摘要
本申请实施例提供了一种场景表面重建方法、装置、设备及介质,涉及计算机图形学技术领域。首先,引入初始化的三维高斯模型,并结合目标场景的多视角图像序列,确定与三维锚点高斯对应的二维高斯的属性信息和位置信息。其次,利用属性信息和位置信息,通过高斯泼溅方法生成渲染图像。随后,根据渲染图像以及多视角图像序列中与渲染图像的视角相同的图像,通过最小化渲染损失函数更新初始化的三维高斯模型。最后,根据更新后的三维高斯模型和多视角图像序列确定深度信息,并根据深度信息和渲染图像,通过三维重建算法构建目标场景的表面模型,能够更准确地反映目标场景的结构和细节,避免了漂浮物现象的出现,显著提升了场景重建的质量和准确性。
技术关键词
表面重建方法
图像
多视角
场景
三维重建算法
锚点
透明度
序列
计算机图形学技术
像素
颜色
模型更新
语义特征
模块
重建设备
阿尔法
网络
处理器
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分布式数据集
微网结构
动态微网划分
压缩特征向量
状态估计模型
光谱成像
高光谱图像数据
数据采集模块
空间结构
光谱特征提取
实时监测方法
深度特征提取
卡尔曼滤波
停留点
注意力机制