摘要
本发明公开了一种基于隐式可微渲染的高质量半透明物体重建方法,首先围绕放置在环境中的匀质光滑金属球体以及目标重建半透明物体分别拍摄多张二维图像。其次利用金属球体的二维图像生成环境光照图,提取目标重建半透明物体每张二维图像对应的相机位姿信息。然后构建半透明物体重建网络TO‑NeuS,将围绕目标物体拍摄的二维图像数据作为标签,根据相机位姿信息进行采样,获取目标物体的几何信息的隐式表达。最后构建光场模型,结合隐式表达和环境光照图,得到半透明物体图像像素的反射颜色分量和透射颜色分量,计算重建图像像素颜色。本发明弥补半透明物体重建对特定环境的依赖局限,在降低计算量的同时显著增强重建效果。
技术关键词
半透明
表面特征参数
物体
多层感知机
颜色
光场模型
采样点
坐标系
球体
球谐函数
光照
图像像素
二维图像数据
网络
相机
编码
光线追踪算法
球面
密度
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图像分析算法
均匀性特征
筛选方法
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盒子
图像生成模型
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样本
图像生成方法
物体
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深度强化学习
人机协同
机器人
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三维空间信息
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