(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210875075.9 (22)申请日 2022.07.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114937140 A (43)申请公布日 2022.08.23 (73)专利权人 深圳大学 地址 518060 广东省深圳市南 山区粤海街 道南海大道3 688号 (72)发明人 黄惠　易子沐　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 李月 (51)Int.Cl. G06T 19/00(2011.01) G06T 15/00(2011.01) G06V 10/74(2022.01)(56)对比文件 CN 104732579 A,2015.0 6.24 CN 114067041 A,202 2.02.18 WO 2022124026 A1,202 2.06.16 US 202104 4791 A1,2021.02.1 1 US 2012141016 A1,2012.0 6.07 US 2018204381 A1,2018.07.19 CN 114627227 A,202 2.06.14 任子健等.大规模虚拟地形 数据多线程异步 调度算法. 《计算机与现代化》 .2018,(第02期), 第88-92页. 丁雅斌等.一种三维数字成像系统的多视点 姿态估计方法. 《光学 学报》 .20 07,第27卷(第03 期),第451-45 6页. ZiruiWang et al.NeRF ——: Neural Radiance FieldsW ithout Kn own Camera Parameters. 《arXiv》 .2020,第1-17页. 审查员 严荣 (54)发明名称 面向大规模场景的图像渲染质 量预测与路 径规划系统 (57)摘要 本申请涉及一种面向大规模场景的图像渲 染质量预测与路径规划方法。 该方法包括： 获取 代理模型在虚拟视点的视点范围内的多个表面 点； 代理模 型是从多个采集视点对真实物体进行 图像采集得到的虚拟物体； 针对每个表面点， 确 定表面点对应的多个光度信息 之间的光度误差； 多个光度信息是表面点分别在多个可见采集视 点下的光度信息； 可见采集视点是多个采集视点 中的、 且可见到表面点的采集视点； 基于光度误 差， 确定虚拟视点和可见采集视点针对表面点的 观察角度相似度和分辨率相似度； 基于多个表面 点对应的观 察角度相似度和分辨率相似度， 确定 在虚拟视点下对代理模型的渲染质量信息。 采用 本方法能够评估虚拟视点。 权利要求书4页 说明书16页 附图9页 CN 114937140 B 2022.11.04 CN 114937140 B 1.一种面向大规模场景的图像渲染质量预测与路径规划方法， 其特征在于， 所述方法 包括： 获取代理模型在虚拟视点的视点范围内的多个表面点； 所述代 理模型是从多个采集视 点对真实物体进行图像采集得到的虚拟物体； 针对每个所述表面点， 确定所述表面点对应的多个光度信息之间的光度误差； 所述多 个光度信息是所述表 面点分别 在多个可见采集视点下的光度信息； 所述可见采集视点是所 述多个采集视点中的、 且可 见到所述表面 点的采集视点； 基于所述光度误差， 确定所述虚拟视点和所述可见采集视点针对所述表面点的观察角 度相似度和分辨 率相似度； 基于多个所述表面点对应的所述观察角度相似度和所述分辨率相似度， 确定在所述虚 拟视点下对所述代理模型的渲染质量信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述光度误差， 确定所述虚拟视 点和所述可 见采集视点针对所述表面 点的观察角度相似度和分辨 率相似度包括： 确定所述虚拟视点和所述可 见采集视点相对于所述表面 点的角度信息； 确定所述虚拟视点和所述可 见采集视点相对于所述表面 点的距离信息； 基于所述光度误差和所述角度信息确定所述虚拟视点和所述可见采集视点针对于所 述表面点的观察角度相似度； 基于所述光度误差和所述距离信息确定所述虚拟视点和所述可见采集视点针对于所 述表面点的分辨 率相似度。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述虚拟视点和所述可见采集视 点相对于所述表面 点的角度信息包括： 确定所述虚拟视点和所述表面 点之间的虚拟光线； 确定所述可 见采集视点和所述表面 点之间的采集 光线； 将所述虚拟光线和所述采集光线之间的夹角角度值作为所述虚拟视点和所述可见采 集视点相对于所述表面 点的角度信息 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述虚拟视点和所述可见采集视 点相对于所述表面 点的距离信息包括： 确定所述虚拟视点和所述表面 点之间的虚拟距离； 确定所述可 见采集视点和所述表面 点之间的采集距离； 基于所述虚拟距离和所述采集距离之间的距离差值和所述采集距离之间的比例值得 到所述虚拟视点和所述可 见采集视点相对于所述表面 点的距离信息 。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述光度误差和所述角度信 息确 定所述虚拟视点和所述可 见采集视点针对于所述表面 点的观察角度相似度包括： 从多个所述可 见采集视点各自对应的所述角度信息中确定最小角度信息； 基于所述光度误差和所述最小角度信息确定所述虚拟视点和所述可见采集视点针对 于所述表面点的观 察角度相似度； 其中， 在所述最小角度信息不变的情况下， 所述光度误差 的大小和所述观察角度相似度的大小负相关。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述光度误差和所述距离信 息确 定所述虚拟视点和所述可 见采集视点针对于所述表面 点的分辨 率相似度包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114937140 B 2从多个所述可 见采集视点各自对应的所述距离信息中确定最小距离信息； 基于所述最小距离信 息和所述光度误差， 确定所述虚拟视点和所述可见采集视点相对 于所述表面点的分辨率相似度； 其中， 在所述最小距离信息不变的情况下， 所述光度误差的 大小与所述分辨 率相似度的大小负相关。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多个光度信息为多个第一光度信息， 所述光度误差为第一 光度误差； 所述方法还 包括： 确定所述虚拟视点发出的且不与所述代理模型相交的多个第一 光线； 针对所述第一光线， 确定所述多个采集视点分别发出的、 与所述第一光线平行且不与 所述代理模型相交的第二 光线； 确定多个所述第 二光线的多个第 二光度信 息之间的第 二光度误差； 所述第 二光度信 息 是在所述第二 光线上、 且与所述代理模型的背景相交的点的光度信息； 基于所述多个第 一光线对应的多个所述第 二光度误差， 得到所述虚拟视点对应的背景 渲染质量； 所述基于多个所述表面点对应的所述观察角度相似度和所述分辨率相似度， 确定在所 述虚拟视点下对所述代理模型的渲染质量信息包括： 基于所述背景渲染质量、 以及多个所述表面点对应的所述观察角度相似度和所述分辨 率相似度， 确定所述虚拟视点对应的渲染质量信息 。 8.根据权利要求1至7任一项所述的方法， 其特征在于， 在所述获取代理模型在虚拟视 点的视点范围内的多个表面 点之前， 所述方法还 包括： 确定待渲染路径的起 点和终点以及渲染质量阈值； 基于所述 起点和所述终点之间的多个路径点选取虚拟视点； 在所述基于多个所述表面点对应的所述观察角度相似度和所述分辨率相似度， 确定在 所述虚拟视点下对所述代理模型的渲染质量信息之后， 所述方法还 包括： 若所述渲染质量信 息小于所述渲染质量阈值， 则 重新选取新的虚拟视点并返回执行所 述获取代理模型在虚拟视点的视点范围内的多个表面点以及后续步骤， 直至所选择的虚拟 视点和所述终点之间的距离满足结束条件。 9.一种面向大规模场景的图像渲染质量预测与路径规划系统， 其特征在于， 所述系统 包括预测端： 所述预测端， 用于获取代理模型在虚拟视点的视点范围内的多个表面点； 所述代理模 型是从多个采集视点对真实物体进行图像采集得到的虚拟物体； 针对每个所述表面点， 确 定所述表面点对应的多个光度信息之 间的光度误差； 所述多个光度信息是所述表面点分别 在多个可见采集视点下 的光度信息； 所述可见采集视点是所述多个采集视点中的、 且可见 到所述表面 点的采集视点； 所述预测端， 还用于基于所述光度误差， 确定所述虚拟视点和所述可见采集视点针对 所述表面 点的观察角度相似度和分辨 率相似度； 所述预测端， 还用于基于多个所述表面点对应的所述观察角度相似度和所述分辨率相 似度， 确定在所述虚拟视点下对所述代理模型的渲染质量信息 。 10.根据权利要求9所述的系统， 其特征在于， 所述预测端还用于确定所述虚拟视点和 所述可见采集视点相对于所述表面点的角度信息； 确定所述虚拟视点和所述可见采集视点权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114937140 B 3