一种基于隐式光传输函数合并的绘制方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于隐式光传输函数合并的绘制方法和装置，属于图像绘制领域，具体包括：通过预先将三维场景中除光源外的所有物体划分为多个物体组并定义物体组的插入顺序，然后将划分的物体组按顺序插入场景中，并结合光源采样数据、目标视角相关数据以及物体组相关数据通过隐式光传输函数计算以预测物体组在当前三维场景中的光传输变化场，最后将光传输变化场并结合物体组的遮罩图通过矩阵计算方式合并到物体组插入前的绘制结果，采用拆分再合并的方式，可以适用于各种类型的动态场景，且还能提高动态场景的绘制速度。且还能提高动态场景的绘制速度。且还能提高动态场景的绘制速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于隐式光传输函数合并的绘制方法和装置


[0001]本专利技术属于图像绘制领域，具体涉及一种基于隐式光传输函数合并的绘制方法和装置。

技术介绍

[0002]绘制技术一直是计算机图形学最重要的研究内容之一，被广泛应用于计算机辅助设计、电子娱乐和影视特效等领域。其主要目标是根据给定描述与要求对虚拟场景进行快速高质量的可视化。根据绘制效果的不同，绘制技术可以被分为真实感绘制技术与非真实感绘制技术。真实感绘制技术的主要目标是在虚拟场景中逼真地模拟和还原真实世界中各种复杂的光影效果，生成具有高真实感的图像。非真实感绘制技术则主要致力于呈现特定艺术风格的绘制结果，比如卡通、素描和油画等。
[0003]绘制技术，尤其是真实感绘制技术，需要进行大量的计算以获得高质量的结果。以蒙特卡洛路径追踪方法为例，该方法的基础在于模拟场景中光传播的物理行为，它需要在每个像素投射数以万计的光线与场景进行复杂的交互计算来计算一幅收敛的绘制结果，这使得绘制时间可能长达几十分钟乃至几天。因此，在保证结果质量的前提下，尽可能地减少绘制的时间，是大部分绘制技术面临的主要挑战本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于隐式光传输函数合并的绘制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取三维场景，并将三维场景中除光源外的所有物体划分为至少1个物体组并定义物体组的插入顺序；步骤2，对三维场景中的光源进行采样以得到光源采样数据；步骤3，生成目标视角下三维场景中可见部分的几何特征、材质特征，以组成目标视角相关数据，同时还生成目标视角下各物体组的遮罩图；步骤4，针对每个物体组，执行以下过程：首先按照插入顺序将物体组插入到插入前三维场景，并生成物体组相关数据，然后根据光源采样数据、目标视角相关数据以及物体组相关数据中的至少一种，使用神经网络体现的隐式光传输函数计算以预测物体组在插入后三维场景中的光传输变化场，最后将光传输变化场并结合物体组的遮罩图通过矩阵计算方式合并到物体组插入前的绘制结果，以得到物体组插入后的绘制结果；步骤5，当所有物体组经过步骤4绘制结束后，得到三维场景的动态绘制结果并输出。2.根据权利要求1所述的基于隐式光传输函数合并的绘制方法，其特征在于，对三维场景中的光源进行采样时，依据不同类型光源，采集不同的光源采样数据，包括：当光源为面光源时，在光源表面根据光强进行重要度采样，记录采样点处的几何特征、光强以及采样概率，以组成光源采样数据，其中，采样点处的几何特征包括采样点位置和采样点处表面法向量；当光源为环境图时，根据光强对光照方向进行重要度采样，记录采样方向、光强和采样概率，以组成光源采样数据，并将采样方向用作几何特征；当光源为点光源时，记录点光源位置和光强，以组成光源采样数据，并将点光源位置用作几何特征；当光源为方向光时，记录方向光对应的照明方向和光强，以组成光源采样数据，并将方向光对应的照明方向用作几何特征。3.根据权利要求1所述的基于隐式光传输函数合并的绘制方法，其特征在于，所述物体组相关数据包括物体组的自采样数据、场景观察数据以及遮蔽观察数据；其中，物体组的自采样数据生成过程，包括：对物体组的物体表面均匀随机采样，记录采样点处的几何特征和材质特征，以组成自采样数据；物体组的场景观察数据生成过程，包括：在物体组的几何中心获取插入过程中三维场景的全景观察，记录观察到的场景表面的几何特征和材质特征，以组成场景观察数据；物体组的遮蔽观察数据生成过程，包括：以场景观察数据中的几何特征作为遮蔽观察数据。4.根据权利要求1所述的基于隐式光传输函数合并的绘制方法，其特征在于，光源采样数据、目标视角相关数据、物体组相关数据被输入至神经网络计算光传输变化场前，需要经过数据空间变换、编码，包括：针对光源采样数据，将其中的几何特征从世界空间变换到物体组的局部空间后，采用第一编码器对变换后的光源采样数据进行编码以得到光源编码；针对物体组相关数据，将其包括的自采样数据、场景观察数据以及遮蔽观察数据中的几何特征从世界空间变换到物体组的局部空间后，采用第二编码器分别对变换后的自采样数据、场景观察数据以及遮蔽观察数据进行编码以得到自编码、环境编码以及遮挡编码；
针对目标视角相关数据，将其中的几何特征从世界空间变换到物体组的局部空间后，得到变换后的目标视角相关数据；光源编码、自编码、环境编码、遮挡编码以及变换后的目标视角相关数据输入至神经网络，经过神经网络体现的隐式光传输函数进行传输计算，以输出物体组在插入后三维场景中的光传输变化场。5.根据权利要求1所述的基于隐式光传输函数合并的绘制方法，其特征在于，采用以下公式将光传输变化场并结合物体组的遮罩图通过矩阵计算方式合并到物体组插入前的绘制结果：其中，M
m
(o,ω)表示从相机位置o向方向ω观察光源照明的物体组m插入后三维场景关于物体组m的遮罩图，表示物体组m在光源照明的三维场景中的光传输变化场，表示物体组m插入前的绘制结果，表示物体组m插入后的绘制结果；神经网络在被应用之前需要经过参数优化，参数优化采用的损失函数为光传输变化场的预测值与光传输变化场的真值标签的差值，其中，光传输变化场的真值标签通过以下方式获得：其中，表示光传输变化场的真值标签，表示物体组m插入前的绘制结果真值，表示物体组m插入...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍虎军，霍宇驰，王锐，郑传焜，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：