稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置，属于计算机视觉中的三维重建技术领域，方法包括步骤：采集稀疏视角图像；基于深度学习的多视角立体视觉模型对稀疏视角图像生成几何一致的深度图，将深度图转换为点云并融合得到密集点云；采用体素引导的最远点采样对密集点云进行采样，得到初始化点云，构建三维高斯场；通过增强几何渲染器对三维高斯场进行渲染，得到渲染深度和渲染法线；构建多层级几何正则化损失函数，并对三维高斯场进行优化；基于形状‑尺度约束准则和两阶段自适应不透明度约束策略对三维高斯场进行优化调整，得到优化后的三维高斯场。本发明专利技术解决了稀疏视角下3D高斯泼溅的初始化失效、几何监督不足和基元失控问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法及装置，属于计算机视觉中的三维重建。

技术介绍

1、三维重建与新视角合成技术是计算机视觉、虚拟现实、自动驾驶等领域的核心支撑技术，其目标是从输入图像中恢复场景的三维几何结构并生成任意视点的逼真渲染图像。传统三维重建方法（如运动恢复结构sfm、多视角立体匹配mvs）及早期神经渲染技术（如神经辐射场nerf）往往依赖大量密集的输入视角（通常需数十至数百张图像）才能保证重建精度与渲染质量。然而，在实际应用中，密集视角数据的获取常面临显著瓶颈：一方面，专业设备拍摄成本高昂，且对拍摄环境（如珍贵文物、大型室外场景）存在操作限制；另一方面，部分场景因客观条件限制（如动态场景、不可及区域）无法获取足够多的视角，导致传统方法难以适用。

2、为克服上述局限，稀疏视角新视角合成技术应运而生，其旨在仅利用极有限（通常2-8张）的输入图像，实现高质量的场景三维重建与新视角渲染。尽管该技术具有重要的实用价值，但现有方法在稀疏输入条件下仍存在诸多固有缺陷：（1）几何约束不足：由于输入视角有限，多视角间的几何约束信息匮乏，导致本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，所述步骤S1，包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，所述步骤S2，包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，步骤S22中，所述将生成的深度图转换为对应的点云的过程包括：基于相机的内参和外参，将深度图中每个像素的深度值转换为三维空间坐标，形成对应视角的点云；所述相机的内参包括焦距、主点坐标，外参包括旋转矩阵和平移向量，用于将像素坐标系...

【技术特征摘要】

1.一种稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，所述步骤s1，包括如下步骤：

3.根据权利要求1所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，所述步骤s2，包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的稀疏视角三维高斯泼溅的优化方法，其特征在于，步骤s22中，所述将生成的深度图转换为对应的点云的过程包括：基于相机的内参和外参，将深度图中每个像素的深度值转换为三维空间坐标，形成对应视角的点云；所述相机的内参包括焦距、主点坐标，外参包括旋转矩阵和平移向量，用于将像素坐标系下的深度值转换为世界坐标系下的三维坐标；所述融合处理包括对多视角生成的点云进行去重、配准及拼接操作，其中：去重为剔除空间位置重合或距离小于预设阈值的冗余点；配准为通过空间变换使多视角点云对齐到同一坐标系；拼接为整合配准后的点云，形成覆盖完整场景的密集点云。

5.根据权利要求1所述的稀疏视角...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋嘉迅，王庆栋，张力，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：