申请/专利权人：北京渲光科技有限公司

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745916A

主分类号：G06T15/00

分类号：G06T15/00;G06T5/73;G06T5/50;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于数据处理领域，具体涉及了一种多张多类型模糊图像的三维渲染方法和系统，旨在解决现有的图像去模糊技术仅考虑了对每个像素进行处理，并未考虑所有像素存在一致性模糊的问题。本发明包括：获取模糊图片集；基于所述模糊图片集通过模糊图像三维渲染网络，获取模糊图片集的模糊颜色和体密度；根据基于第一模糊颜色计算的重建损失获取训练好的第一模糊图像三维渲染网络，并基于训练好的第一模糊图像三维渲染网络得到的所述体密度和采样点颜色获取三维渲染模型。本发明考虑了图像中所有像素点存在一致性模糊的问题，可针对由于相机刚性运动导致的模糊图像，提取出刚性变换的射线，从而通过NeRF中，提高输出新视角视图的清晰度和真实性。

主权项：1.一种多张多类型模糊图像的三维渲染方法，其特征在于，所述方法包括：基于变换提取模块、刚性变换模块和第一模糊颜色估计模块构建第一模糊图像三维渲染网络；步骤S1，基于模糊图片集，通过变换提取模块，获取嵌入编码的潜在变量、第一权重系数、旋转向量和平移向量；步骤S2，基于所述旋转向量和平移向量，通过刚性变换模块获取原始相机射线进行变换后的多条刚性变换的相机射线；步骤S3，所述多条刚性变换的相机射线和原始相机射线，构成叠加射线，从所述叠加射线中进行采样并编码获得叠加采样点集；步骤S4，通过所述第一模糊颜色估计模块获取第一模糊颜色；步骤S41，基于所述叠加采样点集和所述第一权重系数，通过神经辐射场单元获取体密度、采样点颜色和第一模糊颜色；步骤S5，根据基于第一模糊颜色计算的重建损失获取训练好的第一模糊图像三维渲染网络，并基于训练好的第一模糊图像三维渲染网络得到的所述体密度和采样点颜色获取三维渲染模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京渲光科技有限公司 多张多类型模糊图像的三维渲染方法和系统

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