、颜色网格和暗度网格，将采样点坐标和光线方向作为输入，送入到暗度网格、密度网格、颜色网格进行学习，输出采样点的暗度值、密度值以及颜色值； S32：在一条光线上将每个采样点的暗度值积分、密度值积分进行取负，然后求指数函数再相乘得到添加隐蔽场时的累积透明度值，计算公式如下： 其中，是添加隐蔽场时的累积透明度值，是采样点,是光线路径上的参数化位置，、t分别是光线的起始参数和结束参数，ds表示沿光线路径的微小距离元素； S33：再将添加隐蔽场时的累积透明度值与颜色值c以及密度值相乘积分计算得到添加隐蔽场时像素值，计算公式如下： 其中，是添加隐蔽场时光线r的预测像素值,、分别是光线的起始参数和结束参数； S34：去除隐蔽场在计算累积透明度时，去掉暗度值对累计透明度的影响，计算公式如下： 其中,是去除隐蔽场时的累积透明度值； 再将去除隐蔽场时的累积透明度值与颜色值c以及密度值相乘积分计算得到无隐蔽场时像素点的颜色值，计算公式如下： 其中，是无隐蔽场时光线r的预测像素值，、分别是光线的起始参数和结束参数； S35:将计算得到的像素值与真实图像进行计算多损失函数。

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