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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的神经辐射场算法对群体小麦的三维重建方法，属于计算机视觉技术领域；具体为：获取群体小麦的图像集并输入到训练好的室外深度生成网络中生成深度图像；构建场景神经辐射场，生成神经辐射场中的射线，获取采样点位置和方向、以及射线对应的深度值和深度权重置信度；对采样点位置和方向进行编码再输入到场景神经辐射场中，得到颜色值和密度值，预测源图像的颜色值；使用颜色渲染损失和深度损失一同拟合场景神经辐射场；对群体小麦场景隐示表达进行显式化，最终得到曲面三维模型。本发明的有益效果是：本发明有效指导神经辐射场网络对密集场景的预测，进而使用显式化算法，对密集群体小麦场景进行了有效且高质量的建模。
主权项：1.基于改进的神经辐射场算法对群体小麦的三维重建方法，其特征在于，所述重建方法包括以下步骤：步骤S1：获取密集群体小麦的图像数据集；步骤S2：将图像数据集中的源图像输入到预训练好的室外深度生成网络中，生成对应的深度图像；步骤S3：构建场景神经辐射场，生成神经辐射场中的射线，并获取射线上采样点的位置和方向；步骤S4：获取每条射线对应的深度值和深度权重置信度；步骤S5：对采样点的位置和方向进行编码，并输入到场景神经辐射场网络中，得到采样点的RGB颜色值和密度值，并通过渲染公式预测源图像像素的颜色值；步骤S6：使用颜色渲染损失和深度损失一同拟合场景神经辐射场网络；步骤S7：生成群体小麦场景隐示表达，并使用占用场方法进行显式化，最终得到曲面三维模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 基于改进的神经辐射场算法对群体小麦的三维重建方法
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