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基于3D Gaussian Splatting的小型苗木三维重建
1
作者
郝瑾艺
徐爱俊
+1 位作者
周素茵
叶俊华
《农业工程学报》
北大核心
2025年第14期194-205,共12页
针对现有苗木三维重建方法存在的图像采集成本高、效率低等问题,该研究提出了一种基于3D高斯溅射(3D gaussian splatting,3DGS)的小型苗木三维重建方法。首先,搭建了一套适用于小型苗木的图像采集装置,通过消费级智能手机获取苗木的多...
针对现有苗木三维重建方法存在的图像采集成本高、效率低等问题,该研究提出了一种基于3D高斯溅射(3D gaussian splatting,3DGS)的小型苗木三维重建方法。首先,搭建了一套适用于小型苗木的图像采集装置,通过消费级智能手机获取苗木的多视图图像序列;其次,采用SAM模型(segment anything model)对苗木图像进行精确分割,去除多视图序列中的背景;将使用运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法生成的稀疏点云初始化为三维高斯分布,进行场景优化;最后,利用三维高斯作为场景表示,通过3DGS实现苗木重建。该方法在自建数据集上的评估结果表明,相比使用原始数据,使用SAM分割后的数据进行重建的时间缩短了40.79%;相比神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)模型,3DGS模型的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)均值分别提高了70.49%和48.64%,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)均值降低了93.55%,平均重建时间缩短了98.04%。利用该文方法生成的苗木重建图像视觉保真度高,重建的点云能够有效表征苗木的几何结构,可以为小型苗木的低成本和高质量三维重建提供技术参考。
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关键词
图像分割
三维重建
3DGS
小型苗木
神经辐射场
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职称材料
题名
基于3D Gaussian Splatting的小型苗木三维重建
1
作者
郝瑾艺
徐爱俊
周素茵
叶俊华
机构
浙江农林大学数学与计算机科学学院
浙江农林大学环境与资源学院
全省农业智能感知与机器人重点实验室
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第14期194-205,共12页
基金
国家自然科学基金项目(32371867)。
文摘
针对现有苗木三维重建方法存在的图像采集成本高、效率低等问题,该研究提出了一种基于3D高斯溅射(3D gaussian splatting,3DGS)的小型苗木三维重建方法。首先,搭建了一套适用于小型苗木的图像采集装置,通过消费级智能手机获取苗木的多视图图像序列;其次,采用SAM模型(segment anything model)对苗木图像进行精确分割,去除多视图序列中的背景;将使用运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法生成的稀疏点云初始化为三维高斯分布,进行场景优化;最后,利用三维高斯作为场景表示,通过3DGS实现苗木重建。该方法在自建数据集上的评估结果表明,相比使用原始数据,使用SAM分割后的数据进行重建的时间缩短了40.79%;相比神经辐射场(neural radiance fields,NeRF)模型,3DGS模型的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)均值分别提高了70.49%和48.64%,学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)均值降低了93.55%,平均重建时间缩短了98.04%。利用该文方法生成的苗木重建图像视觉保真度高,重建的点云能够有效表征苗木的几何结构,可以为小型苗木的低成本和高质量三维重建提供技术参考。
关键词
图像分割
三维重建
3DGS
小型苗木
神经辐射场
Keywords
image segmentation
3D reconstruction
3DGS(3D Gaussian splatting)
small seedlings
neural radiance fields
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D Gaussian Splatting的小型苗木三维重建
郝瑾艺
徐爱俊
周素茵
叶俊华
《农业工程学报》
北大核心
2025
0
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参考文献
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