一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，包括以下步骤：图像预处理，初始通过相机获得图像视频帧，输入的图像经过相关处理包括：语义分割、深度估计、法向估计以及内外参标定，生成相应的语义图、深度图、法向图和相机参数；空间分区，依据语义图信息对场景进行划分并定义边界框；自适应采样，通过结合深度图、法向图及相机参数执行自适应采样，确定采样点集合；分级矢量化SDF重建，利用这些采样点进行分级矢量化SDF重建，得到描述物体形状的分级SDF表示，将分级SDF转换成三角形网格模型，完成三维物体建模与快速重建。本发明专利技术提供了一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，将场景中的物体快速重建，支持下游的编辑任务、交互等应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及3d建模，尤其涉及一种基于nerf的分级物体建模与快速重建方法。

技术介绍

1、nerf(neura l rad iance fie l ds)是一种基于神经网络的3d场景表示方法，通过学习一个连续的3d辐射场来从任意视角渲染高质量的图像。nerf的核心思想是使用一个mlp来编码3d空间中的辐射场。输入是3d坐标位置(x,y,z)和观察方向(θ,φ)，输出是该位置的颜色c和体积密度σ。沿着每条光线进行积分，计算每个像素的颜色值。neus和vo l sdf是两种基于nerf的3d表面重建技术，引入了sdf(signed di stance funct ion)作为三维表面的额隐式表达并提出了基于sdf的体渲染方法，但各自采用了不同的策略来优化重建质量和效率。

2、sdf提供了一项技术方案，用于构建具有高保真度的3d重建和对象表示的对象组合神经隐式表示。该框架通过结合个体对象的sdf来模拟场景，从而施加显式表面约束。通过将语义信息转换为对象sdf的函数，并为场景和对象开发统一且紧凑的表示。

3、nerf作为一种新视角合成的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，所述图像预处理具体包括如下：

3.如权利要求1所述的一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，在空间分区阶段，利用语义分割图S和深度图D将整个空间划分为多个独立的物体区域，步骤如下：

4.如权利要求1所述的一种基于NeRF的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，基于曲率估计和深度估计的自适应采样策略旨在通过动态调整采样密度，具体步骤如下：

5.如权利要求1所述的一种基...

【技术特征摘要】

1.一种基于nerf的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于nerf的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，所述图像预处理具体包括如下：

3.如权利要求1所述的一种基于nerf的分级物体建模与快速重建方法，其特征在于，在空间分区阶段，利用语义分割图s和深度图d将整个空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，张若楠，刘卫军，黄金芬，鹿昌义，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：