一种基于三维高斯模型的真正射影像生成方法、存储介质与设备

本发明涉及一种基于三维高斯模型的真正射影像生成方法、存储介质与设备，旨在解决现有技术中图像质量低、生成速度慢以及细节丢失等问题。该方法包括以下步骤：首先，通过无人机或航拍摄影获取影像数据，并利用运动恢复结构(SfM)技术提取相机姿态和稀疏点云；其次，基于稀疏点云构建三维高斯模型，并通过顶视正投影结合梯度下降算法进行迭代训练。在训练过程中，创新性地引入了致密化策略、删点策略、分块策略和图像金字塔策略，以显著提升图像细节表现力和整体质量。具体而言，致密化策略通过动态增加高斯球密度实现精细细节重建，而删点策略则通过剔除冗余高斯球提高渲染效率并优化计算资源分配；图像金字塔策略通过多尺度训练生成多层次视觉效果，分块策略则通过局部优化提升重建精度。最终，基于训练完成的三维高斯模型，能够实现大规模场景下高质量真正射影像的实时生成。该方法在效率、精度和实用性方面均具有显著优势，为地理信息系统、城市规划、灾害监测等领域提供了重要的技术支撑，具有广泛的应用前景。