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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于局部空间聚合神经辐射场的场景新视图生成方法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：CN116993826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310945852.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于局部空间聚合神经辐射场的场景新视图生成方法是由黄皓禹;余宙;丁佳骏;俞俊设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部空间聚合神经辐射场的场景新视图生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于局部空间融合神经辐射场的场景新视图生成方法，包含如下步骤：S1，将输入图片使用COLMAP进行摄像机标定，并对图像上各像素对应的射线进行数字化表示；S2，构建网络结构，包含神经辐射场网络模型与局部空间信息聚合模型；S3，依据优化采样方式选择像素作为每次网络迭代的输入，输出每个采样点的预测密度与预测颜色；S4，建立体渲染模型计算得到各条光线对应像素点颜色；S5根据像素点的实际颜色与预测颜色，考虑局部空间颜色信息的一致性构建损失函数，并以此更新S2网络结构的参数；本发明通过获取并融合局部空间的三维点信息，进行三维邻近空间中共有特征的交互，以实现质量更高的新视图生成。

本发明授权一种基于局部空间聚合神经辐射场的场景新视图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部空间聚合神经辐射场的场景新视图生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取图像并构建数据集； S2、将图像中每个像素对应的射线进行数字化表示； 所述步骤S2的具体方法为： S2-1、将已有视角图像输入COLMAP工具进行摄像机标定，得到摄像机位姿信息； S2-2、再结合每个像素点在相机坐标系下的归一化坐标与位姿信息中的旋转矩阵得到每个像素点对应的射线的数字化表示； S3、构建网络结构，包含神经辐射场网络模型与局部空间信息聚合模型， S4、所述神经辐射场网络模型每轮迭代训练时，选择若干相邻像素对应的射线作为patch，并在这些射线上进行三维点的采样，将采样的三维点的位姿信息作为神经辐射场网络输入数据，输出各采样点的预测密度与颜色； 使用局部空间信息聚合模型对各patch中相邻采样点的密度与颜色进行局部信息的聚合； S5、依据体渲染模型，将各采样点视为非刚性物体，依据其密度信息转换为辐射强度，并省略背景光的影响，在采样点范围内积分得到对应像素的预测颜色； S6、综合考虑各像素点颜色、各patch颜色的均值与方差计算损失函数，并以最小化该值为目标更新神经辐射场网络模型与局部空间信息聚合模型的参数； 所述步骤S6中的损失函数具体为： 包括预测颜色与实际颜色的均方误差MSE、每个patch中预测颜色的均值与实际颜色的均值的L2范数、每个patch中预测颜色的方差与实际颜色的方差的L2范数； S7、各网络训练完成后，对于指定的视角，给出其对应的摄像机位姿参数得到待渲染像素对应射线数字化描述，输入网络计算对应像素的颜色，组合而成得到新视图生成图片。

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