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公开(公告)号：CN113223132A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110429676.2
申请日：2021-04-21
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于反射分解的室内场景虚拟漫游方法，首先利用三维重建获得粗略全局三角网格模型投影作为初始深度图，将深度边缘对齐到彩色边缘，将对齐深度图转换为简化的三角网格；检测全局三角网格模型中的平面，如果某平面为反射平面，则对每张可见该反射平面的图片在反射区域上构建双层表达，用于正确渲染物体表面的反射效果；给定虚拟视角，利用邻域图片及三角网格绘制虚拟视角图片，对于反射区域，利用前景背景图片和前景背景三角网格进行绘制。本发明方法可以在较小的存储需求的情况下，在较大的含有反射效果的室内场景中进行大自由度的虚拟漫游。本发明渲染效果好，漫游自由度较大，可绘制部分反射、高光等效果，结果鲁棒。
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公开(公告)号：CN114820901A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210369108.2
申请日：2022-04-08
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的大场景自由视点插值方法，包括以下四个步骤，1、对于给定场景进行拍摄采集图片，通过采集的图片进行全局网格模型的重构和相机参数的计算；2、把重构的全局网格模型规则划分成一定数量的块，为每个块创建两个神经网络，分别用于训练视点无关颜色和视点相关颜色；3、为每个训练的块准备需要训练的光线，通过引入背景点采样，实现并行训练这些块对应的神经网络；4、把用于训练视点无关颜色的神经网络编码到八叉树，保留训练视点相关颜色的神经网络，实现大场景下的交互式级别的高质量自由视点插值渲染。通过本文提出的方法框架可以实现在可接受的存储下，利用神经网络实现对于大场景的高质量交互式渲染。
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公开(公告)号：CN113223132B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110429676.2
申请日：2021-04-21
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于反射分解的室内场景虚拟漫游方法，首先利用三维重建获得粗略全局三角网格模型投影作为初始深度图，将深度边缘对齐到彩色边缘，将对齐深度图转换为简化的三角网格；检测全局三角网格模型中的平面，如果某平面为反射平面，则对每张可见该反射平面的图片在反射区域上构建双层表达，用于正确渲染物体表面的反射效果；给定虚拟视角，利用邻域图片及三角网格绘制虚拟视角图片，对于反射区域，利用前景背景图片和前景背景三角网格进行绘制。本发明方法可以在较小的存储需求的情况下，在较大的含有反射效果的室内场景中进行大自由度的虚拟漫游。本发明渲染效果好，漫游自由度较大，可绘制部分反射、高光等效果，结果鲁棒。
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公开(公告)号：CN111369577A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010139806.4
申请日：2020-03-03
申请人： 浙江大学城市学院
摘要： 本发明公开了一种将位图转换为矢量图像的方法，该方法首先采用边缘检测算法对输入图像进行特征检测，然后找到输入图像中的特征像素点构造初始三角形网格，接着遍历输入图像的像素点，通过合并三角形网格的两个顶点简化初始三角形网格，为简化三角形网格的每个三角形选择一种颜色，进行颜色拟合，得到矢量图像。本发明将位图转换为矢量图像进行数据可视化，可以快速进行图像三角剖分，并提供一些参数来调整三角形的密度或合并程度，适用于大多数通用位图。
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公开(公告)号：CN114820901B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210369108.2
申请日：2022-04-08
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T15/00 , G06T15/04 , G06T15/06 , G06T17/00 , G06T19/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的大场景自由视点插值方法，包括以下四个步骤，1、对于给定场景进行拍摄采集图片，通过采集的图片进行全局网格模型的重构和相机参数的计算；2、把重构的全局网格模型规则划分成一定数量的块，为每个块创建两个神经网络，分别用于训练视点无关颜色和视点相关颜色；3、为每个训练的块准备需要训练的光线，通过引入背景点采样，实现并行训练这些块对应的神经网络；4、把用于训练视点无关颜色的神经网络编码到八叉树，保留训练视点相关颜色的神经网络，实现大场景下的交互式级别的高质量自由视点插值渲染。通过本文提出的方法框架可以实现在可接受的存储下，利用神经网络实现对于大场景的高质量交互式渲染。
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公开(公告)号：CN117197323A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311114443.9
申请日：2023-08-31
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的大场景自由视点插值方法及装置，包括以下四个步骤，1、对场景进行拍摄，并把图片作为输入计算全局网格模型和相机参数；2、把步骤1计算得到的全局网格模型剖分成块，并为每个块创建哈希网格以及两个解码器，解码器分别用于解码漫反射和反射；3、为步骤2建立的块分配训练的光线，然后进行并行训练，训练过程中同时优化哈希网格特征，解码器参数以及相机位姿，训练使用交替方向乘子法来保证块间相机位姿的一致性；4、利用步骤3训练完成的模型，进行基于点混合的多块渲染。通过本发明提出的方法，可同时适用于室内和室外大场景，实现照片级别真实的高质量渲染。可用于虚拟现实场景构建等相关领域。
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公开(公告)号：CN111369577B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202010139806.4
申请日：2020-03-03
申请人： 浙江大学城市学院
摘要： 本发明公开了一种将位图转换为矢量图像的方法，该方法首先采用边缘检测算法对输入图像进行特征检测，然后找到输入图像中的特征像素点构造初始三角形网格，接着遍历输入图像的像素点，通过合并三角形网格的两个顶点简化初始三角形网格，为简化三角形网格的每个三角形选择一种颜色，进行颜色拟合，得到矢量图像。本发明将位图转换为矢量图像进行数据可视化，可以快速进行图像三角剖分，并提供一些参数来调整三角形的密度或合并程度，适用于大多数通用位图。
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