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申请/专利权人：广州呗呗科技有限公司
摘要：本发明涉及虚拟摄影图像技术领域，尤指一种基于神经网络的虚拟摄影图像生成方法，通过构建绿幕环境并采用多角度拍摄技术，训练深度感知神经网络计算物块的深度信息，并计算物块位置。利用卷积神经网络提取成影特征，并结合物块的深度信息、位置及实时光照参数，通过BP神经网络综合分析和学习这些数据，精确预测每个物块在特定光照条件下的光影效果，提高光影一致性和视觉真实感。通过对虚拟环境进行语义分割，精确处理场景中物体间的遮挡关系，模拟光线在物体表面的相互作用，实现重合场景中的光影融合，优化物块的反光面积和色值调整，确保物体间遮光和反光效果的正确渲染，实现在光影效果实时匹配的同时正确渲染物体间的相互遮光和反光效果。
主权项：1.一种基于神经网络的虚拟摄影图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建绿幕环境，拍摄不同打光方向下的绿幕环境图像；S2、基于若干个绿幕环境图像，通过深度感知神经网络从绿幕环境图像中提取物块深度信息，并计算物块在绿幕环境中的相对位置；S3、基于卷积神经网络提取物块的成影，以物块深度信息、物块在绿幕环境中的相对位置和光照参数作为BP神经网络的输入元素，以物块的成影作为输出元素进行BP神经网络训练；S4、基于绿幕环境图像匹配生成虚拟环境图像，基于虚拟环境进行语义分割，根据语义分割结果为虚拟环境图像中的物块进行材质匹配；S5、设置光照参数并根据虚拟环境中的物块材质选择反光值区间，基于训练完成的BP神经网络计算物块的成影，对虚拟环境图像中若干物块的成影进行融合，并计算物块反光面积，通过反光面积和反光值区间调控虚拟环境图像中的物块色值，生成虚拟摄影图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州呗呗科技有限公司 一种基于神经网络的虚拟摄影图像生成方法
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