【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及去除动态干扰对象的室外场景三维高斯重建方法。
技术介绍
1、室外场景的三维重建是计算机视觉与图形学的基础研究方向，对无人驾驶、增强/虚拟现实、数字孪生城市等众多应用至关重要，其核心目标是高效地构建真实场景的精确、完整的三维数字表示。近年来，神经辐射场(nerf)等隐式神经表示方法在视图合成质量上取得突破，但其训练和渲染速度较慢，且模型表达不够直观。一种新兴的显式场景——三维高斯(3d gaussian splatting，3dgs)表示方法使用大量三维高斯椭球来模拟场景，能够实现高质量的实时渲染，并在训练效率上相比nerf有显著优势，展现了巨大的应用潜力。
2、但三维高斯在应对复杂、动态、大规模室外场景时，高质量三维重建依然面临着源于数据获取和场景本身的诸多挑战。剧烈的光照变化、恶劣天气、以及场景中普遍存在的弱纹理、重复纹理、反光或透明表面，持续干扰着从二维图像推断三维信息的过程，无论是运动结构恢复(structure from motion，sfm)的位姿估计精度，还是三维高斯优化过程中高...
【技术保护点】
1.一种去除动态干扰对象的室外场景三维高斯重建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述各个三维高斯核中每个三维高斯核对应有高斯核位置数据；以及所述对于所述三维高斯场景模型包括的各个三维高斯核中的每个三维高斯核，生成对应所述三维高斯核的颜色数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对于所述场景图像数据序列中的每个场景图像数据，基于所述各个全局掩码矩阵，生成对应所述场景图像数据的高维特征信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述场景图像数据序列中的每个场景图像数据进行动态遮挡物...
【技术特征摘要】
1.一种去除动态干扰对象的室外场景三维高斯重建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述各个三维高斯核中每个三维高斯核对应有高斯核位置数据；以及所述对于所述三维高斯场景模型包括的各个三维高斯核中的每个三维高斯核，生成对应所述三维高斯核的颜色数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对于所述场景图像数据序列中的每个场景图像数据，基于所述各个全局掩码矩阵，生成对应所述场景图像数据的高维特征信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：周忠，陈彤，李发强，訾银辉，陈珠超，郭鹏飞，梁晟嘉，毛琦，孟度金，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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