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基于参考图像的原子模型渲染方法
文献摘要：
伴随着生物学的发展与纳米电子器件仿真技术的进步,原子结构在现代化科技领域发挥至关重要的作用.原子结构的复杂细节使得渲染效果受光源位置影响较大,导致了原子模型渲染工作的困难.基于此,提出了一种基于参考图像的原子模型渲染方法,计算出参考图像的光照参数用于原子模型的渲染.首先,通过改变光源位置,利用POV-Ray脚本实现不同光源角度下的批量模型渲染,采集光源位置参数及渲染图像得到对应光源位置的渲染图像数据集;接着,以残差神经网络为主干设计光源估计网络,并在网络中嵌入注意力机制提升网络准确性,使用优化后的光源估计网络对数据集进行训练,回归光源位置参数;最后将训练好的卷积神经网络应用于参考图像的渲染参数估计中,利用渲染参数渲染目标模型.实验结果显示.通过网络预测的参数与真实照明参数误差极小,具有高度可靠性.
文献关键词：
原子结构;模型渲染;光源位置;参考图像;光源估计网络
中图分类号：
作者姓名：
吴晨;曹力;秦宇;吴苗苗;顾兆光
作者机构：
合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230601;香港量子人工智能实验室有限公司,香港 999077
文献出处：
引用格式：
[1]吴晨;曹力;秦宇;吴苗苗;顾兆光-.基于参考图像的原子模型渲染方法)[J].图学学报,2022(06):1080-1087
A类：
光源估计网络
B类：
基于参考,参考图像,原子模型,模型渲染,电子器件,器件仿真,仿真技术,原子结构,科技领域,光源位置,染工,POV,Ray,脚本,位置参数,图像数据集,残差神经网络,注意力机制,使用优化,练好,网络应用,参数估计,目标模型,照明,极小
AB值：
0.240271
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