一种基于增量式更新的动态三维重建方法

本发明公开了一种基于增量式更新的动态三维重建方法，属于图像数据处理领域，包括步骤：获取待重建的林业场景多视角的图像，构成初始数据集D0；基于D0和3DGS方法构造林业场景的初始三维场景模型；监测林业场景构造第t次变化的增量数据集Dt；每次增量学习时，将上次的增量模型分为变化区域和非变化区域，通过优化变化区域、非变化区域、构造新增场景模型的方式得到第t次增量学习的增量模型并用于图像渲染。本发明避免全场景重建，显著提高动态环境下三维重建的效率的同时，能保证三维模型的精准度。且只需少量新增视角图像即可完成场景的更新，极大降低了数据采集的成本和时间，特别适用于林业等大规模监测及需要长期监测和实时更新的场景。