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一种单视图江豚三维模型重建方法
1
作者
黄志勇
杨晨龙
+5 位作者
石小涛
华喜锋
涂法宪
丁妥君
佘雅丽
向梦丽
《水生生物学报》
北大核心
2025年第4期88-98,共11页
在江豚三维重建领域,存在水下图像色偏失真、江豚数据集不足、获取江豚多视角图像困难等问题,而新兴方法尚未出现针对江豚的应用研究。为了解决这些难题,文章提出了一种结合扩散模型和神经辐射场的单视图江豚三维模型重建方法。首先,改...
在江豚三维重建领域,存在水下图像色偏失真、江豚数据集不足、获取江豚多视角图像困难等问题,而新兴方法尚未出现针对江豚的应用研究。为了解决这些难题,文章提出了一种结合扩散模型和神经辐射场的单视图江豚三维模型重建方法。首先,改进水下图像增强方法,有效地解决水下图像色偏失真的问题。其次,自制江豚多视角图像数据集,微调视角条件扩散模型,实现由单视图合成多视角图像,为单张图像重建江豚提供了新思路。最后,由神经辐射场进行重建,得到江豚三维模型。对江豚三维重建的结果使用平均倒角距离和法向量一致性进行了对比评估,平均倒角距离低于现有方法,法向量一致性高于现有方法,表明文章方法能够有效重建出符合江豚体色及形态的三维模型,合成新视角图像PSNR、SSIM、LPIPS值分别为38.968、0.972和0.294,效果优于现有方法,经过水下图像增强的重建结果的平均倒角距离值最低为0.428,法向量一致性最高达到0.882。
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关键词
扩散模型
新视角合成
神经辐射场
三维重建
长江江豚
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职称材料
DCSplat:一种深度约束的稀疏视角三维重建方法
2
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。
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关键词
三维重建
稀疏视角
DCSplat
3DGS
深度信息
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职称材料
神经辐射场恢复水下图像失真
3
作者
华喜锋
黄志勇
+1 位作者
杨晨龙
姚玉
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第9期296-303,共8页
神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)是一个备受关注的新兴研究领域,旨在解决新视角合成问题。然而,将其应用于水下环境时存在诸多挑战,如淹没在波形水面下的静态场景图像时常呈现严重的非刚性失真,这主要是由于水面波动和折射导...
神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)是一个备受关注的新兴研究领域,旨在解决新视角合成问题。然而,将其应用于水下环境时存在诸多挑战,如淹没在波形水面下的静态场景图像时常呈现严重的非刚性失真,这主要是由于水面波动和折射导致的视觉扭曲。为了解决水下物体图像失真问题,深入分析波形水面的光学特性以及水下物体表面的失真情况,提出了一种针对水下场景的NeRF框架。自制了一种数据采集装置,将相机固定在水面上方,根据水流在时间和空间具有周期性的物理特性,仿真出多视角的虚拟相机,有效解决了水下数据采集难题。利用图像光流恢复水面波形。基于斯涅尔定律校正采样策略,通过重定义光线追踪过程中的起点和方向,渲染出校正后的水下图像。利用真实水下场景数据集对该方法进行了定性和定量的评估,结果表明该方法能够有效消除水下图像失真,且该方法在水下图像三维重建方面的表现优于现有的算法,为水下新视角图像合成提供了新的思路和方法。
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关键词
神经辐射场
水下物体
光流法
斯涅尔定律
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职称材料
题名
一种单视图江豚三维模型重建方法
1
作者
黄志勇
杨晨龙
石小涛
华喜锋
涂法宪
丁妥君
佘雅丽
向梦丽
机构
三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
三峡大学湖北省鱼类过坝技术国际科技合作基地
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学水利与环境学院
出处
《水生生物学报》
北大核心
2025年第4期88-98,共11页
基金
国家自然科学基金(52279069)资助。
文摘
在江豚三维重建领域,存在水下图像色偏失真、江豚数据集不足、获取江豚多视角图像困难等问题,而新兴方法尚未出现针对江豚的应用研究。为了解决这些难题,文章提出了一种结合扩散模型和神经辐射场的单视图江豚三维模型重建方法。首先,改进水下图像增强方法,有效地解决水下图像色偏失真的问题。其次,自制江豚多视角图像数据集,微调视角条件扩散模型,实现由单视图合成多视角图像,为单张图像重建江豚提供了新思路。最后,由神经辐射场进行重建,得到江豚三维模型。对江豚三维重建的结果使用平均倒角距离和法向量一致性进行了对比评估,平均倒角距离低于现有方法,法向量一致性高于现有方法,表明文章方法能够有效重建出符合江豚体色及形态的三维模型,合成新视角图像PSNR、SSIM、LPIPS值分别为38.968、0.972和0.294,效果优于现有方法,经过水下图像增强的重建结果的平均倒角距离值最低为0.428,法向量一致性最高达到0.882。
关键词
扩散模型
新视角合成
神经辐射场
三维重建
长江江豚
Keywords
Diffusion models
New view synthesis
Neural radiance fields
3D reconstruction
Yangtze finless porpoise
分类号
Q-334 [生物学]
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职称材料
题名
DCSplat:一种深度约束的稀疏视角三维重建方法
2
作者
黄志勇
佘雅丽
华喜锋
向梦丽
杨晨龙
丁妥君
机构
三峡大学计算机与信息技术学院
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第3期510-519,共10页
基金
国家自然科学基金(62371271)。
文摘
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。
关键词
三维重建
稀疏视角
DCSplat
3DGS
深度信息
Keywords
3D reconstruction
sparse viewpoints
DCSplat
3DGS
depth information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
神经辐射场恢复水下图像失真
3
作者
华喜锋
黄志勇
杨晨龙
姚玉
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第9期296-303,共8页
基金
国家自然科学基金(62371271)。
文摘
神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)是一个备受关注的新兴研究领域,旨在解决新视角合成问题。然而,将其应用于水下环境时存在诸多挑战,如淹没在波形水面下的静态场景图像时常呈现严重的非刚性失真,这主要是由于水面波动和折射导致的视觉扭曲。为了解决水下物体图像失真问题,深入分析波形水面的光学特性以及水下物体表面的失真情况,提出了一种针对水下场景的NeRF框架。自制了一种数据采集装置,将相机固定在水面上方,根据水流在时间和空间具有周期性的物理特性,仿真出多视角的虚拟相机,有效解决了水下数据采集难题。利用图像光流恢复水面波形。基于斯涅尔定律校正采样策略,通过重定义光线追踪过程中的起点和方向,渲染出校正后的水下图像。利用真实水下场景数据集对该方法进行了定性和定量的评估,结果表明该方法能够有效消除水下图像失真,且该方法在水下图像三维重建方面的表现优于现有的算法,为水下新视角图像合成提供了新的思路和方法。
关键词
神经辐射场
水下物体
光流法
斯涅尔定律
Keywords
neural radiance fields(NeRF)
underwater objects
optical flow estimation
Snell’s law
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种单视图江豚三维模型重建方法
黄志勇
杨晨龙
石小涛
华喜锋
涂法宪
丁妥君
佘雅丽
向梦丽
《水生生物学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
DCSplat:一种深度约束的稀疏视角三维重建方法
黄志勇
佘雅丽
华喜锋
向梦丽
杨晨龙
丁妥君
《图学学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
3
神经辐射场恢复水下图像失真
华喜锋
黄志勇
杨晨龙
姚玉
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
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