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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种用于街景及移动车辆的可编辑自由视点视图合成方法，具体包括如下步骤：将街道场景和虚拟的车辆模型都表示成神经辐射场的形式；结合基于物理渲染的方法估计街道场景和车辆模型的内在属性和场景光照；将场景光照表示为一系列球状高斯函数，从现实世界的场景中转移到虚拟的车辆模型上，结合内在属性渲染出具有很强真实感的虚拟车辆在现实街道中行驶的场景；通过基于深度混合采样的生成网络，进一步提升车辆渲染效果的真实感；基于场景和车辆的内在属性渲染出同一场景在不同光照条件下的效果。本发明对车辆和场景分别建立神经辐射场，将车辆和谐地插入到现实世界的街道场景中，实现大范围，多角度，可变光照的自由视点渲染和场景编辑。
主权项：1.一种用于街景及移动车辆的可编辑自由视点视图合成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1，获取街道场景图片数据集，计算出拍摄街道场景图片时的相机位姿及相机参数；利用法线和深度预测网络，得到基于图片预测的法线和深度先验条件；S2，基于所述街道场景图片数据集，利用神经辐射场算法对街道场景建立街景神经辐射场模型，使用针对街道场景的多层感知机预测场景的内在属性参数；S3，根据步骤S1中街道场景图片数据集中的图片和基于图片预测的法线和深度先验，构建街景神经辐射场模型数据；利用基于物理原理的渲染方法将场景光照和所述内在属性参数结合起来，渲染出街景图片，其中，使用一组球状高斯函数表征所述场景光照；利用先验的L1损失函数和图像的L2损失函数，训练所述街景神经辐射场模型；S4，收集大量车辆的3D模型，构建三维虚拟车辆模型数据集，渲染出车辆模型的多视角图片；利用神经辐射场算法对车辆建立车辆神经辐射场模型；使用针对车辆的多层感知机预测车辆的内在属性参数；S5，根据步骤S4中渲染的车辆模型的多视角图片，训练所述车辆神经辐射场模型，实现对车辆的三维重建；S6，结合所述街景神经辐射场模型和车辆神经辐射场模型，采用混合光线追踪算法将两者的几何外形和内在属性根据深度关系融合起来，使用基于物理原理的渲染器，合成街景及移动车辆的可编辑自由视点视图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种用于街景及移动车辆的可编辑自由视点视图合成方法
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