杭电计算机学院图像所党支部成员参与的重要研究成果被图形学领域国际顶级会议 ACM SIGGRAPH Asia 2024 正式录。ACM SIGGRAPH Asia 是由美国计算机学会（ACM）主办的国际顶级学术会议，与北美的 SIGGRAPH 并列为全球图形学领域最具影响力的会议之一。会议汇聚来自世界各地的顶尖研究机构和企业，涵盖计算机图形学、虚拟现实、图像处理、人机交互等多个前沿方向，是展示视觉计算技术最新进展的重要平台。SIGGRAPH Asia 每年在亚洲地区轮流举办，其论文录用标准严格，所发表成果代表了该领域的国际领先水平。

该成果针对复杂场景中反射与折射等视角相关视觉效果难以统一建模与高质量重建的技术瓶颈，提出了一种基于 局部高斯体密度混合（Local Gaussian Density Mixture，LGDM） 的创新几何表达方法，实现了在统一框架下对高频曲面反射与透明折射现象的端到端重建优化。

该项目由浙江大学、杭州电子科技大学、香港大学、德州大学奥斯汀分校以及布朗大学等多家科研机构合作完成。研究通过图像颜色损失与一致性损失结合神经混合策略，捕捉邻近视图之间的几何关联，不仅提升了视觉精度，也增强了表达的通用性与适配性。其对虚拟现实、数字内容生成等方向具有重要推动作用。

作为图像所“双带头人”教师党支部书记工作室重点支持的研究方向之一，该成果不仅体现了党员科研骨干在国际舞台上的学术实力，也标志着科研党建深度融合的阶段性成效。工作室自建设以来，积极探索“党建+科研”协同驱动机制，着力打造以高水平成果引领党支部高质量发展的示范样板。

未来，图像所党支部将持续以“双带头人”工作室为平台，推动更多党员教师在重大科研任务中发挥先锋作用，深化党支部战斗堡垒功能，为国家科技创新战略提供坚实组织支撑。

基于局部高斯体密度混合表达的非结构化光场渲染技术路线整体框架