[发明专利]基于神经辐射场的计算全息场生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于神经辐射场的计算全息场生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标场景的三维模型；

采集多个视角下所述目标场景的彩色图像和深度图，并记录相应的角度信息和相机的内外参数；

根据所述内外参数，通过所述彩色图像和深度图生成相应视角下的点云数据，计算对应视角下的全息振幅图和相位图，得到真值图像；

基于不同角度对所述三维模型在预设深度范围内进行二维采样，得到多个不同深度下相互平行的二维图像；

利用预设的神经网络获取对应视角下每个二维图像的振幅分布和相位分布，计算所述每个二维图像的复振幅分布，并叠加得到对应视角下的计算全息图；以及

通过预先训练的计算全息场网络，由任意观察视点得到对应视角下的计算全息图，其中，所述计算全息场网络由所述对应视角下的计算全息图训练得到；

在所述通过预先训练的计算全息场网络，由所述任意观察视点得到所述对应视角下的计算全息图之前，还包括：构建初始神经辐射场网络；基于设置的损失函数、不同视角下的计算全息图和相对应的真值图像训练所述初始神经辐射场网络，得到所述计算全息场网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的神经网络获取对应视角下每个二维图像的振幅分布和相位分布，包括：

构建所述预设的神经网络的相关函数与网络参数；

将所述角度信息和多个二维图像输入所述神经网络，获取所述对应视角下每个二维图像的振幅分布和相位分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述每个二维图像的复振幅分布，并叠加得到对应视角下的计算全息图，包括：

计算所述每个二维图像的复振幅分布，其中，所述复振幅分布的计算公式为：

，

其中，P_n为第n个二维图像的复振幅，A_n为神经网络输出的第n个二维图像的振幅分布，为神经网络输出的第n个二维图像的相位分布，j代表虚数的虚部，本质为相位符号；

根据所述每个二维图像的复振幅分布计算对应视角下的计算全息图，其中，所述计算全息图的计算公式为：

，

其中，H_m为第m个自由视角下的计算全息图，N为对应视角下的二维图像总数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述损失函数包括：

，

，

其中，和分别为场景在第m个视角下的计算全息振幅图和相位图，和分别为场景在第m个视角下的振幅真值图和相位真值图。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练的计算全息场网络，由任意观察视点得到对应视角下的计算全息图，包括：

基于观察视点的角度，确定所述观察视点下场景的二维图像采样深度范围；

在所述采样深度范围内进行二维图像采样，得到各个深度下二维图像的振幅和相位分布；

根据所述各个深度下二维图像的振幅和相位分布计算相应的复振幅分布，并叠加得到所述对应视角下的计算全息图。