基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法
申请号:CN202510649999
申请日期:2025-05-20
公开号:CN120182507B
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法,属于三维重建技术领域,包括步骤:采集场景及场景内物体的多视角图像并预处理;构建混合模型,包括简化3DGS模型、简化NeRF模型和混合单元;构建混合模型的总损失;训练混合模型得到轻量化三维重构模型,用于场景中新视角图像重建。本发明将颜色分解为由高斯溅射表达的独立颜色和NeRF表达的观察颜色,既保留了NeRF高效存储和在复杂光照和反射效果上的优势,又利用3DGS的快速渲染能力,显著降低了存储占用,同时提升了渲染质量。本发明还用3DGS模型生成的深度图指导NeRF动态采样,能有效提高训练和渲染效率。
技术关键词
三维重建方法
训练混合模型
三维重构模型
像素点
深度图
颜色
相机
混合单元
采样点
生成场景
透明度
射线
图像重建
三维重建技术
深度值
成像
计算方法
动态