摘要
本发明公开了一种稀疏视点下基于点云增密和多模态协同优化的新视点生成方法,属于新视点生成领域,包括以下步骤:1.获取稀疏视点图像;2.通过运动恢复结构(SfM)获取相机位姿,生成稀疏点云;3.通过DPT模型生成输入图像的深度图;4.通过点云增密过程,生成高密度、低噪声的初始点云;5.将增密后的点云初始化为3D高斯参数;6.通过语义正则化和局部深度正则化,联合优化3D高斯参数;7.通过3D高斯溅射引擎生成最终的新视角图像与深度图。本发明通过全局和局部特征感知机制,稀疏点云的增密,以及多模态正则化协同优化,提高了稀疏视点下新视点生成的质量和效率。
技术关键词
视点生成方法
生成稀疏点云
运动恢复结构
生成高密度
单目深度模型
图像深度图
局部特征提取
关键帧
低噪声
参数
场景
相机
语义特征
多模态
特征点
透明度
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RGBD相机
估计方法
三维模型
物体
机器人操作系统
长度检测系统
匹配模块
相位误差
动态
点云配准算法
结构损伤评估方法
三维点云数据
点云信息
RANSAC算法
建筑结构监测技术