摘要
本发明涉及场景重建技术领域,具体涉及一种面向稀疏视角与低采样率的动态场景重建方法,包括:在虚拟视角的各条射线上采样多个点,生成虚拟视角的采样点集合并输入基于稀疏视角与低采样率条件构建的场景重构模型中,该场景重构模型从静态场景或动态场景的场景特征表示网格中提取生成各个采样点的密度值和颜色值;基于采样点的密度值和颜色值生成各条射线的渲染颜色,生成新视角的合成图像。本发明通过静态场景和动态场景的特征表示网格建模,结合基础网格、空间增强网格与时空增强网格,有效增强空间与时间维度的特征表征能力,显著提升稀疏视角与低采样率条件下的重建细节还原,从而提高动态场景重建的质量和空间一致性。
技术关键词
动态场景
重构模型
网格
采样率
视角
场景特征
颜色
射线
密度
虚拟采样点
场景重建技术
训练场景
图像
基础
优化场景
上采样
多层感知机
渲染方法
系统为您推荐了相关专利信息
残差卷积神经网络
表面温度数据
多尺度
海洋
编码器
铁路仿真
网格模型
可视化模块
层级
简化仿真方法
异常数据
数据流特征
数据存储方法
网格
队列监控
动态模拟方法
围岩隧道
应力分布状态
分布特征
监测围岩
笛卡尔
应力计算方法
变量
网格
人工神经网络模型