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用点渲染算法实现光刻胶显影过程的三维模拟(英文)

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应用科学学报 2009年第4期27卷 375-380页

作者：崔滨万旺根吴永亮金龙存杨晓东上海大学通信与信息工程学院上海200072

用顶点和面片三维显示光刻胶显影模拟结果的方法不支持海量数据。为此提出基于层次结构的三维场景绘制点渲染算法,并引入网格插值法填补显影模拟中在光刻胶表面出现的空洞,用Dill算法、Kim模型和介质光线算法建立光刻显影模型。实验结... 详细信息

用顶点和面片三维显示光刻胶显影模拟结果的方法不支持海量数据。为此提出基于层次结构的三维场景绘制点渲染算法,并引入网格插值法填补显影模拟中在光刻胶表面出现的空洞,用Dill算法、Kim模型和介质光线算法建立光刻显影模型。实验结果表明,该方法能高效、精确、实时地绘制光刻显影模型输出的大规模海量数据。

关键词：点渲染光刻显影层次细节结构

基于点渲染的多分支融合露天矿爆堆块体精细分割方法

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煤炭学报 2023年第S02期48卷 542-552页

作者：江松饶彬舰卢才武顾清华阮顺领杨辉西安建筑科技大学资源工程学院陕西西安710055 西安市智慧工业感知、计算与决策重点实验室陕西西安710055 西安优迈智慧矿山研究院有限公司陕西西安710055 河南跃薪智能机械有限公司河南平顶山462500

现代矿产开采中,爆破成本控制占据整个矿产开采的成本控制的很大一部分,这使得爆破效果的控制在整个矿产开采流程中至关重要,而爆破效果的控制与爆破参数直接关联,这需要采集现场真实的数据来指导爆破参数的优化。为解决当前对于矿区现... 详细信息

现代矿产开采中,爆破成本控制占据整个矿产开采的成本控制的很大一部分,这使得爆破效果的控制在整个矿产开采流程中至关重要,而爆破效果的控制与爆破参数直接关联,这需要采集现场真实的数据来指导爆破参数的优化。为解决当前对于矿区现场爆堆块度识别时存在的精度低、实时性差、泛化性能弱等问题,基于爆破参数优化的需要,提出了深度学习框架下的爆堆块体精细分割方法(Point+S Deeplabv3+)。首先模型在骨干网络特征提取部分引入多分支可分离注意力机制,学习不同通道间的权重特征并融合,改善了提取特征时跨通道交互缺乏的问题;在解码阶段,运用点渲染模块,通过迭代选取点在不同尺度特征图的特征,逐步对每个点对应的低级语义特征和高级语义特征进行拼接,解决了上采样时大量丢失语义信息、边缘及小目标分割精度降低的问题;最后使用动态学习率调整策略,加快模型的收敛速度。实验结果表明,基于Point+S Deeplabv3+模型的MPA和MIoU分别达到了94.36%和89.04%,对比主流的语义分割网络,如FCN、UNet、PSPnet和Deeplabv3+相比,基于Point+S Deeplabv3+的模型MPA和MIoU分别提升了3.04%、4.44%、2.79%、1.52%和2.95%、4.36%、3.17%、1.88%,具有更好的综合性能,特别对于边缘和小目标的分割效果有明显改进。因此,基于Point+S Deeplabv3+的分割模型为在爆破现场环境下的爆破参数优化数据采集提供了实时便利、可靠的理论依据。

关键词：爆堆点渲染多分支可分离注意力语义分割 Deeplabv3+ 边缘

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基于位图的点集表面表示及其渲染

计算机工程 2006年第9期32卷 185-187页

作者：张睿沈一帆复旦大学计算机科学与工程系上海200433

提出了一种基于位图的点集表面表示形式:先对点集表面进行参数化,然后在参数域上进行曲面重构和重采样得到基于二维数组的点集表面表示。采用了切空间对齐的方法得到点集表面的参数坐标,该方法能寻找出点集代表的流型所在的二维参数空间... 详细信息

提出了一种基于位图的点集表面表示形式:先对点集表面进行参数化,然后在参数域上进行曲面重构和重采样得到基于二维数组的点集表面表示。采用了切空间对齐的方法得到点集表面的参数坐标,该方法能寻找出点集代表的流型所在的二维参数空间,并在参数化过程中较好地保留了原曲面的尺度信息。位图形式表示点集表面具有数据结构简单和便于随机访问的优点。提出了基于位图表示形式的点渲染方法,该方法采用双线性插值来实现视角依赖的点集表面的重采样,解决了点渲染中采样点不足的问题。

关键词：点渲染点集表面切空间对齐流型学习参数化

注意力引导卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类方法研究

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注意力引导卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类方法研究

作者：侯沙沙西安科技大学

学位级别：硕士

遥感作为大范围地表监测手段,对地理国情监测、环境变化研究、军事目标识别和可持续发展规划具有重要意义。与中低分辨率遥感影像相比,高分辨率遥感影像包含了更多地物细节信息,具有更丰富的纹理、形状和拓扑结构以及邻接关系等几何信息... 详细信息

遥感作为大范围地表监测手段,对地理国情监测、环境变化研究、军事目标识别和可持续发展规划具有重要意义。与中低分辨率遥感影像相比,高分辨率遥感影像包含了更多地物细节信息,具有更丰富的纹理、形状和拓扑结构以及邻接关系等几何信息,能够为遥感影像智能解译提供客观可靠的信息来源。尽管近年来基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类与典型地物分割得到了长足发展,但是目前仍面临着一些亟待解决的问题,一是大幅宽遥感影像中普遍存在的样本严重不均衡、“类内差异大,类间差异小”以及多尺度密集信息获取困难等问题导致整体分类精度偏低,尤其在小尺寸及占比较少的样本中表现得更加明显;二是地物边界复杂以及地物空间结构信息、全局上下文信息和边界信息获取不足造成分割边界不连贯,锯齿化现象严重。因此,本文旨在围绕以上基于卷积神经网络进行高分辨率遥感影像分类中存在的问题开展相关方法研究。本文的主要研究内容和成果如下:（1）针对高分辨率遥感影像样本不均衡、“类内差异大,类间差异小,”及其密集多尺度特征获取困难等问题,本文提出了注意力引导多尺度空间-通道信息联合的高分辨率遥感影像分类方法（Multi-Scale Dense Feature Extraction Network Module Composed of Position Attention,Channel Attention and Atrous Spatial Pyramid Pooling,PCASPPNet）,该方法设计了一个由通道注意力模块、空间注意力模块以及空洞空间卷积池化金字塔（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）组成的并联结构,在缓解了 ASPP结构对输入特征的利用率较低,部分有用信息被忽略等问题的同时辅助引导多尺度空间-通道信息聚合,获取密集多尺度特征。对于Vaiheigen和GID数据集,实验结果表明,与多个经典方法相比,该方法的分类精度明显提升,尤其在小尺寸目标和样本占比较少的地物分类中更具优势。（2）验证不同注意力模块在遥感影像中的响应机制,同时设计消融实验探究不同注意力模块的信息聚合能力。结果表明纵横交叉注意力模块（Criss-Cross Attention Module,CCAM）只响应被标记点“十字路径”上的语义信息,递归纵横交叉注意力模块（Recurrent Criss-Cross Attention Module,RCCAM）通过递归两次CCAM可以获取整幅影像上该类别的相关信息,位置注意力模块（Position Attention Module,PAM）则是在遥感图像上直接建立某一像素与其他所有像素之间的联系来捕捉到同种类别间的相似性语义信息及其远距离依赖关系,故全局上下文信息聚合能力PAM＞RCCAM＞CCAM。此外,通道注意力模块（Channel Attention Module,CAM）通过模拟不同通道间的依赖关系,明确响应了不同的类别。（3）针对地物空间结构信息、全局上下文信息及边界信息挖掘不足造成的边缘像素易于错分等问题,本文设计了一种基于门控卷积和注意力模块的典型地物精细化语义分割网络（Fine Segmentation Network Based on Gated Convolution and Attention Module,GAFSNet）,该网络通过语义分割支路获取具有辨别力的地物特征,明确地物是什么,利用边缘检测支路获取地物准确的位置和边界特征,明确地物在哪里,采用这种“what-where”联合学习方式提高网络的细粒度表征,从而克服分割边界不连贯,锯齿化现象严重等问题。同时,采用PointRend模块改进基线方法DeeplabV3+和FPN,以迭代细分策略提高其在边界处的分类精度。对于WHU数据集,改进后的基线方法能够自适应地渲染出抗锯齿的高质量分割结果。此外,分别与改进前后的基线方法相比,GAFSNet被证明在建筑物精细化分割中取得较好的成果。

关键词：遥感影像分类地物精细化分割注意力机制点渲染门控卷积

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点云全局光照渲染方法的优化与扩展

点云全局光照渲染方法的优化与扩展

作者：魏萍山东大学

学位级别：硕士

随着影视动画行业的迅速发展,三维渲染的应用越来越广泛。人们不断追求越来越真实的渲染效果,全局光照技术被越来越多的研究与应用。在现实世界中,太阳光经过无数次的反射和折射照亮世界,很多物体被邻近的其他物体所反射或折射的光线照... 详细信息

随着影视动画行业的迅速发展,三维渲染的应用越来越广泛。人们不断追求越来越真实的渲染效果,全局光照技术被越来越多的研究与应用。在现实世界中,太阳光经过无数次的反射和折射照亮世界,很多物体被邻近的其他物体所反射或折射的光线照亮,这部分光照被称为间接光照光。全局光照效果是指由直接光照和间接光照共同作用的效果。全局光照有多种实现方法,皮克斯、梦工厂等制作的多部优秀动漫作品采用了基于点烘焙的全局光照方法,支持半透明面的次表面散射、漫反射面的色溢及环境遮挡等视觉效果。但基于点的方法也存在若干问题,主要体现于：点缓存需要额外的存储空间,对于大规模复杂场景,额外存储空间将影响该方法的效率;点缓存方法是一种非物理的全局光照方法,不同视觉效果的渲染更多依赖于设计人员的经验与技巧。在点缓存数据组织与管理,以及点缓存数据处理方法等方面,存在大量问题需要研究。本文围绕基于点烘焙的全局光照方法,主要由三个方面展开研究与实现,主要工作包括：核外基于点的一致性全局光照渲染方法的研究与分析。当渲染大规模场景时,生成的点云文件远远大于内存,我们参考核外基于点的一致性全局光照渲染方法[1],对该项功能进行扩充,验证渲染结果的正确性,并将渲染效率与商业渲染器PRman进行对比分析,为算法的进一步研究和优化打下基础。基于点缓存的双向面烘焙方法,处理后向面产生的色溢效果。点渲染过程中,背向视点的面难以正确高效烘焙,导致其无法对周围的面产生色溢效果,商业渲染引擎3DeLight等在采用点渲染实现色溢时也存在该类问题。本文提出双向面的烘焙的解决方案,如果面的一侧朝向灯光就烘焙该面的颜色、法向等信息,如果面的两侧均被灯光照亮就烘焙双面,并与Maya、3Dmax集成,实现后向面产生色溢效果的正确渲染。基于点的多次间接光照方法。模拟光线多次反弹,将光线多次反弹后的光照值在烘焙点文件时迭代更新,随着光线多次反弹场景亮度增加,可以展示场景中更多的细节,本文基于能量守恒定律对光线反弹的合理次数进行分析讨论。本文的工作是国家863课题《真实感动漫渲染系统研究与应用》的一部分,实验平台为课题开发的符合Renderman规范的真实感渲染引擎Bleman,基于点的渲染是Bleman渲染引擎的重要组成部分。通过本文的工作,使得Bleman引擎通过大规模点的渲染调度方式支持复杂场景的点渲染,集成Bleman渲染引擎能够很好的支持Maya、3Dmax等三维建模软件的全局光照渲染。双向面烘焙方法实现在不增加烘焙点的情况下渲染更加真实的全局光照效果。最后我们分析了本文工作的不足之处并对未来研究工作进行展望。

关键词：真实感渲染点渲染点云球谐函数

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基于点采样的大规模三维模型显示

计算机仿真 2007年第5期24卷 193-197,310页

作者：徐文彬毛天露束搏王兆其中国科学院计算技术研究所虚拟现实实验室北京100080

大规模三维模型的实时显示一直是许多虚拟现实应用追求的目标之一,也是计算机图形学领域的研究热点之一。文中采用基于采样点的显示方法,把具有显示质量优势的传统三角形与显示速度快、简化表示能力强的采样点,通过八叉树有机组织起来;... 详细信息

大规模三维模型的实时显示一直是许多虚拟现实应用追求的目标之一,也是计算机图形学领域的研究热点之一。文中采用基于采样点的显示方法,把具有显示质量优势的传统三角形与显示速度快、简化表示能力强的采样点,通过八叉树有机组织起来;通过对基本算法做出有效的改进,并添加计算分解和重用、有效的数据管理等模块,以高效的实现方式完成了30,000个独立运动的虚拟人场景的实时显示。文中的方法也可处理其它场景,能直接应用于紧急疏散或影视、游戏等领域中大规模三维模型的显示,具有很好的应用前景。

关键词：层次细节技术点渲染大规模渲染虚拟人