公开(公告)号：CN119624775A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411725650.2

申请日：2024-11-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  林泽威 ,  林密 ,  王凯鑫 ,  孟佳涵

IPC: G06T3/4053 ,  G06T15/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种六平面特征表示增强的超分辨率动态神经辐射场方法。包括步骤：1：构建低分辨率的动态神经辐射场模型，生成初始六平面特征图；2：构建特征增强网络模型，生成特征增强六平面特征图；3：根据特征增强的六平面特征图，进行高分辨率视点合成；4：训练超分辨率动态神经辐射场模型；5：利用训练好的超分辨率动态神经辐射场模型，在测试数据集上测试。本发明将时间和空间信息整合到一个超分辨率动态神经辐射场框架。本发明构建的六平面特征表示增强超分辨率动态神经辐射场模型，显著提高了生成图像的细节和真实感，确保了生成图像的整体结构和颜色分布，特别是处理复杂的动态变化场景时，能在生成高质量图像的同时降低内存使用。