基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法、系统，该方法包括调整多边形网格的顶点；获取重建物体的图片，对图片像素进行射线投射，预测特征向量和不透明度，得到对应的多边形网格；将不透明度二值化，利用二值化后的不透明度对多边形网格进行初步调整，得到调整后的多边形网格；利用射线方向对所有多边形网格进行调整，得到重建物体模型；将重建物体模型转变为显式模型，创建纹理图像，将特征向量烘培到纹理图像中；将显式模型栅格化，并将纹理图像与显式模型对齐，构建特征图像；将视角信息与特征图像解码为带有颜色的图像，得到最终的重建物体模型。本发明专利技术减轻了网络负担，降低了硬件依赖性，提高了训练速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及三维重建领域，尤其涉及基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法、系统。

技术介绍

1、随着技术的发展，对三维重建模型精度的要求逐渐提高。神经辐射场是根据相机位姿对场景发射多条射线，使用mlp(multilayer perceptron,多层感知器)网络对射线上的点进行体密度和辐射值建模，再通过体渲染方法计算单条射线的颜色，最终生成单个视角的渲染图像并且合成新视角图像。虽然神经辐射场的出现让三维重建能产生照片级的重建结果，但该技术有着十分明显的不足。首先，在渲染时，它要对每张图片的每个像素都要进行射线投射，并在射线上进行采样点的颜色累积，这导致了极大的计算量，从而造成了较长的训练时间。其次由于其使用了大型的mlp网络，除了需要长时间的训练外，其在后期对模型进行修改时十分困难。cheng sun等人提出的dvgo(direct voxel gridoptimization)使用体素网格作为框架来加速神经辐射场的形成，虽然大幅度加快了模型的训练速度，但由于离散的体素网格无法生成连续的神经辐射场，这导致了重建精度的下降。peter hedman等人提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤S1中，调整多边形网格的顶点包括以下内容：

3.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤S2中，得到对应的多边形网格包括以下内容：

4.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤S3中，得到重建物体模型包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤S4中，烘培包括以下内...

【技术特征摘要】

1.基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤s1中，调整多边形网格的顶点包括以下内容：

3.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤s2中，得到对应的多边形网格包括以下内容：

4.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤s3中，得到重建物体模型包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步骤s4中，烘培包括以下内容：

6.根据权利要求1所述的基于分离模型的快速神经辐射场三维重建方法，其特征在于，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小瑞，陈超，孙伟，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：