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一种基于航拍数据的空间自适应划分与注意力引导城市自动三维重建方法
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作者 梁书凝 谭诗瀚 +2 位作者 戈文一 钟娟 王录涛 《软件导刊》 2026年第1期127-134,共8页
基于城市神经辐射场(NeRF)场景重建的主流方法是将整个场景分割为多个区域,但在无人机航拍场景中,一旦飞行轨迹变化导致场景分布不均时,现有方法的分割效率低下,难以处理同一场景不同高度拍摄的图像细节,导致渲染质量不佳。为此,提出一... 基于城市神经辐射场(NeRF)场景重建的主流方法是将整个场景分割为多个区域,但在无人机航拍场景中,一旦飞行轨迹变化导致场景分布不均时,现有方法的分割效率低下,难以处理同一场景不同高度拍摄的图像细节,导致渲染质量不佳。为此,提出一种端到端的注意力引导框架。首先,利用相机位姿进行自适应空间划分,解决不均匀场景分割的效率问题;其次,从不同高度图像中提取、融合目标视图最相关的特征来增强细节,解决航拍场景高保真渲染问题。实验表明,所提模型在城市场景数据集56Leonardv、SCUTic上均取得了最佳性能,执行渲染的速度相较于目前最高效的方法提升了65%以上。 展开更多
关键词 自适应空间划分 特征融合 注意力引导 nerf模型 城市场景
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