一种新的复杂环境下感兴趣目标三维重建方法

本发明给出一种新的复杂环境下感兴趣目标三维重建方法。首先构建用于个性化分割与重建的数据集，该数据集包括参考图像及其掩膜；然后，通过SAM图像编码器提取特征，并融合多视角特征构建跨视角位置相似图；接着，在该图中选取正负提示点，借助SAM提示编码器生成多视角一致的提示特征，并结合局部区域自适应注意力进行掩膜解码器调节；之后，利用可学习权重融合不同尺度掩膜，并以参考掩膜作为监督，微调生成感兴趣目标的精确掩膜；最后，基于该掩膜获取干净的前景图像，并借助COLMAP提取稀疏点云与相机参数，将点云输入至3DGS管线，生成高质量的三维重建模型。本发明实现了从多视图图像中重建出感兴趣目标的高质量三维模型，具有较高的实际应用价值。