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申请/专利权人：北京影谱科技股份有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种增量式三维重建方法、装置以及计算机设备，以解决现有技术存在的操作较为复杂、精度不够理想等问题。该增量式三维重建方法的主要步骤有：获取目标场景的图片序列；计算每个图像每个像素点的投影射线；投影射线射线的离散采样与渲染；模型的隐式重建；相机参数的逆向求解，基于前一图像的重建结果进行增量式重建。该方法使用神经辐射场技术隐式地重建三维模型，还利用体积渲染原理，使用可微渲染算法，实现了从3D体素模型到2D图像的渲染流程，使得三维模型可以利用微分进行非线性优化，从而实现了端到端的三维重建，不仅操作简便，而且精度高。
主权项：1.一种增量式三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取目标场景的图片序列；所述图片序列包括对目标场景多角度拍摄相应得到的多个图像；针对所述图片序列中的任一图像执行以下步骤S2至步骤S4；S2：计算图像的每个像素点到相机中心位置的反向投影射线；S3：设定所述反向投影射线的深度范围，在该深度范围的反向投影射线上离散采样一系列的3D点，通过多层感知器表征的神经网络模型求解，然后利用体积渲染原理对像素点进行可微渲染，得到像素点的渲染结果，可微渲染过程还得到梯度信息；S4：在图像上随机采样像素点，进行模型的隐式重建，按照步骤S2、S3迭代计算及渲染后得到初始的重建结果；隐式重建过程中所述神经网络模型的参数和相机的姿态信息的更新，利用了所述可微渲染过程得到的梯度信息；S5：依次取所述图片序列中的其他图像，基于前一图像的重建结果进行增量式重建；遍历所述图片序列，最终得到增量式重建的结果；其中，每一次的增量式重建均包括：随机初始化当前图像对应的相机姿态，重复执行步骤S2、S3以及S4，但重复执行过程中仅更新相机的姿态，而保持所述神经网络模型的参数不变；然后，再次重复执行步骤S2、S3以及S4，重复执行过程中仅更新神经网络模型的参数。
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百度查询： 北京影谱科技股份有限公司 一种增量式三维重建方法、装置以及计算机设备
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