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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明提出了一种基于神经隐式符号距离场的半透明物体三维重建系统的方法，涉及计算机视觉技术领域和三维重建领域，可以对含有半透明物体的场景进行三维重建以及新视角的合成。本发明将场景内的物体表示为用多层感知机拟合的隐式的符号距离场模型，通过输入的RGB数据，相机的位姿，优化场景的物理信息颜色，体素密度以及用神经网络表示的隐式的符号距离场，最终从优化过后的隐式距离场模型中提取三维重建的结果。该方法不但可以正确的恢复半透明物体的几何，还可以得到新视角合成的图像。解决了已有方法在半透明物体场景存在的重建精度差，新视角合成质量低的问题。
主权项：1.一种基于神经隐式符号距离场的半透明物体三维重建系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：通过采集设备获取RGB图像，以及采集设备内参信息；将RGB图像序列输入标定工具，获取采集设备的位姿；将RGB图像，采集设备内外参信息送入半透明重建系统中的重建步骤得到三维重建的结果；跟据需求，如果只需要重建的三维模型结果，则停止；如果需要新视角合成的结果，将重建结果和原输入一同送入系统的第二阶段优化中，最终得到半透明物体新视角合成的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于神经隐式符号距离场的半透明物体三维重建系统的方法
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