面向游戏与动漫的黑白漫画风格非真实感实时渲染方法

针对一般黑白漫画风格的非真实感渲染方法资源开销高和实时性差的问题,提出一种面向游戏与动漫的黑白漫画风格非真实感实时渲染方法。设计特化光照模型,通过分析光照模型效果,设计主体突出的环境光项和灰度分级的漫反射项,合并光照模型各项,实现基于特化光照模型的场景预处理;提出屏幕空间三相边缘检测方法,将预处理得到的场景光照结果依次进行深度边缘检测、法线边缘检测、颜色边缘检测,合并边缘检测结果;对场景光照结果进行屏幕空间分区域渲染,依据光照结果灰度值大小,分别采用网点着色和线条着色方式处理,并采用插值方法处理着色交界;合并结果,依据光照模型结果灰度值设计分段函数,合并屏幕空间三相边缘检测结果与屏幕空间分区域渲染结果,得到最终渲染结果。实验表明,该方法能够以较低的资源开销和较快的渲染速度实现黑白漫画风格非真实感渲染,在有限的资源下提高渲染的效果,具有显著的黑白漫画风格。

注意力机制与神经渲染的多视图三维重建算法

针对多视图立体网络在弱纹理或非朗伯曲面等挑战性区域重建效果差的问题,首先提出一个基于3个并行扩展卷积和注意力机制的多尺度特征提取模块,在增加感受野的同时捕获特征之间的依赖关系以获取全局上下文信息,从而提升多视图立体网络在挑战性区域特征的表征能力以进行鲁棒的特征匹配。其次在代价体正则化3D CNN部分引入注意力机制,使网络注意于代价体中的重要区域以进行平滑处理。另外建立一个神经渲染网络,该网络利用渲染参考损失精确地解析辐射场景表达的几何外观信息,并引入深度一致性损失保持多视图立体网络与神经渲染网络之间的几何一致性,有效地缓解有噪声代价体对多视图立体网络的不利影响。该算法在室内DTU数据集中测试,点云重建的完整性和整体性指标分别为0.289和0.326,与基准方法CasMVSNet相比,分别提升24.9%和8.2%,即使在挑战性区域也得到高质量的重建效果;在室外Tanks and Temples中级数据集中,点云重建的平均F-score为60.31,与方法UCS-Net相比提升9.9%,体现出较强的泛化能力。

基于虚拟现实的虚拟仿真建模及渲染技术

虚拟现实技术能够创造出逼真的虚拟环境,为能够更加快速地建立模型,该文结合相关工具和Unity3D平台开发仿真建模及渲染技术。通过工具收集真实地形的数据,然后进行相关的数据处理并生成数据集合。通过使用Unity3D中地形工具进行数据读取和快速制作三维场景模型,为提高模型的渲染逼真度使用高清渲染管线对场景模型进行光照等渲染处理。通过对该技术的研究,该技术能够使三维场景的逼真度提高及渲染程度非常好,模型细节也能观察,同时该技术也能被运用到毁伤评估仿真、虚拟训练等方面。

基于神经渲染的数字孪生资产快速场景几何建模与检索方法

虚实融合是数字孪生技术的典型特征,数字孪生的虚拟场景大多通过几何建模技术来实现。为解决场景几何建模的自动化程度较低。过于依赖人工,导致成本高昂且效率低下的问题,提出一种数字孪生几何场景构建方法。引入神经渲染技术采集物理实体的点云数据,然后设计一种基于深度学习的点云模型与3DCAD模型语义映射的方法,用于基于数字孪生几何模型资产库的3DCAD模型检索。最后建立训练数据集并构建数字孪生几何模型资产库进行实验验证。通过对比实验和退役电池拆解案例验证:与其他的数字孪生场景几何建模方法相比,该方法具有更低的成本和更高的效率。

三维声双耳渲染感知效果的客观评测

随着双耳渲染技术在终端中的逐步应用,双耳渲染效果的主客观评价需求在不断增长。本文在已有三维声双耳渲染感知效果评价的二级维度(音质、定位、空间)基础上,进行更全面、细致的三级维度客观评测与建模,将通过主观感知实验得到的各三级维度评分结果与标准人工头双耳录音的不同类型客观特征进行岭回归建模。结果表明:浑厚度、总体音质、声源距离、静态声源定位、空间感、混响声质量和空间自然度等三级维度的评价更取决于双耳空间特征;清晰度与时频特征的关联性更强;其余特征更依赖时频特征与双耳空间特征的组合。

大规模开放遥感影像地图渲染与缓存优化

遥感数据规模庞大且增长迅速,目前可公开访问的遥感影像数据已接近EB级别,然而类型多样、结构复杂、存储文件大等特点给大规模开放遥感数据的发现、共享与使用带来诸多不便。在线地图可使用户无须下载便可对海量云端遥感数据执行可视化分析,是一种高效的数据服务方式。针对传统地图技术方案存在的瓦片渲染效率低、遥感数据适配性差等问题,从遥感数据时空属性特征及用户访问行为特征出发,依托遥感数据云平台GSCloud,设计并实现面向海量遥感数据的高效地图服务平台TiMap。TiMap由分布式地图瓦片渲染引擎TiRender与分布式地图瓦片缓存TiCache构成。TiRender通过将地图瓦片渲染操作转换为分布式环境下的同步实时渲染任务与异步批量预渲染任务,充分利用多节点并行计算的优势,快速响应客户端的地图瓦片请求。TiCache负责缓存TiRender产生的地图瓦片,以提升后续重复地图瓦片请求的响应速度,TiCache中的地图瓦片缓存分配算法基于疏远度实现,可以保证多节点的负载均衡。实验结果表明,TiRender与TiCache均比同类技术方案的性能更好,两者协同工作可使TiMap在100ms内快速响应大规模地图瓦片请求。

点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化

为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化失真点云主观质量的影响。实验结果表明:基础几何体类型由于混叠程度不同而对主观质量影响不同,基础几何体混叠面积越大则主观质量越低;最近邻渲染算法对主观质量影响不显著,该算法减少了点云渲染后空洞的产生,却增大了混叠程度。在属性失真较小时,最近邻渲染算法效果优于渲染半径固定算法;在属性失真较大时,则劣于渲染半径固定的算法。结合主观实验结果,建立了混叠、空洞失真和基础几何体渲染半径的数学模型,在几何量化采用八叉树剪枝的基础上,通过空间相似性对模型参数进行简化并求解,提出一种利用几何量化参数计算基础几何体渲染半径的算法。与最近邻渲染算法相比,所提算法节省了52%的时间复杂度,渲染点云峰值信噪比提升了12.3%,主观质量分数提升了0.5。研究减少了计算资源,提高了渲染效率,可为渲染器的设计和优化提供参考。

视觉驱动梯度域滤波重构的自适应渲染算法

蒙特卡罗路径追踪渲染算法结果图像往往受噪声影响,现有去噪算法效率较低且容易丢失图像细节.因此,本文提出一种视觉驱动梯度域滤波重构的自适应渲染算法.首先在预渲染阶段获取特征图像同时通过引导滤波器对特征图像进行预滤波;然后通过图像视觉显著性划分区域进行滤波重构,在显著区域利用融合图像梯度信息的双边滤波器进行平滑去噪,非显著区域利用均值滤波器进行快速去噪;最后利用SURE(Stein′s Unbiased Risk Estimator)计算像素颜色估计量的均方误差引导自适应采样.实验结果表明,与同类算法相比,本文算法可以在更短时间内渲染出具有更优质视觉效果的图像,本文算法的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)均有显著提高,运行时间平均降低8.6%以上.

MRI动态实景渲染技术在矢状窦旁脑膜瘤Sindou分型中的应用

目的探讨基于延迟增强T1加权三维磁化强度预备梯度回波(CE-3D T1MPRAGE)的动态实景渲染技术(cVRT)在矢状窦旁脑膜瘤(PSM)术前评估中的应用价值。方法回顾性纳入经手术病理证实为单发PSM的病人108例,均完成CE-3D T1MPRAGE和MR静脉成像(MRV)检查。基于CE-3D T1MPRAGE对大脑静脉系统及PSM进行cVRT可视化处理。采用cVRT对PSM进行Sindou分型,计算其诊断准确度、敏感度、特异度。测量肿瘤邻近矢状窦窦壁及窦角,采用单因素方差分析对不同Sindou分型PSM的矢状窦角进行比较。在cVRT和MRV上观察PSM引流静脉及侧支循环的显示情况,并采用McNemar’s检验比较2种检查的显示率。结果cVRT对PSM Sindou分型的诊断准确度为89.81%,对Ⅰ型和Ⅵ型的诊断敏感度(94.88%、100%)和特异度(85.45%、91.03%)均较高。Sindou 6型中,Ⅴ型与Ⅰ型的多个矢状窦角的差异均有统计学意义(均P<0.05)。cVRT对PSM瘤周引流静脉、浅静脉吻合侧支的显示率(98.14%、91.67%)高于MRV(74.07%、78.70%),但cVRT对深静脉侧支的显示率(54.36%)低于MRV(85.18%)(均P<0.05)。结论基于CE-3D T1MPRAG的cVRT影像能够准确地对PSM Sindou进行分型,能较好地显示瘤周引流静脉、浅静脉吻合支,有助于为手术提供更准确的参考。

基于流式路径追踪的实时真实感渲染技术

从图形处理器(GPU)的线程调度和内存访问两个角度出发,提出了一种基于流式路径追踪的实时真实感渲染方案。它将传统的路径追踪算法分解成多个独立的逻辑模块,使得算法的实现更加贴合GPU硬件的调度模式,并且使用数组结构体(SoA)风格的内存布局重新排列数据,使得算法在GPU中运行可以减少对动态随机存取存储器(DRAM)的访问次数,从而提升算法的运行性能。该方案对GPU友好,相比于无优化的路径追踪算法,在GPU中的运行时间降低了83%~88%。

OC渲染技术在C4D软件中的应用研究

随着计算机图形学的发展,渲染技术已经成为动画、电影、游戏等视觉艺术领域中的重要环节。在众多渲染技术中,OC(Octane Render)渲染技术以其高效、快速的性能在CINEMA 4D(简称C4D)软件中得到了广泛应用。随着云计算和虚拟现实技术的快速发展,OC渲染技术也将更多地应用于这些领域,为人们提供更加丰富、逼真的视觉体验。在文中对OC渲染技术在C4D软件中的应用进行了探讨。

高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面.

融合可微分渲染的SAR多视角样本增广

合成孔径雷达(SAR)因其全天候、全天时的监测能力在民用和军事领域得到广泛应用。近年来,深度学习已被广泛应用于SAR图像自动解译。然而,由于卫星轨道和观测角度的限制,SAR目标样本面临视角覆盖率不全的问题,这为学习型SAR目标检测识别算法带来了挑战。该文提出一种融合可微分渲染的SAR多视角样本生成方法,结合逆向三维重建和正向渲染技术,通过卷积神经网络(CNN)从少量SAR视角图像中反演目标三维表征,然后利用可微分SAR渲染器(DSR)渲染出更多视角样本,实现样本在角度维的插值。另外,方法的训练过程使用DSR构建目标函数,无需三维真值监督。根据仿真数据的实验结果,该方法能够有效地增加多视角SAR目标图像,并提高小样本条件下典型SAR目标识别率。

WebGL与云渲染相结合的城市信息模型平台设计

城市信息模型(CIM)作为现代城市管理和规划的重要工具已经越来越受到关注。同时,随着5G时代的到来,云计算和WebGL技术快速发展,基于云计算和WebGL技术相结合的城市信息模型基础平台也受到了广泛的关注。本文旨在设计一种基于WebGL和云渲染技术的城市信息模型基础平台,并对其功能模块和关键技术进行介绍和分析。该设计兼顾了传统GIS功能和三维可视化效果,适用范围广,具有很大的参考意义。

基于自适应光子和分层色散图的实时色散渲染方法

焦散是光线经过反射或折射后汇集形成的高亮区域现象,色散是由于折射焦散中不同波长的单色光折射率差异而出现的彩色光谱现象,是渲染逼真半透明物体时复杂和耗时的光照计算步骤。在渲染色散时,现有光线追踪技术必须依赖高端GPU硬件才能实现实时渲染。基于图像空间的焦散图技术,文中提出一种简洁、高效的实时色散渲染方法。提出了采样7个单色光并自适应调整7色光子尺寸的方法,用于近似整条色散光谱的渲染;并提出了分层色散图策略,避免了光子光栅化尺寸的增加,提高了渲染效率。实验结果表明,所提方法在个人电脑上可做到实时渲染,以离散采样光谱的7个单色光模拟了整条连续光谱,减少了渲染的计算量和存储量,并且改善了基于图像空间技术的噪点问题。

3D场景渲染技术——神经辐射场的研究

神经辐射场(NeRF)是一种面向三维隐式空间建模的深度学习模型,在表示和渲染三维场景领域具有重要价值。然而由于神经辐射场算法训练过程复杂、需要大量的计算资源和时间等,其可用性和实用性受到一定限制,如何针对神经辐射场的痛点问题进行优化是当前计算机视觉等领域研究的热点之一。此研究旨在对神经辐射场的优化和应用进行全面综述。首先,在深入解析神经辐射场基本原理的基础上,从渲染质量、计算复杂度、位姿等方面对现阶段神经辐射场的优化情况进行概述;其次,列举神经辐射场应用状况,为未来更高效和实用的算法优化设计提供参考;最后,总结神经辐射场的优势与局限性,并提出未来可能的发展方向,以期发挥神经辐射场在三维渲染、场景合成等方面的巨大潜力。

融合隐式渲染与显式建模的三维重建方法

针对多视图三维重建易出现纹理缺失、大面积空洞的挑战,提出了融合隐式渲染与显式建模的三维重建方法。首先输入多视图,以增量式运动重建算法恢复相机参数,生成精密稀疏点云;随后,以融合自注意力机制的深度全连接网络预测体渲染密度及RGB颜色;然后,分层采样光线样本点以求解其体渲染积分,以积分结果构建损失函数进行参数优化,体渲染生成三维隐式表达,存储于神经网络中;最后,以显式重建等值面提取算法实现三维重建。以DTU数据集进行实验验证,结果表明:在DTU数据集Scan16与Scan19中,该方法平均整体精度达到0.403 mm,相较于经典显式重建模型,所建模型空洞更小,细节更突出,对实景三维、虚拟现实具有一定的参考价值。

论卡通渲染技术在动画创作中的艺术特征与表达

目的:在数字化时代创新融合的背景下,越来越多的创作团队或动画公司开始将技术与艺术进一步结合,尝试利用卡通渲染技术将二维与三维融合,进行风格化的动画创作,在动画、游戏等领域产出了别具一格的作品,形成了独特的艺术画面效果,比较具有代表性的有《英雄联盟:双城之战》《蜘蛛侠:平行宇宙》等。文章通过对比三维动画与传统二维动画,从审美的角度分析卡通渲染技术的优势,从而达到理论研究的目的。方法:文章首先简要阐述动画相关的概念以及分类,随后从卡通渲染技术的概念与特征出发,运用对比分析法、文献归纳法以及案例分析法,对比运用了卡通渲染技术的三维动画与运用传统制作方式的二维动画,通过文献归纳总结,发现利用卡通渲染技术制作的动画具有更丰富的视觉表现力,兼具二维画面效果的同时拥有三维画面的立体感,具有镜头语言和动画风格多元化等优势,并依托相关案例进行分析论证。同时指出卡通渲染技术受限于计算机逻辑算法的本质,对动画动态以及动作的表现力不足,以及二维与三维动画因构建方式不同而产生的差异性和画面表达效果的差异。结果:卡通渲染技术能创新性融合二维与三维动画的优势,压缩制作流程,节约制作时间和成本,但是制作出来的动画并不能与传统二维动画等同,仍有许多未解决的缺陷。结论:利用计算机技术解决动画创作中的问题,是数字化时代创新融合背景下动画创作者必须面对的议题之一。文章分析卡通渲染技术在动画创作中应用的利弊,为动画创作者提供制作动画的理论依据,具有一定的理论与实践意义。

基于物理的蒙特卡罗体渲染综述

在计算机图形学中,渲染一直是核心方向,对于真实感渲染,其最终目标就是正确地计算场景中的全局光照。针对渲染对象的不同,所采取的渲染方法也有所不同,大体上可以分为表面渲染和体渲染。通过对物理的蒙特卡罗体渲染方法的整理,描述了在经典参与介质中如何采用蒙特卡罗方法进行渲染,介绍了近年来兴起的针对非经典参与介质的研究,对近年来渲染的高级方法做了总结,阐述了目前渲染方法所存在的问题以及未来可能的研究方向。

AI联合电影渲染技术在放射住培CTA后处理教学中的应用研究

目的探讨人工智能(artificial intelligence,AI)联合电影渲染(cinematic rendering,CR)技术在放射住培医师CT血管成像(computed tomography angiography,CTA)后处理教学及影像诊断思维培养中的应用效果。方法选取2021年3月—2023年3月广州医科大学附属第三医院放射科规培学员共33人为研究对象。随机分为对照组(n=17)和试验组(n=16)。对照组采用传统教学模式,试验组采用AI+CR技术的教学模式。教学效果评价采用考试和问卷调查形式。结果试验组学员的理论考核、技能操作、临-影思维成绩(75.00±5.35,85.54±5.49,80.27±4.36)均高于对照组的成绩(71.06±4.08,80.28±7.35,75.67±3.67),差异具有统计学意义(P=0.023,0.027,0.003)。问卷调查结果显示,试验组学员对该教学模式的满意度(62.5%)高于传统教学的对照组(17.6%),差异具有统计学意义(P=0.013);同时,试验组学员反馈该教学模式在提升学习兴趣、提高学习效率、改善图像质量以及提高专业水平方面有一定助力。结论将前沿的AI联合CR技术引入放射住培医师CTA后处理培训中,有助于增强学习体验感,培养学员“临影结合”的影像思维,提升专业知识的学习效率。