[发明专利]基于细节保留神经网络模型的蒙特卡洛去噪方法有效
| 申请号： | 201911199715.3 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111145103B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 王贝贝;林炜恒 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 唐代盛 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于细节保留神经网络模型的蒙特卡洛去噪方法，首先使渲染器的输出通道中包含颜色缓冲区和辅助特征缓冲区，并在辅助特征缓冲区中增加光照传输协方差，渲染大量的噪声数据和相应的参考数据，形成训练数据集，然后对训练集的噪声数据进行预处理，将预处理的噪声数据输入到包含特征提取器和核预测器的神经网络中进行过滤，并输出一个过滤核；使用神经网络输出的过滤核对噪声输入进行去噪，使用SMAPE和感知损失函数计算去噪结果和参考数据之间的误差，对网络进行训练和参数优化；使用训练好的网络对任意符合网络输入结构的数据进行去噪。本发明使得去噪结果能够保持更好的几何细节和光照细节。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 细节 保留 神经网络 模型 蒙特卡洛去噪 方法 | ||
【主权项】：
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