Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 华南师范大学;互动派科技股份有限公司黄晋获国家专利权

华南师范大学;互动派科技股份有限公司黄晋获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉华南师范大学;互动派科技股份有限公司申请的专利一种基于平面高斯的着色模型构建方法、系统、装置及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120219528B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510153183.9,技术领域涉及:G06T11/00;该发明授权一种基于平面高斯的着色模型构建方法、系统、装置及介质是由黄晋;黄梓炫;王耀明;李建国设计研发完成,并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于平面高斯的着色模型构建方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于平面高斯的着色模型构建方法、系统、装置及介质,方法包括初始化高斯球的位置参数、深度排序、形状属性、着色属性以及不透明度;根据形状属性确定高斯球的最短轴,进而计算扁平化损失;根据最短轴和观察方向得到高斯球的局部法线进而计算法线对齐损失;根据不透明度计算稀疏性损失;对高斯球进行着色并计算颜色损失,根据扁平化损失、法线对齐损失、稀疏性损失以及颜色损失构造最终损失函数,通过反向传播算法对形状属性、局部法线、不透明度以及着色属性进行更新。本发明通过扁平化高斯球提高法线估计精度进而提高着色质量,通过组合着色模型实现了对多种材质的高质量渲染,可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权一种基于平面高斯的着色模型构建方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于平面高斯的着色模型构建方法,其特征在于,包括: 根据输入图像和相机参数获取深度图和点云数据,根据所述深度图和所述点云数据初始化高斯球的位置参数和深度排序; 初始化所述高斯球的形状属性、着色属性以及不透明度; 根据所述形状属性确定所述高斯球的最短轴,根据所述最短轴计算扁平化损失; 根据所述最短轴和观察方向得到所述高斯球的局部法线; 根据所述深度图获取全局法线,进而根据所述全局法线和所述局部法线计算法线对齐损失; 根据所述不透明度计算稀疏性损失; 根据所述着色属性、所述观察方向以及所述局部法线计算所述高斯球的颜色; 根据所述位置参数、所述深度排序、所述不透明度、所述观察方向以及所述高斯球的颜色得到所述高斯球投影到二维平面后的每个像素的最终颜色; 根据所述最终颜色和所述输入图像的真实颜色计算颜色损失; 根据所述扁平化损失、所述法线对齐损失、所述稀疏性损失以及所述颜色损失构造最终损失函数,通过反向传播算法对所述形状属性、所述局部法线、所述不透明度以及所述着色属性进行更新; 所述最终损失函数为: 其中,Ltotal为总损失函数,Lcolor为颜色损失,Lgeometry为几何损失,Lauxiliary为辅助损失,Lnormal为法线对齐损失,Lflatten为扁平化损失,Lsparse为稀疏性损失,λn为所述法线对齐损失的训练权重,λf为所述扁平化损失的训练权重,λs为所述稀疏性损失的训练权重,gscale为所述高斯球的尺度矩阵的对角线元素,为gscale的最小特征值对应的轴。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学;互动派科技股份有限公司,其通讯地址为:510000 广东省广州市天河区中山大道西55号华南师范大学计算机学院;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。