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题名辐射场表面物点引导的主动视图选择
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作者
谢文想
许威威
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机构
浙江大学计算机科学与技术学院
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出处
《图学学报》
北大核心
2025年第1期179-187,共9页
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基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2023C01181)。
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文摘
神经辐射场(NeRF)的出现显著提高了新视图渲染和3D重建的质量,但其数据收集过程仍然依赖于人工经验,这限制了在未知环境探索和规划等任务上的应用,因此,如何有效选择最具信息增益的视图变得至关重要,为此提出了一种新的主动视图选择策略。首先,通过体渲染权重获取训练光线投射到场景表面附近的三维点,然后计算每个三维点对于候选视图的可见性,并使用光度置信度加权来衡量候选视图,最终选择可见三维点较少且置信度低的候选视图作为新的训练视图。在Blender数据集上的实验表明,与现有的方法相比,该方法在下一最佳视图和下一批最佳视图选择上分别提高了3.88 dB和5.88 dB的PSNR质量,同时视图选择速度提高近30倍。
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关键词
神经渲染
神经辐射场
主动视图选择
场景感知
未知环境探索
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Keywords
neural rendering
neural radiance field
active view selection
scene perception
unknown environment exploration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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