【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于隐式神经表示领域，特别涉及一种基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置及其方法。
技术介绍
1、信号融合的概念涵盖了选取一个或多个信号的部分或全局信息，通过特定操作生成新的融合信号。最基本的方法是将一个信号的某一部分通过复制和粘贴的方式移植到另一个信号中。
2、对于二维图像信号的融合，技术通常包括alpha混合和基于梯度域的相关方法。alpha混合方法通过为每个像素使用精确的alpha遮罩来组合图像，而基于梯度域的融合方法则通过从源图像复制像素的梯度到目标图像来混合两个图像。总体而言，二维图像信号的融合通常需要使用者在源图像上手动选定需要复制到目标图像的对象边界，为所选区域生成一个二值掩膜，然后通过从图像的其余部分、或者另一张图像，甚至是从所选区域本身获取信息来填充这个区域。
3、对于三维空间信号，当前，三维场景融合及相关技术正在对艺术、产品设计、动画等行业产生深远影响。尽管最近的三维场景，如神经辐射场(nerf，neural radiancefield)，已经为三维内容的生产和创作开辟了众多新...
【技术保护点】
1.基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，该装置包括：多层感知机网络，用于隐式地表示目标信号，该网络的输入为空域坐标，输出为对应坐标的信号值；神经泊松求解器模块，用于根据所述多层感知机网络输出的结果设计损失函数，引导源场景和目标场景进行自然融合。
2.根据权利要求1所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，所述装置还包括位姿采样模块，用于固定神经辐射场的三维场景融合任务中的相机视角，以改变神经辐射场的训练策略，提高渲染速度和质量。
3.根据权利要求1或2所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置...
【技术特征摘要】
1.基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，该装置包括：多层感知机网络，用于隐式地表示目标信号，该网络的输入为空域坐标，输出为对应坐标的信号值；神经泊松求解器模块，用于根据所述多层感知机网络输出的结果设计损失函数，引导源场景和目标场景进行自然融合。
2.根据权利要求1所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，所述装置还包括位姿采样模块，用于固定神经辐射场的三维场景融合任务中的相机视角，以改变神经辐射场的训练策略，提高渲染速度和质量。
3.根据权利要求1或2所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，设为输入坐标，为相应的输出特征值，其中，表示实数域，m表示输入坐标的维度，n表示输出特征的维度，所述多层感知机网络的表达式为：
4.根据权利要求1或2所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置，其特征在于，所述神经泊松求解器模块所采用的损失函数表达式为：
5.利用如权利要求1所述的基于神经泊松求解器的面向多维度信号的融合装置的方法，其特征在于，对于二维场景融合任务，该方法具体步骤为：使用所述多层感知机网络来隐式地表示目标信号，首先，获得由隐式神经表示拟合的源场景和目标场景位于目...
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