一种基于矩阵行列采样和深度学习进行多光源渲染的方法
基本信息
| 申请号 | CN201810320587.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108682041B | 公开（公告）日 | 2021-12-21 |
| 申请公布号 | CN108682041B | 申请公布日 | 2021-12-21 |
| 分类号 | G06T15/00（2011.01）I;G06T15/50（2011.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张根源;应跃波 | 申请（专利权）人 | 浙江广播电视集团 |
| 代理机构 | 杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 解明铠;刘静静 |
| 地址 | 310018浙江省杭州市下沙高教园区学源街998号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于矩阵行列采样和深度学习进行多光源渲染的方法，包括：步骤1，根据三维场景建立光照矩阵；步骤2，从光照矩阵中随机抽取若干行，得到一次随机缩减矩阵；步骤3，在一次随机缩减矩阵中随机抽取若干行，得到二次随机缩减矩阵；步骤4，针对不同视点，分别绘制一次随机缩减矩阵图像和二次随机缩减矩阵图像；步骤5，利用一次随机缩减矩阵图像和二次随机缩减矩阵图像对训练深度神经网络模型；步骤6，在实时绘制高真实感图像时，将绘制的二次随机缩减矩阵图像输入训练好的深度神经网络模型，输出得到完整的高真实感图像。本发明提供的多光源渲染的方法，利用训练好的深度神经网络模型可以快速准确进行多光源渲染。 |
