一种基于变分自编码器的神经辐射场三维重建方法及系统

本发明公开了一种基于变分自编码器的神经辐射场三维重建方法及系统，所述方法包括构建变分自编码器，对训练集中的场景数据进行特征编码，生成表征场景全局信息的低维潜在向量；对采样点的三维空间坐标及视角方向信息进行高维编码，并将高维编码的结果与低维潜在向量进行拼接，形成增强输入向量；构建自适应采样算法，基于场景区域的重要性分布，调整神经辐射场的采样策略，实现对关键区域的高精度采样；构建融合变分自编码器与自适应采样的神经辐射场优化模型，利用所述增强输入向量对神经辐射场优化模型进行训练，通过优化后的神经辐射场参数实现目标场景的三维重建；本发明能够降低计算成本、提高采样效率并增强稀疏数据下重建的完整性。