基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法

本申请提供了基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法、装置、电子设备及存储介质。由本申请实施例，将目标地理区域的高质量三维模型通过置信度计算和初始化高斯椭圆盘，获得初始高斯椭圆盘集合和目标地理区域的三维模型表面置信度集合；将初始高斯椭圆盘集合通过神经网络优化模型，进行置信度及表面连续性优化；将优化后通过测试的高斯椭圆盘集合通过正交投影法光栅化，获得目标地理区域的真正射影像。本申请抛弃三维高斯泼溅技术中三维椭球而采用二维椭圆盘作为基元，使用置信度及表面连续性约束条件控制了高斯椭圆盘的空间分布位置和姿态，大幅度保证高斯模型的表面性连续性，提高高斯模型的质量，显著的提高了生成真正射影像的准确性。