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题名神经辐射场技术及应用综述
被引量：2
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作者
陈涛
杨启亮
陈寅
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机构
中国人民解放军陆军工程大学国防工程学院
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出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第1期51-74,共24页
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基金
国家自然科学基金(52178307)
江苏省自然科学基金(BK20201335,BK20211226).
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文摘
神经辐射场(NeRF)是一种基于神经网络的三维重建技术,它将场景定义为位置和观察视角的五维辐射场函数,并通过隐式的神经网络来表示.该技术仅需要单个场景在不同视角下的二维图像,结合体渲染方程,可以通过深度学习的方式训练得到该场景的神经辐射场模型,利用该模型可以合成出高质量的新视角图像.文中对NeRF的现有工作进行调查和分类,从相参位姿估计、视图集合标准、渲染过程优化等方面介绍各种方法的基本原理及优势,重点阐明不同方法之间的相似性和差异,帮助理解它们之间的关系;还讨论了各种受益于NeRF合成机理的应用场景;最后通过对现有方法优势和局限性的分析,对未来研究的趋势进行展望.
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关键词
神经辐射场
神经网络三维重建
体渲染
新视角图像
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Keywords
neural radiance fields
neural network 3D reconstruction
volume rendering
new viewpoint images
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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