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题名基于深度正则化的三维高斯人体重建算法
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作者
丁世豪
何宏
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机构
上海理工大学健康科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第7期2227-2233,共7页
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基金
国家科技部资助项目(G2021013008)
上海市科学技术委员会资助项目(18070503000)
上海理工大学医工交叉重点资助项目(1020308405,1022308502)。
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文摘
现有多视图三维人体重建方法由于缺少额外几何约束和先验知识,从而导致重建结果在质量和完整性等方面表现较差。针对上述问题,提出了一种应用于稀疏视图的三维高斯重建算法DHGS。首先,结合多视图关节重投影和交并比误差改进人体模型参数估计方法,使用准确的人体先验初始化三维高斯模型;其次,提出一种引入深度估计模型的自适应深度调整模块,通过可微光栅化渲染实现深度正则化,利用人体和深度先验知识增强重建的几何一致性;最后,在优化过程中合成伪视图来执行额外几何约束。在ZJU-MoCap、GeneBody和DNA-Rendering数据集上的实验结果表明,DHGS算法重建图像的峰值信噪比达到26.13 dB、24.87 dB和25.25 dB,相较于原算法3DGS分别提升27.3%、32.6%和17.4%。实验验证了算法的有效性,DHGS模型训练5 min即可实时渲染高质量的三维人体图像。
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关键词
三维人体重建
三维高斯溅射
深度正则化
可微光栅化渲染
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Keywords
3D human reconstruction
3D Gaussian splatting
depth regularization
differentiable rasterization rendering
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分类号
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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