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龙图腾网恭喜浙江君同智能科技有限责任公司申请的专利基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119180898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411653766.X，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法和装置是由邢文鹏;韩蒙;李荣昌;林昶廷;董建锋;王滨;金波设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法和装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括：采集多视角图像及其相机参数以构建数据集；根据选定训练视角下的相机参数对张量分解的辐射场采样得到密度特征张量和纹理特征张量并分别转换为密度值和神经基，基于神经基通过系数网络计算出仿射矩阵和偏置并结合观测方向进行仿射变换得到系数，将神经基和系数输入神经混合网络得到单个采样点的颜色，利用体积渲染技术计算像素颜色，并对整个网络进行训练；设定新视角并获取相应相机参数，利用训练好的网络参数进行图像渲染。本发明能高效地从多视角图像数据中重建出高质量三维场景，有效重建复杂表面反射效果，实现新视角下的逼真图像渲染。

本发明授权基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经基和张量分解的神经辐射场渲染方法，其特征在于，包括以下步骤：预处理阶段：对采集的多视角图像进行预处理并获取每张图像的相机参数，将预处理后的图像及其相机参数构建为数据集；训练阶段：（1）根据选定训练视角下的相机参数对张量分解的辐射场进行采样得到密度特征张量和纹理特征张量，包括：通过张量分解的辐射场对场景进行建模，张量分解公式如下： ，其中，表示采样点处的特征张量，表示哈达玛乘积，表示秩的总数，表示秩的索引，、和分别表示采样点在、和轴的张量，、和分别表示采样点在、和方向上的张量；（2）将环境光照初始化为可学习的环境光照张量，以便在训练过程中优化环境光照；（3）选定训练视角，并根据训练视角的相机参数进行投影，根据采样点的坐标，通过网格采样提取得到特征张量，将特征张量在特征通道维度的进行划分得到密度特征张量和纹理特征张量；（4）使用ReLU激活函数将密度特征张量转换为实际的密度值；（5）将纹理特征张量通过无偏置和无激活的线性层生成神经基，公式如下： ，其中，表示神经基，表示线性层的权重矩阵，表示神经基的通道数量，、和分别为张量分解在、和轴的与纹理特征张量相关的秩；（6）基于神经基通过系数网络计算得到仿射矩阵和偏置，利用仿射矩阵、偏置和观测方向进行仿射变换得到神经基的系数，包括：将神经基、经位置编码处理后的采样点的坐标张量、环境光照张量以及经位置编码处理后的相机观测方向张量输入系数网络中，系数网络采用多层感知器网络构建，计算得到仿射矩阵和偏置，公式如下： ，神经基的系数通过对观测方向进行仿射变换得到，公式如下： ，其中，表示哈达玛乘积；（7）将神经基及其系数一同输入神经混合网络得到单个采样点的颜色，利用体积渲染技术将采样点的颜色按照密度值沿光线进行加权计算出最终的像素颜色；（8）基于数据集和图像重建损失函数进行训练阶段的网络训练；渲染阶段：设定新视角并获取相应的相机参数，加载训练好的网络参数，按照训练阶段的流程进行渲染并得到最终的渲染图片。

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