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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法、设备及介质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：CN119919563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510397116.1，技术领域涉及：G06T15/06；该发明授权基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法、设备及介质是由陈蕾;张浩;韩松成;周诣涵;徐瑄晨;李平;张锋设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法、设备及介质，包括以下步骤：获取训练数据集，对数据集进行预处理，并计算图像位姿；构建GPU环境，设置训练参数，并加载场景配置文件和带有相机位姿的二维图像；密度体素网格优化神经辐射场分层采样策略，高效训练球谐神经辐射场NeRF‑SH模型，并用hash表记录网络输出；利用扭曲光线的方法将多个神经辐射场模型组合渲染得到组合场景图像；增减模型并调整各项参数，再经过渲染实现场景构建。本发明优化了神经辐射场中的分层采样策略，并将神经辐射场烘焙入hash表，显著提升了神经辐射场的训练和渲染效率，通过扭曲光线并结合最大组合策略将多个模型组合起来，实现了场景的构建与编辑。

本发明授权基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扭曲光线的NeRF多模型场景构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取真实场景和虚拟场景数据集，对数据集进行预处理，并使用运动恢复结构算法计算图像位姿；S2、构建GPU环境用于训练和渲染神经辐射场，设置训练参数，并加载场景配置文件和经步骤S1处理后带有相机位姿的一组二维图像；S3、使用密度体素网格优化神经辐射场分层采样策略，利用步骤S2中加载的二维图像及相机位姿，训练基于密度体素网格的球谐神经辐射场模型，并在训练的最后一轮将有贡献采样点的球谐系数和体密度烘焙入hash表，训练结束后使用hash表加速神经辐射场渲染；利用步骤S2加载不同数据集，重复步骤S3，训练得到多个目标组合模型；S4、选择步骤S3训练好的神经辐射场模型，为每个模型配置变换参数与裁剪参数，通过扭曲光线的方法并结合最大组合策略渲染得到组合场景图像；S5、修改步骤S4中每个模型的变换参数与裁剪参数，实现场景的构建与编辑；步骤S4中，所述扭曲光线的方法的具体步骤为：3-1选择个已训练好的，目标场景要包含神经辐射场模型，为每个模型配置的变换参数和裁剪参数；3-2将观察组合场景的虚拟相机发射出的光线按各个NeRF模型配置的变换参数进行扭曲得到的光线；3-3在上均匀采样；在密度体素网格中查询采样点的体密度，并计算其对光线最终积分颜色的贡献，筛选出有贡献采样点，在各模型的hash表中查询有贡献采样点的球谐系数和体密度，其余采样点的球谐系数和体密度均置为0，并计算所有采样点的终止概率密度和球谐系数在光线下对应的颜色；3-4让光线同时穿过各模型在上的对应点，采用最大组合策略将不同光线上对应的采样点颜色和体密度整合成光线上对应采样点的颜色和体密度，其中最大组合策略用来判断各模型在组合场景中的遮挡关系。

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