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公开(公告)号：CN118071926A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410199073.1
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种多视角图像的分层动态三维重建方法，该方法基于已经建立好的初始静态模型，并利用后续的视频输入，得到对应空间下动态三维模型。相对于已有方法，该方法可以提高基于神经辐射场的动态三维重建方法的收敛速度和重建效果；本方法改变了NeRF动态场景重建中使用单一变形场描述空间扭曲的方法，取而代之使用分层动态场联合描述特征扭曲。这降低了低频运动的解空间，同时闲置了高频噪声对低频信号收敛的干扰，保证了训练过程收敛的速度和质量，以及收敛过程的鲁棒性。此外，该方法通过改变输入样本采样方式，提高了训练效率。从而使得该方法在实际工程任务中得以应用。
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