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基于3D GS技术的猕猴桃果园三维重建
1
作者 何凌君 邹玮 +3 位作者 童倩倩 李莉婕 龙海 赵泽英 《贵州农业科学》 2025年第10期107-114,共8页
【目的】探明3D GS技术在果园三维建模与生长监测方面的作用,为解决当前果园管理的数字化水平较低、缺乏精细化管理手段、难以准确掌握果园空间结构和植株生长状况等问题提供技术支撑。【方法】以猕猴桃果园为研究对象,借助无人机多角... 【目的】探明3D GS技术在果园三维建模与生长监测方面的作用,为解决当前果园管理的数字化水平较低、缺乏精细化管理手段、难以准确掌握果园空间结构和植株生长状况等问题提供技术支撑。【方法】以猕猴桃果园为研究对象,借助无人机多角度采集图像,引入3D GS(3D Gaussian Splatting)算法对猕猴桃果园进行数字化三维重建,并与传统方法进行重建时间、效果对比;构建“空地一体化果园生长监控系统”,实现对果园空间结构与植株生长的多尺度监测。【结果】3D GS在处理果园类弱纹理场景的表现较NeRF(Neural Radiance Fields)的改进算法Nerfacto更好,其建模的视觉效果更清晰准确,30 000次迭代的评估值PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio)、 SSIM(Structural Similarity Index Measure)、 LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity)分别为Nerfacto的244%、270%、6%;耗时更短,仅为Nerfacto的18%。【结论】3D GS在猕猴桃果园三维建模与生长监测方面有明显优势,其高质量建模与实时可视化潜力极具推广应用前景;构建的监控系统实现了果园空间结构与地面监控融合,弥补了无人机影像盲区,为猕猴桃果园从宏观到微观的可视化管理提供了新思路。 展开更多
关键词 3d gs 三维重建 虚拟果园 数字化 可视化 生长监测 猕猴桃
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面向低光增强的三维高斯泼溅模型
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作者 程龙昊 李常颢 +1 位作者 胡瑞珍 刘利刚 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第10期3289-3301,共13页
目的 使用低光图像训练神经渲染模型时,无法合成正常光照条件下的新视角图像。且低光照条件下处理目标检测、语义分割等任务时,模型性能会明显下降,面临较大的挑战。此外,现有方法在渲染速度和图像高频细节方面存在不定。针对现有问题,... 目的 使用低光图像训练神经渲染模型时,无法合成正常光照条件下的新视角图像。且低光照条件下处理目标检测、语义分割等任务时,模型性能会明显下降,面临较大的挑战。此外,现有方法在渲染速度和图像高频细节方面存在不定。针对现有问题,本文提出一种对三维高斯泼溅模型进行低光增强的方法。方法 首先利用一个轻量化的光照预测网络将三维高斯泼溅模型中三维高斯分布的颜色属性分解为物体本征颜色和光照两个部分,利用本征颜色渲染得到正常光照场景图像,同时使用多种损失函数从结构和颜色上改善图像质量;为了提高图像中高频细节的清晰度,采用固定几何的优化方案。结果 实验在低光场景的新视角合成数据集LOM(low-light&normallight&over-exposure multi-view dataset)上与主流方法进行了比较,与对比结果中最佳方法相比,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升0.12 dB,结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标平均提升1.3%,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)指标平均提高5.5%,训练时间仅有以往方法的1/5,渲染速度则达到以往方法的1 000倍以上。结论 本文方法能够更快地进行训练和渲染,同时也具有更高的图像质量,图像的高频细节和结构更加清晰,并通过全面的对比实验验证了方法的有效性与先进性。 展开更多
关键词 低光增强 新视角合成(NVS) 机器学习 神经渲染 三维高斯泼溅(3d gs)
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高效场景表征的机器人实时SLAM算法
3
作者 舒志旭 李源 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期152-155,159,共5页
针对基于三维高斯溅射(3D GS)的同时定位与地图结构建(SLAM)技术在机器人应用中存在的高内存和存储成本问题,提出一种高效场景表征的机器人实时SLAM算法,使用RGB-D相机传感器采用滑动窗口屏蔽策略动态剔除冗余椭球体、基于几何码本的量... 针对基于三维高斯溅射(3D GS)的同时定位与地图结构建(SLAM)技术在机器人应用中存在的高内存和存储成本问题,提出一种高效场景表征的机器人实时SLAM算法,使用RGB-D相机传感器采用滑动窗口屏蔽策略动态剔除冗余椭球体、基于几何码本的量化方法压缩几何属性、结合重投影损失的局部到全局束平差3种优化策略,提升姿态估计的鲁棒性和精度。实验表明,该系统在保持与现有方法相当的场景表示质量的同时,显著提升了计算效率:渲染速度提高150%,内存占用减少1.8倍,同时姿态估计精度提升20%,为机器人高效导航与操作提供了轻量化、高精度的解决方案。 展开更多
关键词 机器人 三维高斯溅射 高效场景表征 同时定位与地图构建 RGB-D相机传感器
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基于反馈加权3D-GS算法的三维多焦点调控方法研究
4
作者 翟中生 李梦雨 +3 位作者 吕清花 王选择 冯维 熊芝 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期112-120,共9页
针对超快激光三维多焦点均匀性不高的问题,本文提出了一种基于反馈加权3D-GS算法的三维多焦点光场重建技术。用CCD相机实时采集多焦点的能量和位置信息,优化全息图,然后将优化后的全息图加载至空间光调制器,得到目标结构的高均匀性三维... 针对超快激光三维多焦点均匀性不高的问题,本文提出了一种基于反馈加权3D-GS算法的三维多焦点光场重建技术。用CCD相机实时采集多焦点的能量和位置信息,优化全息图,然后将优化后的全息图加载至空间光调制器,得到目标结构的高均匀性三维多焦点光束。利用此方法实现了4个面47个点的“HBUT”三维多焦点结构以及15个面15个点的三维多焦点螺旋结构,前者的多光束均匀性超过了96%,后者的多光束均匀性达到了94%。将传统3D-GS算法与反馈加权3D-GS算法迭代计算得到的上述两种结构的多焦点能量分布结果进行对比,结果显示,反馈加权3D-GS算法能有效提高三维多焦点的焦斑能量分布均匀性。 展开更多
关键词 激光光学 反馈加权3d-gs算法 三维多焦点 光场重建 高均匀性 空间光调制器
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