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申请/专利权人：广东时谛智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的材质SVBRDF获取方法及其系统，包括以下步骤：通过图像采集设备获取若干光源强度的材料图像，所述材料图像包括第一材料图像和第二材料图像；设定图像采集设备参数，根据所述图像采集设备参数生成模拟实际采集图像；根据所述模拟实际采集图像训练深度学习神经网络，得到训练后深度学习神经网络；将材料图像输入训练后深度学习神经网络，得到预测结果，进而得到还原的材质SVBRDF数据；本发明通过采集不同方位以及不同强度的灯光对材料表面进行照射所产生的多张图片，结合深度学习网络，对材料表面属性进行还原，获取材料属性的准确性、效率上有了极大的提高。
主权项：1.一种基于深度学习的材质SVBRDF获取方法，其特征在于，包括以下步骤：通过图像采集设备获取若干光源强度的材料图像，所述材料图像包括第一材料图像和第二材料图像；设定图像采集设备参数，根据所述图像采集设备参数生成模拟实际采集图像；根据所述模拟实际采集图像训练深度学习神经网络，得到训练后深度学习神经网络；将材料图像输入训练后深度学习神经网络，得到预测结果，进而得到还原的材质SVBRDF数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东时谛智能科技有限公司 一种基于深度学习的材质SVBRDF获取方法及其系统
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