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公开(公告)号：CN116993826A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310945852.7
申请日：2023-07-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于局部空间融合神经辐射场的场景新视图生成方法，包含如下步骤：S1，将输入图片使用COLMAP进行摄像机标定，并对图像上各像素对应的射线进行数字化表示；S2，构建网络结构，包含神经辐射场网络模型与局部空间信息聚合模型；S3，依据优化采样方式选择像素作为每次网络迭代的输入，输出每个采样点的预测密度与预测颜色；S4，建立体渲染模型计算得到各条光线对应像素点颜色；S5根据像素点的实际颜色与预测颜色，考虑局部空间颜色信息的一致性构建损失函数，并以此更新S2网络结构的参数；本发明通过获取并融合局部空间的三维点信息，进行三维邻近空间中共有特征的交互，以实现质量更高的新视图生成。
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