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DCSplat:一种深度约束的稀疏视角三维重建方法
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作者 黄志勇 佘雅丽 +3 位作者 华喜锋 向梦丽 杨晨龙 丁妥君 《图学学报》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对稀疏视角三维重建中的挑战,尤其是高斯椭球数量不足引起的重建孔洞和精度衰减等问题,提出了一种深度约束的3D Gaussian splatting(3DGS)稀疏视角三维重建方法(DCSplat),利用深度约束自适应的补全3DGS初始化时所需的点云,设计了一种... 针对稀疏视角三维重建中的挑战,尤其是高斯椭球数量不足引起的重建孔洞和精度衰减等问题,提出了一种深度约束的3D Gaussian splatting(3DGS)稀疏视角三维重建方法(DCSplat),利用深度约束自适应的补全3DGS初始化时所需的点云,设计了一种随机结构相似性损失,实现了稀疏视角图像的快速高精质量重建。其核心在于利用提出的前馈神经网络来完善SFM过程中产生的稀疏点云。首先,通过预训练的单目深度估计网络从图像中预测深度信息。其次,利用相机参数构建投影矩阵,将稀疏点云投影到图像上,建立点云z值与深度值关联关系,进一步构建和训练图像像素深度值与点云z值映射的深度神经网络,用于优化和补全3DGS所需的点云信息。再次,为克服3DGS逐点优化损失的局限性,引入了一种随机结构相似性损失函数,该函数将对应于像素的多个高斯视为整体来处理,能够全局考虑点云结构,促进更连贯和精确的三维重建。DCSplat在LLFF,DTU和MipNeRF360标准数据集上的测试结果表明,其在关键评价指标上,包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)以及学习感知图像块相似度(LPIPS),均达到甚至超越了现有方法的性能水平,能够有效提升重建质量。此外,该方法基于深度约束完成点云补全,从全局到局部利用深度信息优化重建质量,并在多项指标上表现出良好的性能提升,展现了一定的应用潜力。 展开更多
关键词 三维重建 稀疏视角 dcsplat 3DGS 深度信息
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