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公开(公告)号：CN112419472B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910783240.6
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟阴影图的增强现实实时阴影生成方法。该方法为：首先获取当前设备数据，对场景中的光源方向和光照强度进行估计；通过摄像机获取当前场景视频，将图像分为阴影区域和非阴影区域；通过深度相机获取视频深度信息，得到三维空间坐标，并转换至灯光空间；然后根据光源方向渲染阴影图，将现实场景中的阴影区域渲染至阴影图中，构建二值阴影图；接着将虚拟对象顶点变换至阴影图空间，根据二值阴影图判断当前顶点是否处于阴影之中，是则渲染阴影效果，否则渲染光照效果，并生成阴影；最后生成3D虚拟对象，与当前场景图像融合后输出显示。本发明计算效率高，可以实现移动增强现实中全部阴影和局部阴影的生成。
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公开(公告)号：CN112330798B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011121012.1
申请日：2020-10-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化模型的三维细小物体重建方法。该方法包括以下步骤：构建细小物体的三维形状模型库；统计模型库中的形状变形，建立参数化模板模型；根据形状特点获取三维形状的特征点信息，提取特征点索引建立基于稀疏特征点的参数化模型；输入待重建模型的二维图像，提取二维特征点位置信息；计算输入图像特征点与参数化模型特征点之间的误差，通过最小化目标函数优化模型参数，根据优化的模型参数对参数化模型进行调整，重建出与输入图像对应的三维网格模型。本发明基于参数化模型的三维细小物体重建方法，能够根据单张RGB图像重建出完整的、无噪声点的三维网格模型。
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公开(公告)号：CN112330798A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011121012.1
申请日：2020-10-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化模型的三维细小物体重建方法。该方法包括以下步骤：构建细小物体的三维形状模型库；统计模型库中的形状变形，建立参数化模板模型；根据形状特点获取三维形状的特征点信息，提取特征点索引建立基于稀疏特征点的参数化模型；输入待重建模型的二维图像，提取二维特征点位置信息；计算输入图像特征点与参数化模型特征点之间的误差，通过最小化目标函数优化模型参数，根据优化的模型参数对参数化模型进行调整，重建出与输入图像对应的三维网格模型。本发明基于参数化模型的三维细小物体重建方法，能够根据单张RGB图像重建出完整的、无噪声点的三维网格模型。
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公开(公告)号：CN112419472A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910783240.6
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟阴影图的增强现实实时阴影生成方法。该方法为：首先获取当前设备数据，对场景中的光源方向和光照强度进行估计；通过摄像机获取当前场景视频，将图像分为阴影区域和非阴影区域；通过深度相机获取视频深度信息，得到三维空间坐标，并转换至灯光空间；然后根据光源方向渲染阴影图，将现实场景中的阴影区域渲染至阴影图中，构建二值阴影图；接着将虚拟对象顶点变换至阴影图空间，根据二值阴影图判断当前顶点是否处于阴影之中，是则渲染阴影效果，否则渲染光照效果，并生成阴影；最后生成3D虚拟对象，与当前场景图像融合后输出显示。本发明计算效率高，可以实现移动增强现实中全部阴影和局部阴影的生成。
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