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公开(公告)号：CN118262028A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410445699.6
申请日：2024-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T15/20 , G06T15/08 , G06T5/77 , G06T5/60 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于时域滤波神经辐射场的稀疏图像视图合成方法，本方法创新性引入一种时域滤波的神经辐射场模型，旨在解决由于多层感知机表示的神经辐射场渲染开销大，无法通过超采样的方式降低合成图像的锯齿噪声等问题，通过在时域内应用滤波技术，有效分摊超采样所需的计算负担到连续的帧上，从而在不增加额外的网络推理次数的前提下，显著提升了合成图像的质量，并有效减少了噪声与锯齿现象。此外为了提高神经辐射场的几何提取能力，方法引入了深度先验网络，并设计了帧间几何一致性损失，增强神经辐射场在多视图上的表达能力，提高网络的泛化性能。
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