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申请/专利权人：江西求是高等研究院
申请日：2024-05-10
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118154791B
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06T15/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明提供了一种基于联合点云先验的隐式三维表面加速方法及系统，所述方法包括重建得到初始化稀疏点云；交替使用随机像素采样和基于点云投影密度的自适应像素采样；对发射光线进行查询点采样，以得到场景查询点；基于像素采样点与场景查询点对符号距离场网络和渲染网络进行训练并对初始化稀疏点云进行更新，基于训练后的符号距离场网络和渲染网络以及更新后的初始化稀疏点云生成重建后的三维表面，本发明具备更快的训练速度，且有效利用了点云先验信息对三维场景重建的质量上更符合实际，同时本发明的输入信息获取的成本更低，且支持更大规模的场景重建。
主权项：1.一种基于联合点云先验的隐式三维表面加速方法，其特征在于，包括：获取包含三维目标的场景多视角图像，基于所述场景多视角图像重建得到初始化稀疏点云；对所述初始化稀疏点云交替使用随机像素采样和基于点云投影密度的自适应像素采样，以得到像素采样点，所述像素采样点包括随机像素采样点与自适应像素采样点；确定所述像素采样点与对应的相机位置之间的发射光线，确定所述发射光线的起始点与方向向量，基于所述发射光线的起始点与方向向量对所述发射光线进行查询点采样，以得到场景查询点，所述场景查询点包括均匀采样查询点、重要性采样查询点和基于点云投影指导的采样查询点；基于所述像素采样点与所述场景查询点对符号距离场网络和渲染网络进行训练并对所述初始化稀疏点云进行更新，基于训练后的符号距离场网络和渲染网络以及更新后的初始化稀疏点云生成重建后的三维表面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西求是高等研究院 一种基于联合点云先验的隐式三维表面加速方法及系统
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