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申请/专利权人：杭州倚澜科技有限公司
申请日：2023-07-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262027A
主分类号：G06T15/06
分类号：G06T15/06;G06T15/50;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了单图像人体图像本征分解与重光照方法，该方法包括以下步骤：步骤一：将整个重光照任务分为去光照任务和重光照任务；步骤二：采用重新设计的网络架构进行去光照任务；步骤三：结合图像的法线信息与环境光信息，预测反射率图；步骤四：重光照任务首先进行重建三维人体模型，使用光线追踪渲染新的环境光地图下的阴影；步骤五：最后使用神经网络对阴影图像进行优化，通过改变环境光地图可以实现图像的重光照，所述去光照部分的卷积神经网络结构，网络维持高分辨率卷积；该发明可以应用于单图像重光照、3D模型合成、模型表面纹理重构等，在三维重建领域可以去除输入图片的阴影，提升三维重建模型的表面纹理质量。
主权项：1.单图像人体图像本征分解与重光照方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：将整个重光照任务分为去光照任务和重光照任务；步骤二：采用重新设计的网络架构进行去光照任务；步骤三：结合图像的法线信息与环境光信息，预测反射率图；步骤四：重光照任务首先进行重建三维人体模型，使用光线追踪渲染新的环境光地图下的阴影；步骤五：最后使用神经网络对阴影图像进行优化，通过改变环境光地图可以实现图像的重光照。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州倚澜科技有限公司 单图像人体图像本征分解与重光照方法
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