基于重要度特征图共享的实时蒙特卡洛路径追踪降噪方法、装置和计算机设备
基本信息
| 申请号 | CN202110762590.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113628126B | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN113628126B | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06T5/00（2006.01）I;G06T5/50（2006.01）I;G06T7/90（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王锐;鲍虎军;霍宇驰;范航明 | 申请（专利权）人 | 光线云（杭州）科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州天勤知识产权代理有限公司 | 代理人 | 曹兆霞 |
| 地址 | 311100浙江省杭州市余杭区余杭街道文一西路1818-2号15幢403室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于重要度特征图共享的蒙特卡洛路径追踪降噪方法、装置和计算设备，包括：对蒙特卡洛路径追踪生成的实时绘制帧进行初步滤波预处理；将每个预处理后绘制帧对应的颜色特征与不包含噪声的场景几何数据对应的辅助特征拼接作为输入特征；利用深度神经网络预测得到输入特征的多个重要度特征图，针对每个重要度特征图，通过跨像素重要度值共享的方式来构建每个像素上具有特定窗口大小的多通道滤波器，将基于多个重要度特征图构建的不同窗口大小的多通道滤波器用于像素的多次滤波；将多次滤波处理结果融合后再叠加基础材质颜色，得到最终降噪处理结果。利用深度学习网络预测的重要度值构建滤波器，来对绘制帧进行降噪，效率高，开销低。 |
