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基于NeRF的航天领域研究分析
1
作者 林帅 侯小波 +3 位作者 宋成照 宫建华 金小辉 王海峰 《设备管理与维修》 2024年第19期27-31,共5页
NeRF可以从稀疏的图像数据中学习场景的三维表示,进而生成高逼真度的图像。分析NeRF在航天图像增强方面的应用,可以提供更清晰、更详细的航天图像,帮助科学家和工程师更好地理解目标天体的特征和结构。NeRF在航天虚拟仿真与训练方面的... NeRF可以从稀疏的图像数据中学习场景的三维表示,进而生成高逼真度的图像。分析NeRF在航天图像增强方面的应用,可以提供更清晰、更详细的航天图像,帮助科学家和工程师更好地理解目标天体的特征和结构。NeRF在航天虚拟仿真与训练方面的潜在应用,可以提供可靠的实验平台,减少实际任务的风险和成本。通过NeRF对火箭模型进行三维重构,并横向对比其他重构方法,实验证明基于NeRF的方法准确率更高,具有巨大的潜力,可以推动航天工业的发展。 展开更多
关键词 nerf 神经网络 图像生成 航天领域
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基于NeRF的城市实景高精度三维建模技术 被引量:1
2
作者 孙建华 李巍 +2 位作者 袁伟哲 王峰 谷佳铭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第4期129-134,共6页
为了更好地将NeRF高精度三维建模应用于城市实景三维数字化重建,本文基于NeRF技术将大型场景划分为子NeRF,通过在场景内构造多个正八面体初始化多边形网格,并在训练过程中不断优化多边形面的顶点。训练完成后,得到编码器-解码器网络的权... 为了更好地将NeRF高精度三维建模应用于城市实景三维数字化重建,本文基于NeRF技术将大型场景划分为子NeRF,通过在场景内构造多个正八面体初始化多边形网格,并在训练过程中不断优化多边形面的顶点。训练完成后,得到编码器-解码器网络的权重,通过顶点优化对每个独立块进行不同层次的多边形网格细化。从视图范围捕获城市概览的卫星级图像到显示建筑复杂细节的地面级图像变化,构建面向城市细节层级(level-of-detail)和空间覆盖范围的多尺度数据,通过渐进式学习(progressive learning)神经网络体素渲染模型,使用多层感知器(MLP)实现体积密度和颜色的参数化,采用分层抽样方法实现预定义视角近平面和远平面之间光线的排序距离向量,实现大规模场景的实时交互式渲染。然后将GIS与NeRF相融合,为多数据融合、查询、分析、测量、标注和共享等任务提供了全新的解决方案,实现即时、流畅地拖拽、缩放和360°无死角地浏览和观看场景,这种融合可以轻松地将各种数据源整合,应用于城市规划、土地管理和环境监测等三维场景中,以进行空间分析。 展开更多
关键词 三维建模 nerf神经辐射场 训练 渲染
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基于NeRF的树木数字化重建
3
作者 顾冷曦 徐鹏飞 +1 位作者 张厚江 杨志慧 《苏州科技大学学报(工程技术版)》 CAS 2024年第1期69-80,共12页
我国有数量巨大的古树和城市大树,如何合理构建树木数字化模型,是评估树木抗风能力和安全性的重要前提。鉴于风向的多变性,需要基于该模型能够从任意角度获得树木树冠的各项数据。由于激光雷达价格高昂、专业性强,不便于大规模推广,采... 我国有数量巨大的古树和城市大树,如何合理构建树木数字化模型,是评估树木抗风能力和安全性的重要前提。鉴于风向的多变性,需要基于该模型能够从任意角度获得树木树冠的各项数据。由于激光雷达价格高昂、专业性强,不便于大规模推广,采用便宜、简便的手机拍摄树木图像。鉴于传统的图像三维重建技术不适合树木这样结构复杂、高反射率、多孔的物体,采用NeRF(神经辐射场)技术,利用体素进行模型体渲染,对树木进行三维数字化重建,为从任意角度获得树木图像和树冠参数打下基础。同时,采用NeRF的instant-ngp加速算法,分析研究了背景、光照条件、图像数量等因素对建模质量的影响。研究结果表明,基于NeRF的树木数字化重建方法能有效避免传统三维重建的空洞、变形等问题,是一种可行的树木三维数字化模型构建方法。 展开更多
关键词 树木 数字化模型 三维重建 nerf(神经辐射场) instant-ngp加速算法
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基于点云与NeRF的三维重建系统
4
作者 曹晨曦 任泰安 《软件》 2024年第4期11-14,共4页
三维重建可以帮助人们更好地查看被重建对象的细节,广泛应用于物体展示、虚拟场景模拟、文物保护等场景中。传统的多视图三维重建容易出现大量噪声、空洞等问题,而且展示效果不佳。新兴的利用神经网络进行三维重建的NeRF算法虽然能够达... 三维重建可以帮助人们更好地查看被重建对象的细节,广泛应用于物体展示、虚拟场景模拟、文物保护等场景中。传统的多视图三维重建容易出现大量噪声、空洞等问题,而且展示效果不佳。新兴的利用神经网络进行三维重建的NeRF算法虽然能够达到接近真实的效果,但是渲染的速度慢,无法满足交互的要求。文章通过结合两种方法,得到了一种兼顾交互效果与渲染效果的三维重建系统。结果表明,本文系统在采集的稀疏图片数据集上,达到了较好的交互与渲染效果。 展开更多
关键词 三维重建 nerf 点云 WEB技术
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基于锥形追踪和网络分解的NeRF三维重建方法
5
作者 景维鹏 王源锋 李超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期334-341,共8页
在计算机视觉领域,神经辐射场(NeRF)是以空间坐标或者时间、相机位姿等其他维度作为输入,通过多层感知机(MLP)网络模拟目标函数,生成颜色、深度等目标标量的过程。NeRF的应用包括对三维场景进行高质量的重建,而其在处理不同分辨率的场... 在计算机视觉领域,神经辐射场(NeRF)是以空间坐标或者时间、相机位姿等其他维度作为输入,通过多层感知机(MLP)网络模拟目标函数,生成颜色、深度等目标标量的过程。NeRF的应用包括对三维场景进行高质量的重建,而其在处理不同分辨率的场景时会产生过度模糊或者伪影的渲染效果,且存在训练耗时较长的问题。为了解决上述问题,提出基于锥形追踪和网络分解的NeRF三维重建方法。使用锥形追踪的方法,为每个像素投射一个圆锥体,并将投射的圆锥体切割成一系列的圆锥台,沿着该圆锥体进行特征化,通过高效渲染抗锯齿的圆锥台来降低模糊或者伪影效果。为了缩短训练时间,使用网络分解的方法,将原始NeRF接收5维数据的神经网络分解为两个网络,有效地缩短训练时间。实验结果表明,在NeRF_Synthetic、LLFF和Multiresolution数据集中,相比于NeRF、F 2-NeRF等方法,所提方法的峰值信噪比(PSNR)提升了14.4%~24.6%,能够重建出更丰富的细节特征,视觉效果更好,且训练时间大幅降低。 展开更多
关键词 神经辐射场 多层感知机 三维重建 神经网络 隐式重建 锥形追踪 网络分解
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基于NeRF的3D场景动画风格迁移及其技术美学价值研究
6
作者 王腾飞 于冰 +1 位作者 黄东晋 范正辉 《现代电影技术》 2024年第2期13-19,共7页
针对传统3D动画场景建模技术存在操作困难,相关行业对3D模型需求量大、计算机硬件要求较高等诸多问题,本文提出一种改进的神经辐射场(NeRF)技术,通过对拍摄影像进行3D重构,进而完成动画风格迁移,借此形成独特3D动画场景艺术效果的解决... 针对传统3D动画场景建模技术存在操作困难,相关行业对3D模型需求量大、计算机硬件要求较高等诸多问题,本文提出一种改进的神经辐射场(NeRF)技术,通过对拍摄影像进行3D重构,进而完成动画风格迁移,借此形成独特3D动画场景艺术效果的解决方案。作为一种新颖的3D重建方法,NeRF受到计算机图像合成领域广泛关注。本文将NeRF引入3D场景动画制作中,在验证本方案可行性与科学性的同时,也为3D动画场景创建提供新思路,充实技术美学价值。 展开更多
关键词 nerf 风格迁移 人工智能 3D动画场景
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基于Instant-NGP平台的NeRF复现研究
7
作者 邹梓越 王永丽 +1 位作者 殷文艺 匡皓瑞 《现代计算机》 2024年第16期44-50,共7页
基于NVIDIA的Instant-NGP平台,旨在对NeRF方法在三维重建领域的实现进行复现。通过利用Instant-NGP平台的强大计算能力和优化算法,成功复现了NeRF方法,并在多个数据集上进行了实验验证。实验结果表明,在Instant-NGP平台上,该方法能够快... 基于NVIDIA的Instant-NGP平台,旨在对NeRF方法在三维重建领域的实现进行复现。通过利用Instant-NGP平台的强大计算能力和优化算法,成功复现了NeRF方法,并在多个数据集上进行了实验验证。实验结果表明,在Instant-NGP平台上,该方法能够快速高效地生成逼真的三维重建结果,并获得与原论文一致的定量和定性评估结果。此研究对NeRF方法的研究验证了其可行性和可重复性,并展示了NeRF方法在Instant-NGP平台上的优越性能,为相关领域的研究和应用提供了实际参考和基础。 展开更多
关键词 Instant-NGP nerf 三维重建 复现研究
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基于NeRF算法的三维模型重建系统发展现状
8
作者 陈劲松 霍振浩 +2 位作者 闫琦昊 龚诚信 王鹏翔 《电脑知识与技术》 2024年第30期1-3,共3页
NeRF(Neural Radiance Fields)算法,又称神经辐射场算法,是近年来计算机图形学领域提出的新算法,它利用神经网络处理二维图像,以生成三维场景。鉴于传统的光栅、点云、光线追踪、网格等方法在生成3D模型时速度较慢且成像效果不佳,NeRF... NeRF(Neural Radiance Fields)算法,又称神经辐射场算法,是近年来计算机图形学领域提出的新算法,它利用神经网络处理二维图像,以生成三维场景。鉴于传统的光栅、点云、光线追踪、网格等方法在生成3D模型时速度较慢且成像效果不佳,NeRF算法通过模拟计算机拍照过程进行图形渲染,在已有图片视角中训练,以获取新视角下的图形。相较于传统方法,NeRF能以更简便的方式和更快的速度生成三维模型。近年来,随着神经网络的发展,NeRF算法通过训练模型对图像进行三维渲染,显著提升了重建的准确性。 展开更多
关键词 nerf算法 神经网络 图形渲染 三维模型重建
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基于结构化潜码引导NeRF的语音驱动人脸重演
9
作者 谢志峰 郑迦恒 +2 位作者 王吉 梁佳佳 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1616-1624,共9页
语音驱动的人脸重演的目标是生成与输入语音内容相匹配的高保真人脸面部动画.然而,由于音频与视频模态之间存在鸿沟,当前方法难以实现高质量的面部重演.针对现有方法保真度低、唇音同步效果差等问题,提出一种基于结构化潜码引导隐式神... 语音驱动的人脸重演的目标是生成与输入语音内容相匹配的高保真人脸面部动画.然而,由于音频与视频模态之间存在鸿沟,当前方法难以实现高质量的面部重演.针对现有方法保真度低、唇音同步效果差等问题,提出一种基于结构化潜码引导隐式神经表示的语音驱动人脸重演方法,以人脸点云序列作为中间表示,将语音驱动人脸重演分解为跨模态映射和神经辐射场渲染两大任务分别解决.首先,通过跨模态映射从音频预测人脸表情系数,利用人脸三维重建技术获得人脸身份系数;然后,基于3DMM模型合成人脸点云动画序列;接着,使用顶点位置信息构建结构化隐式神经表示,回归场景中每个采样点的密度和颜色值;最后,通过体绘制技术渲染人脸RGB帧,并装配到原图像中.在多个时长为3~5 min的单人演讲视频上的可视化比较、量化评估、主观评估等实验结果表明,文中所提方法在唇音同步效果与图像生成精度上优于AD-NeRF等方法,能够实现高保真语音驱动人脸重演. 展开更多
关键词 音频驱动人脸重演 隐式神经表示 神经辐射场 跨模态
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一种加速渲染NeRF烘焙数据的方法
10
作者 王晓萌 方梦园 《软件工程》 2024年第11期53-56,68,共5页
针对基于神经辐射场的渲染方法虽然具备低人工参与度下的照片级别图像生成能力,但是生成图像的时间过长、难以实现实时渲染的问题,文章聚焦于提升神经辐射场的实时渲染性能,从神经辐射场体渲染环节处着手,以烘焙数据为渲染资产,针对利... 针对基于神经辐射场的渲染方法虽然具备低人工参与度下的照片级别图像生成能力,但是生成图像的时间过长、难以实现实时渲染的问题,文章聚焦于提升神经辐射场的实时渲染性能,从神经辐射场体渲染环节处着手,以烘焙数据为渲染资产,针对利用八叉树保存体素数据无法达到常数访问时间复杂度的问题,提出了一种基于八叉树的扁平化稀疏体素存储方式,以及相应的渲染采样算法。实验结果表明,在使用神经辐射场(Neural Radiance Field,NeRF)合成数据集渲染800×800分辨率的图像时,可以达到268.83的平均帧率,高于其他对比方法。 展开更多
关键词 神经辐射场 渲染 稀疏体素 空间数据结构优化
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基于改进NeRF-Navigation的移动机器人三维路径规划方法 被引量:2
11
作者 杨铖 侯耀斐 《电脑知识与技术》 2023年第24期14-17,26,共5页
针对移动机器人在真实场景行进时光线复杂多变的特点,使用Nerfstudio框架对重建场景边界进行限定,生成具有较优性能表现和较少内存占用的三维网格地图。在NeRF-Navigation的基础上引入贪婪信息增益策略和动态权重策略,提出了一种具有隐... 针对移动机器人在真实场景行进时光线复杂多变的特点,使用Nerfstudio框架对重建场景边界进行限定,生成具有较优性能表现和较少内存占用的三维网格地图。在NeRF-Navigation的基础上引入贪婪信息增益策略和动态权重策略,提出了一种具有隐式环境适应的动态加权A*路径规划方法,在三维场景网格地图上利用4种评价指标进行了算法验证,实验结果表明,改进方法能有效降低路径规划曲率,提高了移动机器人在室内场景中的直线运动与转弯避障等运动性能。 展开更多
关键词 移动机器人 三维路径规划 三维重建 医疗场景 nerf
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基于NeRF的文物建筑数字化重建 被引量:8
12
作者 程斌 杨勇 +3 位作者 徐崇斌 李国帅 任镤 高致 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第1期40-49,共10页
文物古迹建筑在历史的发展中不断丢失其本身的特征,在时间的推移中不断改变或消失。因此,如何精确的测量保存当前文物的历史风貌是一个亟需解决的问题。数字化建模可以最大程度地保存文物在当前时期的外观特征,因此将数字化建模应用到... 文物古迹建筑在历史的发展中不断丢失其本身的特征,在时间的推移中不断改变或消失。因此,如何精确的测量保存当前文物的历史风貌是一个亟需解决的问题。数字化建模可以最大程度地保存文物在当前时期的外观特征,因此将数字化建模应用到文物重建中具有重要意义。文物重建任务中用到的大多依旧是传统的基于视觉的重建方法,这种方法一般需要多个视点图像,并且负担极高的时间成本,对于大量文物古迹的重建与更新是不够高效的。针对这一问题,文章通过无人机拍摄遥感影像完成数据采集,引入神经辐射场(Neural Radiance Fields,NeRF)方法进行文物古迹的数字化重建,构建体素,完成目标渲染。该方法可以在10min左右实现较好的重建效果,并且避免传统网格重建结果中孔洞的出现,给文物古迹建筑的重建提供了新的思路。 展开更多
关键词 遥感影像 文物保护 三维重建 神经辐射场
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基于LD特征引导NeRF的可操控语音驱动人脸重演
13
作者 郑迦恒 余盛叶 谢志峰 《工业控制计算机》 2023年第10期58-60,共3页
语音驱动的人脸重演的目标是通过输入一段任意语音,驱动目标人物重演相应表情。现有方法无法仅以一段自然场景下视频作为训练素材,实现可操控的高保真语音驱动人脸重演,为此,提出了一种基于LD特征的语音驱动人脸重演方法。首先,对输入... 语音驱动的人脸重演的目标是通过输入一段任意语音,驱动目标人物重演相应表情。现有方法无法仅以一段自然场景下视频作为训练素材,实现可操控的高保真语音驱动人脸重演,为此,提出了一种基于LD特征的语音驱动人脸重演方法。首先,对输入视频进行人脸对齐,检测人脸关键点并提取LD特征;然后,通过音频特征提取模块将输入音频映射为一段64维的潜码,构建基于多层感知机的编码器和解码器,由解码器将潜码解码为LD特征后,通过编码器将其还原为潜码表示;接着,将更新后的潜码输入基于网格的NeRF获得采样点密度和颜色,通过体绘制输出头部重演RGB帧;同时,将姿势输入身体变形模块,合成重演帧的身体部分。实验结果证明,方法能够根据输入语音内容生成高保真重演结果,并且在重演过程中能够对目标人物的面部表情进行个性化控制。 展开更多
关键词 语音驱动人脸重演 神经辐射场 人脸关键点
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SG-NeRF:Sparse-Input Generalized Neural Radiance Fields for Novel View Synthesis
14
作者 Kuo Xu Jie Li +1 位作者 Zhen-Qiang Li Yang-Jie Cao 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2024年第4期785-797,共13页
Traditional neural radiance fields for rendering novel views require intensive input images and pre-scene optimization,which limits their practical applications.We propose a generalization method to infer scenes from ... Traditional neural radiance fields for rendering novel views require intensive input images and pre-scene optimization,which limits their practical applications.We propose a generalization method to infer scenes from input images and perform high-quality rendering without pre-scene optimization named SG-NeRF(Sparse-Input Generalized Neural Radiance Fields).Firstly,we construct an improved multi-view stereo structure based on the convolutional attention and multi-level fusion mechanism to obtain the geometric features and appearance features of the scene from the sparse input images,and then these features are aggregated by multi-head attention as the input of the neural radiance fields.This strategy of utilizing neural radiance fields to decode scene features instead of mapping positions and orientations enables our method to perform cross-scene training as well as inference,thus enabling neural radiance fields to generalize for novel view synthesis on unseen scenes.We tested the generalization ability on DTU dataset,and our PSNR(peak signal-to-noise ratio)improved by 3.14 compared with the baseline method under the same input conditions.In addition,if the scene has dense input views available,the average PSNR can be improved by 1.04 through further refinement training in a short time,and a higher quality rendering effect can be obtained. 展开更多
关键词 Neural Radiance Fields(nerf) multi-view stereo(MVS) new view synthesis(NVS)
原文传递
基于改进NeRF的大规模不可移动文物三维重建方法研究
15
作者 赖志卿 连明昌 陈松航 《自动化与仪器仪表》 2024年第11期6-10,共5页
神经辐射场(NeRF)在文物三维重建保护方面具有重要的应用前景,但针对大规模的不可移动文物三维重建,已有的NeRF技术面临计算资源消耗大、模型无法局部修复的挑战。为此,本研究提出采用八叉树对NeRF的体素采样步骤进行场景分区改进,实现N... 神经辐射场(NeRF)在文物三维重建保护方面具有重要的应用前景,但针对大规模的不可移动文物三维重建,已有的NeRF技术面临计算资源消耗大、模型无法局部修复的挑战。为此,本研究提出采用八叉树对NeRF的体素采样步骤进行场景分区改进,实现NeRF并行轻量化三维重建,并使其模型支持局部针对性修复,极大提高了NeRF技术在大规模不可移动文物三维重建领域的实用性。 展开更多
关键词 文物保护 三维重建 神经辐射场 八叉树
原文传递
神经辐射场多视图合成技术综述 被引量:2
16
作者 马汉声 祝玉华 +4 位作者 李智慧 阎磊 司艺艺 连一萌 张钰涵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期21-38,共18页
如何从图像中渲染出较为真实的虚拟场景一直是计算机图形学与计算机视觉领域的研究目标之一。神经辐射场是一种基于深度神经网络的新兴方法,它通过学习场景中每个点的辐射场来实现较为真实的渲染效果。通过神经辐射场不仅可以生成逼真... 如何从图像中渲染出较为真实的虚拟场景一直是计算机图形学与计算机视觉领域的研究目标之一。神经辐射场是一种基于深度神经网络的新兴方法,它通过学习场景中每个点的辐射场来实现较为真实的渲染效果。通过神经辐射场不仅可以生成逼真的图像,而且可以生成具有真实感的三维场景,在虚拟现实、增强现实和计算机游戏等领域有着广泛的应用前景。然而,其基础模型存在训练效率低、泛化能力差、可解释性不足、易受光照和材质变化影响以及无法处理动态场景等问题,在某些情况下无法获得最佳的渲染结果。大量基于此研究的工作陆续展开,且在效率和精度等方面都取得了出色的成果。为了跟踪该领域最新研究成果,对近年来神经辐射场领域的关键算法进行回顾和综述。首先介绍了神经辐射场的产生背景及原理,对后续关键改进模型进行分类探讨。主要涵盖以下几个方面:对神经辐射场基本模型参数的优化,在渲染速度与推理能力方面的提升,对空间表达和光照能力的改善,针对静态场景相机位姿估计与稀疏视图合成方法的改进,以及在动态场景建模领域的发展。对各种模型的速度与性能进行分类对比与分析,并简要介绍了该领域主要模型评估指标与公开数据集。最后对神经辐射场未来发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 神经辐射场(nerf) 视图合成 神经渲染 场景表达 深度学习 三维重建
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神经辐射场加速算法综述 被引量:5
17
作者 王稚儒 常远 +1 位作者 鲁鹏 潘成伟 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-13,共13页
近年来,神经辐射场(NeRF)已成为计算机图形学和计算机视觉领域中一个重要的研究方向,因其高逼真的视觉合成效果,在真实感渲染、虚拟现实、人体建模、城市地图等领域得到了广泛的应用。NeRF利用神经网络从输入图片集中学习三维场景的隐... 近年来,神经辐射场(NeRF)已成为计算机图形学和计算机视觉领域中一个重要的研究方向,因其高逼真的视觉合成效果,在真实感渲染、虚拟现实、人体建模、城市地图等领域得到了广泛的应用。NeRF利用神经网络从输入图片集中学习三维场景的隐式表征,并合成高逼真的新视角图像。然而原始NeRF模型的训练和推理速度都很慢,难以在真实环境下部署与应用。针对NeRF的加速问题,研究者们从场景建模方法、光线采样策略等方面展开对NeRF进行提速的研究。该类工作大致可分为以下研究方向:烘焙模型、与离散表示方法结合、提高采样效率、利用哈希编码降低MLP网络复杂度、引入场景泛化性、引入深度监督信息和分解方法。通过介绍NeRF模型提出的背景,对上述思路的代表方法的优势与特点进行了讨论和分析,最后总结了NeRF相关工作在加速方面所取得的进展和对于未来的展望。 展开更多
关键词 神经辐射场 视点合成 神经渲染 nerf加速 深度学习
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基于神经辐射场的RGB图像点云重建多肉植物及尺寸测量研究
18
作者 尹令 陈招达 +3 位作者 蓝善贵 杨杰 张素敏 黄琼 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期316-326,共11页
以多肉植物盆栽为研究对象,使用手持式RGB相机采集11个多肉植物盆栽的视频数据,通过将视频转换为图像帧、选取优质清晰图像帧、计算相机位姿得到含丰富信息的RGB图像数据。提出一种改进神经辐射场的多肉植物三维重建方法,根据实际场景... 以多肉植物盆栽为研究对象,使用手持式RGB相机采集11个多肉植物盆栽的视频数据,通过将视频转换为图像帧、选取优质清晰图像帧、计算相机位姿得到含丰富信息的RGB图像数据。提出一种改进神经辐射场的多肉植物三维重建方法,根据实际场景提出新的射线采样策略,同时引入改进的图像修复模块与隐式模型重建点云方法,并根据点云重建结果提取多肉植株的叶片数、株高、冠围、凸包体积、叶长、叶宽和叶色共7个表型参数。最后选取具有代表性、易测量的叶片数、株高、冠围、叶长和叶宽5个表型参数进行精度评估与误差原因分析,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为2.32%、3.95%、4.95%、5.59%和9.55%,均方根误差(RMSE)分别为0.86片和1.95、17.54、1.87、1.27 mm,决定系数(R^(2))分别为0.99、0.99、0.86、0.91和0.89。精度评估结果表明,所提取的表型参数能够准确、高效地反映多肉植株生长状态,充分发挥RGB图像新视角合成技术、图像处理技术与三维点云重建技术的优势,实现多肉植株盆栽的表型参数高精度、非破坏性提取,能够为多肉植物的种植和养育以及为非固定、多视角的RGB数据获取研究提供重要的技术支持。 展开更多
关键词 神经辐射场 三维重建 多肉植物 尺寸测量 植物表型 RGB图像
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融合神经辐射场和视觉同时定位与地图构建的混合场景表示方法
19
作者 周非 周志远 +1 位作者 张宇曈 谢源远 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4178-4187,共10页
目前,传统显式场景表示的同时定位与地图构建(SLAM)系统对场景进行离散化,不适用于连续性场景重建。该文提出一种基于神经辐射场(NeRF)的混合场景表示的深度相机(RGB-D)SLAM系统,利用扩展显式八叉树符号距离函数(SDF)先验粗略表示场景,... 目前,传统显式场景表示的同时定位与地图构建(SLAM)系统对场景进行离散化,不适用于连续性场景重建。该文提出一种基于神经辐射场(NeRF)的混合场景表示的深度相机(RGB-D)SLAM系统,利用扩展显式八叉树符号距离函数(SDF)先验粗略表示场景,并通过多分辨率哈希编码以不同细节级别表示场景,实现场景几何的快速初始化,并使场景几何更易于学习。此外,运用外观颜色分解法,结合视图方向将颜色分解为漫反射颜色和镜面反射颜色,实现光照一致性的重建,使得重建结果更加真实。通过在Replica和TUM RGB-D数据集上进行实验,Replica数据集场景重建完成率达到93.65%,相较于Vox-Fusion定位精度,在Replica数据集上平均领先87.50%,在TUM RGB-D数据集上平均领先81.99%。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建系统 神经辐射场 混合场景表示 镜面反射
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Scene 3-D Reconstruction System in Scattering Medium
20
作者 Zhuoyifan Zhang Lu Zhang +1 位作者 LiangWang Haoming Wu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第8期3405-3420,共16页
Research on neural radiance fields for novel view synthesis has experienced explosive growth with the development of new models and extensions.The NeRF(Neural Radiance Fields)algorithm,suitable for underwater scenes o... Research on neural radiance fields for novel view synthesis has experienced explosive growth with the development of new models and extensions.The NeRF(Neural Radiance Fields)algorithm,suitable for underwater scenes or scattering media,is also evolving.Existing underwater 3D reconstruction systems still face challenges such as long training times and low rendering efficiency.This paper proposes an improved underwater 3D reconstruction system to achieve rapid and high-quality 3D reconstruction.First,we enhance underwater videos captured by a monocular camera to correct the image quality degradation caused by the physical properties of the water medium and ensure consistency in enhancement across frames.Then,we perform keyframe selection to optimize resource usage and reduce the impact of dynamic objects on the reconstruction results.After pose estimation using COLMAP,the selected keyframes undergo 3D reconstruction using neural radiance fields(NeRF)based on multi-resolution hash encoding for model construction and rendering.In terms of image enhancement,our method has been optimized in certain scenarios,demonstrating effectiveness in image enhancement and better continuity between consecutive frames of the same data.In terms of 3D reconstruction,our method achieved a peak signal-to-noise ratio(PSNR)of 18.40 dB and a structural similarity(SSIM)of 0.6677,indicating a good balance between operational efficiency and reconstruction quality. 展开更多
关键词 Underwater scene reconstruction image enhancement nerf
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