買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜中國科學技術大學申請的專利基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119417972B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510013815.1，技術領域涉及：G06T15/55；該發明授權基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法是由黃章進;畢浩宇;吳建輝設計研發完成，并于2025-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法，包括如下步驟：S1、構建給定場景的多視角數據集，生成初始點云；S2、基于所述初始點云，從所有輸入像素中提取具有代表性的顏色集合，生成調色板并作為初始設置；S3、利用所述調色板和高斯潑濺算法渲染多視角結果圖片，計算損失函數，通過反向傳播優化參數，生成優化后的高斯輻射場；S4、基于優化后的高斯輻射場和用戶修改的調色板顏色，重新渲染場景并生成重著色結果。本發明結合高斯潑濺算法與深度學習技術，實現三維場景高效重著色優化，具備編輯直觀、光照表達精準及渲染真實的優點。

本發明授權基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法在權利要求書中公布了：1.基于高斯潑濺與深度學習的三維場景重著色優化方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、構建給定場景的多視角數據集，生成初始點云；S2、基于所述初始點云，從所有輸入像素中提取具有代表性的顏色集合，生成調色板并作為初始設置；S3、利用所述調色板和高斯潑濺算法渲染多視角結果圖片，計算損失函數，通過反向傳播優化參數，生成優化后的高斯輻射場；S4、基于優化后的高斯輻射場和用戶修改的調色板顏色，重新渲染場景并生成重著色結果；所述S3具體包括：S31、定義高斯核的表達形式： ；其中，表示高斯核，x表示三維場景中的位置，表示高斯核的中心位置，表示高斯核的協方差矩陣；S32、利用高斯核的光柵化渲染公式生成像素顏色值： ；其中，表示二維像素位置的顏色值，表示第i個高斯核的顏色值，表示第i個高斯核的透明度，表示第j個高斯核的透明度，表示第i個高斯核在二維像素位置的貢獻值，表示第j個高斯核在二維像素位置的貢獻值，N表示所有高斯核的集合；S33、將各個高斯核的視線方向向量作為多層感知機網絡的輸入，輸出一組基函數用于表示調色板顏色的各向異性偏移： ；其中，表示偏移函數，d表示視線方向，表示調色板顏色在CIELAB色彩空間中L維度上的偏移值： ；其中，表示最終偏移值，表示第i個基函數的基系數，表示第i個基函數的偏移值，n表示用于描述調色板顏色偏移的基函數數量；S34、使用alphablend公式，將高斯核的透明度轉化為權重： ；其中，表示第i個高斯核的權重；S35、將權重與偏移后的調色板顏色結合，計算高斯核的最終顏色： ；其中，表示高斯核的最終顏色，W表示權重矩陣，表示調色板的初始顏色；S36、使用可微的分塊光柵化渲染器將計算得到的高斯核的最終顏色渲染為二維圖像，得到渲染圖像；S37、使用渲染圖像與實際圖像像素顏色的差值與SSIM分數的加權平均作為主要損失函數： ；其中，表示主要損失函數，表示SSIM損失的權重系數，表示渲染圖像與實際圖像像素顏色差值的損失，表示SSIM分數損失；添加平滑的權重L2范數作為稀疏性損失函數： ；其中，表示稀疏性損失函數，M表示調色板中的顏色數量，表示對0-1指示性函數的平滑近似；定義調色板偏移值損失函數： ；其中，表示調色板偏移值損失函數，P表示調色板的當前顏色；S38、通過反向傳播算法優化高斯輻射場參數和多層感知機網絡參數，生成優化后的高斯輻射場。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。